[心得] UCL DSML MSc 就讀心得 & 找工作 part2
大家好,
<前言>
原本想說反響不高有點懶得寫完,加上後續找工作好像跟AdvEduUK的宗旨不合,有點懶得寫完,不過抱持著有始有終的精神,還是有後續找工作的故事補完,希望可以幫助到有類似背景的人想用英國二碩+PSW轉換跑道的人,想看offer + 心得跳到最後一段即可。
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Title: 從UCL DSML MSc開始的求職路。
Warning! 本偏純屬個人主觀經驗談,如有意見不合之處,歡迎留言補充。
如有爭議,都是你對
<個人背景>
台大CS碩in wireless communication and Cloud computing
一線IC廠 3 years Software engineer (firmware + few AI/ML projects)
UCL Data Science & Machine Learning (DSML) MSc
顯而易見我就是想靠UCL MSc programme 轉換跑道,往Data Scientist / Machine learning Engineer走,所以後續的找工作經驗都會是基於此的相關經驗。
<UCL IXN>
UCL Industry Exchange Network (UCL IXN),上篇文有提到過DSML課程中有個60 credits的project,其中可以選擇要做Academic or industry projects,其中的industry projects就是UCL IXN計畫(https://www.ucl.ac.uk/computer-science/collaborate/ucl-industry-exchange-network-ucl-ixn),強烈建議不考慮繼續讀pHD的人都選IXN,這段時間做的project不僅可以當作internship,project內容也會與Data scientist / Machine Learning engineer強相關,會是CV上很重要的一塊。
建議是department一開放選擇當天就開始研究心儀的candidate (100+),盡快寄信面試,通常熱門的選項很快就沒有了(First in First serve)。
<準備期>
這邊算是跟台灣找工作差異最大的地方,以我自身為例:2023 September畢業的情況大概要抓在2023 March開始找工作(丟履歷),預留6個月的緩衝期,比較有機會在一畢業之後馬上開工。
大致上,面試流程會有以下階段:
1. CV screening
2. HR phone calling
3. technical round (or take home assessment + reviewing round)
4. behavior questions round (for team culture fit)
5. offer or not
後續文章會基於這個順序來寫。
<CV / Cover Letter>
CV不多著墨,網路上很多範本,照著刻就好。
Cover Letter比較需要自己客製化,挑職涯上的相關亮點著墨即可,最好配合JD關鍵字,recruiter只會找關鍵字看而已。CV製作完畢建議使用網路上的資源對自己的CV檢查下會不會有parsing的問題 (google resume scanner)。
p.s.1 CV上可以在名字附近加註no visa sponsorship required 提高面試機率
p.s.2 這邊有個有趣的實驗是關於recruiter看CV時的熱點區域:https://www.linkedin.com/posts/mrscottchisholm_jerry-lee-jerryjhlee-on-x-activity-7167870836652113920-RcHJ?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
<面試前準備>
善用LinkedIn,練習networking,約coffee chat or e-meeting,嘗試拿internal referral。
網路上很多資源教你如何準備,不贅述。累積人脈在英國求職會佔很重要的一環。
<behavior interview>
網路上有題庫,不贅述。
建議是面試前幾天找個朋友練習mock interview,個人會準備基礎7題behavior questions + glassdoor 上的題目,現在有ChatGPT準備起來不是難事。
最重要的是,不要背稿!不要背稿!不要背稿!
面試前可以準備問題答案的簡單bullet points,但不要準備整份講稿。推薦去讀下cracking the coding interview前5章準備behavior questions的方式,完全照做+完整練習,這部分沒有9分也有7,8分。
p.s. 網路上很多AI interview prep tool,個人感覺滿實用的。
<technical interview: 基礎知識 / 刷題 / side project>
重要性:基礎知識 >= side project > 刷題
個人體感上,關於Data scientist / Machine Learning engineer的職位,比較偏重實作方面,所以technical 面試時coding的佔比相對低,頂多問些python coding的基本知識,網路上有題庫,熟悉即可,所以刷題的比例可以稍微降低。
ML基礎觀念必須要十分熟捻,網路上有題庫,熟悉即可。
Side projects大概再面試前需要準備2-3個熟悉業界的MLOps frame / Pytorch / Tensorflow …以及相關的Cloud services such as GCP / Azure / AWS會大幅增加你拿到面試的機率,理想中在學校就讀時就可以開始經營這塊 (包含經營Github)。
Data scientist / Machine Learning engineer面試過程中的technical round很高機率會是take home assessment + interview reviewing,所以透過side project 去提早熟悉這些tools library會是很大的優勢;少部分會是online test,很高機率會把平時工作用的code拿出來問你這部分在做什麼……所以提早熟悉沒壞處。
<找工心得>
2023 September畢業後真的花了很久時間在面試丟履歷,原本想說2024過完年沒工作就灰溜溜的回台灣,還好還是運氣好拿到心儀的offer (in finance sector,稅前大概是台灣最後一年薪水*1.5 ~ 2)。
從結果來看雖然好像整篇內容沒提到UCL太多,其實這份offer的來源還跟UCL IXN計劃有關。當時我在子公司實習(做 master project),雖然當時沒拿到return offer,不過後來在母公司面試且拿到offer的interview時,HR有特別提到我子公司實習的經歷impressive,大概前老闆有幫忙說好話吧XD
結果來看UCL這段經驗還是幫助到我,雖然不是那麼直接,感覺整個學費就是為了買這個機會。課程內容還是太過時了且偏基礎理論,不如去youtube看李鴻毅教授的影片(推一下2024的生成式AI導論)。
客觀來講DS / MLE 在英國還是相對熱門的產業,所以開的opening相對多,不過競爭者更多(200+ candidates for one opening),很多opening都是不到一天就filled……
薪資方面:For entry level,市場上中小公司開價大概落在50k ~ 70k annually before tax,稍微有規模的公司可能會多10%~20%。如果是graduate scheme 可能會更低,落在40k ~ 50k。Sensor level 大概100k up 吧,不過對於想用英國二碩轉跑道的人大概完全不會考慮XD
結論就是,除非對英國情有獨鍾(或者被你的partner綁來英國),不然科技業首選還是美?
瞗K… 上面的薪水 * 2 ~ 3就差不多是美國同職缺的薪水嗚嗚嗚。
原本後續想更新英國職場,不過大概真的就偏離本版太多,所以算了(或者更新在其他地方)
。
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s
我其實也沒有給他很低的評價啦 只是覺得他偏貴。再來是我其實沒有修到他最熱門那幾門課,所以評價會有bias。
我覺得你的問題層面有點廣,但總結來說:
1. 如果你已經有ML背景,想找MLE工作,我可能會推薦用HPI Visa,因為現在英國的工簽政策收緊,用PSW或是打工度假簽找工作真的是很痛苦(時間太短)
2. 如果想找DS,可能要有phd比較有競爭力,二碩又同領域不太會有加分。
想聊可以私信我:)
[1m推 sjsjsjlove : 剛拿到ucl offer推推推 感謝分享!! 03/15 23:39
※ 編輯: Godeater (82.132.212.82 英國), 03/17/2024 22:17:26
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