包括现在这次，我只在英国找过三次工作，所以经验不具有普遍性，只能说是经历。
第一次17年底刚搬来英国，工作机会很多，在比利时就面试了好几次，但是当时刚来等着办居留，也没有认真找。后来是先找了个房子，搬离了R住的那个council house，新房子的房东推荐我到她公司工作。面试总共三轮，第一轮和公司的HR，第二轮技术面试，第三轮和CTO聊了下就结束了，很快就上班了。
第二次是19年，买了房子，搬家没多久发现自己怀孕了，一查托儿所费用，瞬间觉得不该搬来英国，怎么这么贵呢，怎么跟欧洲大陆这么不一样呢。我的第一反应是找个工资高的新工作。就是在一个专门针对Data Scientist的招聘公司投了简历，他们第二天就给我发了三份工作信息，很快就通过了其中一个的面试，就定了下来，因为怕拖太久新公司发现我怀孕了。面试也是三轮，第一轮是和CTO聊的，然后有一个带回家做的case study，做好后带到公司去讲解，那算是第二轮面试，第三轮就是meet the team 还有当时的CEO。我大概是对数字很敏感吧， 我不记得当时和CEO聊什么了，只记得他说年底的revenue target是300K, 我问他当前那个月已经达到多少了他说不到100K，我只好要了一杯水喝。当时已经八月份了，夏天和圣诞节欧洲人都在度假，那剩下的200K上哪儿完成去？虽然我质疑，但是没说什么，甚至和第一家公司协商早点离职，好早入职第二家公司，不想在probation期间被公司发现怀孕了。当时的CTO其实很好，问我工作不具有挑战性可以接受吗？问我矿山建筑的AI的应用比较窄可以接受吗？其实他说的很有道理，之后我确实有段时间觉得工作没意思，不过连续生了两个娃，没意思没挑战的工作才适合当时的我。今年第三次找工作确实印证了他说的工作面窄的情况，压根没有类似的工作机会。无论是recruiter还是大数据给我推荐的工作都是我的第一个工作经验相关的。不过第二份工作入职就比第一份工作长了60%的工资，加上这些年每年工资都在涨，现在要离职了，我的工资是第一份工作的双倍了，更别提还有各种奖金了。所以虽然但是，还是很满意。
今年五月份公司同事R离职的时候，此处的R是同事，不是我老公哈。他就跟我说工作不好找，去年11月份公司裁人的时候，我就大概知道不好找，因为离职的同事要么花了很长时间才找到工作，要么找的工作不是很满意。有一个同事是过了半年才找到的工作。R也是每天各种面试，被刷，继续面试，最后找了个职位，但是薪资降了。我当时一直觉得Data Science行业肯定好很多，因为之前两次求职太容易了。
我从七月份开始投简历，发现完全没人理我，即使有公司回复我，也是说有其他更有相关经验的候选人了。我们在意大利度假的时候我还没有意识到问题有多严重，有个recruiter给我打电话安排面试，我说我在度假，过两周回去了再说，然后就没有然后了，我回来后联系人家，人家压根不理我。
我基本上都是在otta，或者linkedin上直接投简历，回复的很少。七月份到现在我虽然有时候会和recruiter聊，或者第一轮的HR聊，其实进入到第二轮技术面试的只有三次，三次都是跟我第一次工作相关的。而且这三次机会都是recruiter组linkedin上主动联系我的。总的就是感觉工作机会明显变少，很多公司更喜欢recruiter帮他们找合适的人，而不是直接投简历的求职者。
第一次机会，第二轮是和Data Science Director，他们公司也面临出售的问题，要迅速提高revenue，希望依赖Data Science的工作来提高revenue，那个director不是Data Scientist出身，他的case study是他们公司现有而且没有解决的问题，他有个大概的idea该怎么做，任何不同的idea都直接打压。那次面试极其不愉快，我们相互质疑对方的能力，最后我连问他问题的兴趣都没有，当然他也没有后续的feedback
第二次机会，面到第四轮，被刷了。他们也是一样的策略，公司有解决不了的问题，直接拿来做case study，不止要求讨论技术解决方案，还要求直接写代码。甚至还要求留出半个小时的时间他们来问我各种Machine Learning，Deep Learning的问题。其中一个面试者的问题特别刁钻，基本上都是我平时工作不会考虑的问题。最后被刷下来了。但是这次面试对我本身特别有益，之后我把所有的欠缺的知识都补上了。
顺便说一下，现在这两家公司也没招到合适的人
第三次工作机会，6轮面试，第一次技术，在一个网站上做题，第二次，和Data Science Director聊自己简历上的工作经验，第三次，和Data Science Director还有一个senior data scientist做case study，还有深挖自己的工作经验，这几次都是远程视频面试。第四次，去公司面，其实第四次有三个小面试，各半个小时，单独和另外一个senior data scientist，Data Science Director， 还有CTO聊，一半技术一半理念。第五次，和product lead面，远程，第六次，和CEO面。其实上周五还有第七次，因为我在deep learning方面的经验达不到产品级的要求，他们把职位做了一些调整，稍微降低了薪酬。当然我还是接受了，即使降了也比我现在的基本工资高一些。我现在的公司bonus很好，一般的公司都给不了这么丰厚的bonus。再说我的最终目的只是要回到customer AI的这个领域，必须得有个跳板。
