科技人脉：找到您梦想的数据科学工作

这篇博客基于我们的资深数据科学家 Sophia Yang 以及她在科技人脉方面的个人经验。

自 2018 年以来，一直有关于 数据科学人才短缺 的报道，这实际上表明数据科学和分析人才供不应求。虽然数据科学是一个相对较新的领域，但围绕数据科学人才短缺的头条新闻描绘了一幅轻松进入面试并获得回报丰厚的工作的景象，因为职位空缺远远多于数据科学求职者。

事实并非如此。即使对于初级人才而言，能够被考虑从事开放的数据科学职位也可能非常具有挑战性。作为一名数据科学家，我曾花时间指导初级员工并与其他高级团队成员一起工作，我知道找工作和开始职业生涯远比人们常说的要困难得多。然而，在寻找有益机会方面，有一件事出奇地有效，那就是人脉。在加入 Anaconda 之前，我参加了 2018 年的 AnacondaCON 会议，认识了许多 Anaconda 员工，获得了推荐，然后得到了这份工作！我遇到过许多也通过人脉找到工作的人。因此，我想分享我对如何有效地建立专业人脉网络并通过人脉找到工作的想法。

参加在线聚会和会议

建立人脉的最佳方式是通过面对面的沟通。虽然不总是可以参加面对面的人脉活动，尤其是在疫情期间，但现在有更多机会通过虚拟活动、论坛和社交媒体建立人脉。

例如，如果您有兴趣与湾区更多的科技专业人士建立联系，您可以参加湾区在线聚会——即使您不住在那里。如果您有兴趣为特定公司工作，请参加该公司的活动或查看其员工参加哪些会议。在 Anaconda，您可以在我们公司的会议 AnacondaCON 上找到我们。我和我的同事也有兴趣参加 SciPy 和 PyData 活动，在那里您可以找到我和许多其他希望结识该领域其他人士的数据专业人士。

如果您是学生，请通过您的大学参加职业活动。招聘会实际上是有效的！在这些活动中给人留下深刻印象可能会让人感到压力巨大，我们常常给自己施加很大的压力，要求自己做得出色，但这并不像您想象的那么困难。仅仅通过露面、与人建立联系以及谈论您的兴趣和您所做的工作就很有价值。

做功课、给人留下印象并跟进

让我给您讲个故事：几个月前，我去参加了一个大学职业活动，并与学生们交谈。许多学生问了我类似的问题，例如

贵公司的招聘流程是怎样的？

你们什么时候招实习生？

数据科学家是做什么的？

在我交谈过的所有学生中，只有两位给我留下了印象。

怎么做到的？

他们花时间做了研究，并在活动结束后进行了跟进。一位学生阅读了我的 博客文章，知道我热衷于数据可视化。当他开始谈论他通过可视化传达数据的经验时，我的眼睛立刻亮了起来。活动结束后，他给我发了他的可视化作品，我非常喜欢。另一位参加职业活动的学生问了几个关于实习的问题。活动结束后，他在 LinkedIn 上与我联系，并通过电子邮件将他的简历发送给我。一个月后，他跟进询问我们在 Anaconda 的实习项目是否开放。这两位学生都给我留下了深刻的印象，因为他们不仅提出了独特的问题，而且还进行了跟进。表明您关心并热衷于某个职位对于在数据科学领域找到工作大有帮助。

即使公司没有招聘也要寻找机会

如果您想为一家公司工作，但他们没有招聘您感兴趣的职位怎么办？对于中小型公司，有时冷邮件是有效的！一些公司和经理认真对待这种主动性，可能会开设一个他们从未意识到需要的职位。或者，他们可能正在招聘具有更多年经验的人。无论如何都要联系；展现出主动性和对职位的兴趣可能有助于获得面试机会。招聘经理也可能很忙，没有时间招聘或面试职位。对您的职业生涯保持积极主动有助于您获得介绍电话并展示您可以为他们的业务增加的价值。

有时，挑战在于找到合适的人的电子邮件地址以开始对话。LinkedIn 是一个好的开始，但我建议尽可能请您人脉网络中的某人推荐。虽然冷邮件有时有效，但“温暖”的联系效果更好。尝试看看您是否有共同的联系人可以将您推荐给您感兴趣的公司中的某人。

与某人合作项目

没有比直接与某人合作项目更能建立关系的了！许多公司和员工为开源项目做出贡献。为开源项目做贡献将帮助您建立一份强大的简历并与其他项目贡献者建立联系。您可能会问自己：如果我是一名初级软件工程师、数据科学家或产品经理，发现很难为开源项目代码库做出贡献怎么办？为项目文档做贡献同样有价值，并且非常受欢迎。开源项目喜欢社区贡献者，项目维护者通常非常乐意提供帮助。您可以从一些最基本的事情开始，例如修复文档中的错别字和句子。一旦您更熟悉项目和代码库，您就可以查看问题报告，看看是否有您可以贡献的细微错误修复，并在遇到困难时向项目维护者寻求帮助。

通过面试建立人脉

在您与某人进行工作或实习面试后，您是否会在之后在 LinkedIn 上与他们建立联系？如果没有，请务必这样做！即使您觉得面试不太顺利，也务必建立联系。面试是直接与该领域的专业人士交谈的机会。即使它没有为您带来梦想的工作，将来也经常有机会与该人合作或获得推荐。务必在您的 LinkedIn 消息中感谢他们，并在将来跟进以寻求指导、建议或其他机会。正如之前提到的，我最难忘的互动大多是与那些主动跟进的人进行的，因此您的消息将大有裨益。

LinkedIn 新手？这里有一些人脉技巧

一旦您掌握了 LinkedIn 的使用方法，它就并不难用，而且它是与个人建立联系以及与您的网络分享相关文章和研究的非常有益的工具。首先，尝试拥有一个完整的 LinkedIn 个人资料。这意味着包括个人资料照片、标题、您的经历和教育以及任何执照和技能。此外，您可以上传文章或研究链接，以帮助补充这些经验。拥有完整的个人资料将鼓励其他人接受您的联系邀请，并使招聘人员可以通过 LinkedIn 算法轻松找到您。如果您正在找工作，您可以添加到您的个人资料中，表明您愿意寻找新职位，以便招聘人员可以更轻松地精确定位您的个人资料。

另一种结识可能与您有共同兴趣的人的方式是通过 Twitter、GitHub，甚至 Anaconda 社区论坛。这些平台提供了寻找志同道合的人的机会，您以后可以在 LinkedIn 上与他们建立联系。

如果您要与某人建立联系——尤其是在冷联系的情况下——始终在联系邀请中包含一条消息。务必包含礼貌、有意义、具体的消息。如果您有任何共同点（例如，学校、地点），请在您的消息中提及。如果此人在您感兴趣的特定领域工作，请注明您的想法和兴趣。有意义的消息将有助于促进进一步的讨论并帮助建立实际的联系。

避免立即要求推荐。人们不太可能推荐他们不认识的人。从联系请求开始，让您的联系人通过对话了解您，甚至可以要求进行信息性面试以获得面对面的机会并建立关系。在您建立了一些融洽关系之后，您就可以要求推荐了。

开始从事数据科学工作可能具有挑战性。尽管如此，人脉的力量可以帮助您找到梦想的工作、建立专业联系并在您的职业生涯中成长。我希望您发现这些技巧有用，如果您对找到数据科学工作有任何其他建议，请告诉我！随时在 Twitter 和 Linkedin 上与我联系，您可以在 https://community.anaconda.cloud/ 上继续关于本文的对话。