总之第三次工作机会，大大小小面了八九次，每一次都巨耗费心力。技术面的那次我甚至请了三天假来准备，但是二宝从幼儿园带回来tummy bug，我在家吐了三天。周末R带娃，我才挤出时间准备的。
每次面试都准备到凌晨两三点。技术面试其实简单，第一次做网站上做题，recruiter提前给我说了哪个网站，我做了几次。我以为那个网站肯定有企业版，给面试者的题肯定是针对企业特别生成的，没想到到了做题那天，好几题都是我之前做过的。看来网站的题库不是很大啊。
和product lead， CTO还有CEO的面试才是最难的，尤其是product lead，一般data scientist的面试并不会跟product lead面，但是这个职位需要和product team合作，但是具体的方向又不清楚，公司新招了一个product manager，和一个data scientist 就是要两个人一起制定road map的。我觉得product lead可能很多问题也没有标准答案，他就是想知道我有没有和product team工作的经验。但是我的经验都是跟现在的矿业应用相关的，都是什么挖掘机，卡车的数据，我不是很确定我的回答是不是令他满意。跟product lead面完，我觉得完了，沮丧地立马去睡了个觉恢复一下。然而晚上吃饭的时候突然收到recruiter消息说product lead对我特别满意。
第四面见了三个不同的人的时候，我也觉得完了，因为自己确实没有deep learning在production level 的经验，而且最近五年处理的都是大型机械的数据，跟用户消费数据网络浏览数据还是差很远。
每次面试都是忐忐忑忑，特别焦虑。某天吃完晚饭，我跟R说：你收拾厨房，带娃去洗澡。我压力太大了，我要去门口公园走几圈。我一走走了二十几圈，后来R带娃来接我，我看到他们突然觉得没什么大不了的，面不过就继续找工作嘛，反正我们公司CEO都被我熬走了，我的职位在半年内应该是安全的。
面试完第三家，我跟R说，不管拿不拿得到offer，我都得停一下，圣诞前不面试了，我都快给面吐了。
在我工作一堆破事儿，想换工作，却找不到合适的时候，R强烈表达了他希望我继续留在现在公司的愿望，因为工资高啊。他还不能独立养家，他甚至不是家里的主要收入者。所以我的压力巨大，工作的事儿每天气到骂人，又走不了，太难受了。而且公司过去一年半的时间都在裁人，每天看着同事离职，还是会很难受。虽然每次我都留下来了，但是一直处于一种说不定什么时候会被裁的恐慌中。如果被裁了，可以有两个月的钱拿，但是如果两个月之内我找不到工作呢？每次想到这个问题就很焦虑，晚上睡不好觉。二宝大了之后，我的睡眠好了很多，但是最近一年又开始变差了，每晚必醒，醒了就睡不了了。白天还要照常上班带娃，常常觉得特别累。
不管怎样，面试终于结束了，offer终于拿到了，今天签了新东家，然后辞职了，不错。
我和R的组合是一个非常好的结构，他工资起点低，但是升值潜力大，而且他升职巨快。我工资高，但是不确定性大，后面除非要去管理层，否则就是下坡路了。所以很快就是R养家了，希望他到时候不要像我抱怨他一样抱怨我吧，哈哈，他人品比我好多了，这我承认。
和CTO面试的时候，在办公室，握手然后聊天。特别有意思的是握手，终于见识了那种领导人用力握手以显示力量了。我回来给R学，他说他工作握手也是一样啊，不止要用力，还要把人往自己方向拉，尤其是对男同事，握手就是在较量啊。我说那你和那个CTO要么看的同一本书，要么看到同一部电影，学的这些我无法评价的东西。
对于面试呢，我自己的经验是，不要把不是自己的工作经验甚至自己不熟悉的工作经验加到简历上去，一旦被问到确答不上来，基本上就挂了。一定要准备好问题问面试者，不要太多，但是一定要是工作相关且有意思的问题。回答面试者的技术问题，可以张嘴就来，那是自己熟悉的，但是回答其他的问题，尤其是来自CTO或者CEO的问题，那些没有标准答案的问题，可以花一两秒想一想，不要着急给一个你背过的“标准”答案。
新公司每次面试前，都会发来面试内容。但是CTO和CEO的问题基本上没在内容列表上。还是要多方面做准备。最起码应该可以简洁地描述出这个新公司是做什么的，这个职位有什么要求，为什么自己适合这个职位呢，自己过去成功和失败的一些项目经验，对于失败的项目，自己重新来过的话，要改进什么的。这些内容要非常简洁抓重点，这些O字号的人是没有时间听面试者唠唠叨叨地讲一个故事的。而且这些内容要可以说的出来，不要觉得自己看了人家公司网站两眼就一定可以总结出来了，结果面试的时候磕磕绊绊，啰啰嗦嗦的。
还有之前跟一个recruiter聊，他给了我很中肯的意见，讲话一定要简洁清楚，不要着急，说话速度要降下来。我也很诚实地说已经五年多没有面试过了，有些紧张。我紧张的时候就是会加快语速。博士毕业答辩试讲的时候也是，半个小时的内容我不到十分钟就给说完了，幸好只是跟教授练习，他也是跟我说要慢下来。
另外我没有面试过中资公司，可能中资公司的话，关于人情世故需要注意的地方更多。我自己还是比较喜欢在英国本地公司或者更国际化的公司工作，可以把工作和生活分很开。我的前两份工作还在办工室上班的时候，根本不把电脑带回家。下班后把电脑锁抽屉里就自己回来了。后来covid之后，习惯了hybrid，经常在家上班，也是五点多关电脑，下班。只有休完三个月产假回去上班的时候，因为白天喂奶加上休息，工作时间不够，晚上会在娃睡后补一下工作。这也不算加班。
其实我搬来伦敦后自己的朋友大都是工作的同事，也没有很多，就那几个，但是离职后大家还是常聚，有时候去家里聚，有时候下班后约个饭。大家有工作信息也会交流。我这段时间找工作焦虑，也是先联系朋友，看他们公司有没有open position嘛。话说我前同事们真的都很厉害，几个人聚在一起又成立两个startup，当时如果留在那个领域，或许今天我的发展会更好吧。当然人生没有如果，我还是很感谢现在公司给予的一切的。
扯远了，虽然说今年就打算躺平了，但是想想新的工作，又给自己列了一个学习计划。生完二宝三年，我觉得我脑子好像又长回来了，短期是得不了老年痴呆了。
为了庆祝找到新工作，我趁双十一把淘宝购物车清空了😀
2023年，前同事G给我的评价，这段评价让我高兴且骄傲了很久。跟CEO面的时候，他问我有什么别人没有的特质吗？我说我最近也在想这个问题，怎么同事走了一轮又一轮，CEO都被裁了，我还在呢？我想起来G给我的这段评价，觉得大概就是我的特质吧。
I’ve completed all the required 360 feedback, but I’d like to provide some additional feedback for Xingzhe, even though we are now in different teams.
– Working with Xingzhe is fantastic – she has a level of thoroughness and accuracy that goes above and beyond data science teammates I’ve worked with before.
– Xingzhe is clear at describing problems and is not afraid to challenge ideas or provide constructive feedback.
– Xingzhe’s work and dedication on CIL items goes far above what the client deserves – she strives for high quality and always provides it.
– I am not technically adept with Machine Learning practices, but Xingzhe is very patient with my questions and is good at explaining processes I do not understand.
Overall, I thoroughly enjoy working with Xingzhe and I know that if we are working on parts of the platform that rely on each other, that her work will be high quality & reliable.
2023年，前CTO对我的评价：
Xingzhe has done a fantastic job growing the team and creating a great culture of learning in the team she leads. S*, D* and C* all feel in a safe environment they can grow in.
At the same time Xingzhe has led the team to the completion of some important milestone projects, e.g. Workcycles and fuel service as well as data labelling and monitoring (ongoing) and has also implement herself several major parts of several of these projects.
Going above and beyond she also still does a lot of support tickets and helps the operations team fix issues and keep our customers happy.
She has stepped into her role as leader of her small, but growing team with great strides and success.
兴哲 