本次换工作面试时间从9月13号开始，一直到10月23号，去掉中间十一国庆假期，一共30天左右。共收到面试邀约16次，HR面获得口头offer三家，接受了其中的一家书面offer，计划11月7号正式入职。
这次换工作是面试次数算是比较多的一次，有一些经验教训总结如下：
从有换工作的想法到真正修改完简历挂到网上，耗费了一个星期多，差不多两个星期的时间，这其中即有工作方向转变而反复修改简历也有自己的懒惰的原因。如果能在日常工作中注意一下一段时间就进行简历的更新，即能保证简历更新内容准确也能在想换工作时第一时间将最新简历放到网上去。金九银十，因为简历原因一直到9月13号才正式修改完，错过了大半个9月份造成了十一之前只有两家面试，错过一定的窗口期。
在面试贝壳，总监面试过程中问我这次的面试诉求是什么。一方面坚定的诉求是希望真正转换工作方向，往产品方面发展，另一方面是希望薪资的提升。但因为薪资换工作在潜意识中是不稳定的表现，不是一个好理由，就没有坚定的说出来。不知道这是不是后来HR压价格过高的原因。或者说是不是在总监面的时候直接明确的说出这两个诉求就会有一个比较不错的结果。如果真是薪资过低那么明确表达出来，特别是领导问的时候，达到预期的可能性更高。
以前面试的时候没有收到这么多面试邀约，这一次面试邀约比较多，面第二家的时候就获得口头offer了，因为觉得后面还有好的，加上当时觉得价格低，和HR沟通上不是特别顺利，直接拒绝了。后来所有都面过后再看，从薪资上，这一家反而是给到的最多的。所以，不要有后面的瓜更甜的心态。
可能是面试经验不多，或者是现在公司面试流程有修改，上两份工作面试过程中都不会问：有哪些面试邀约，手里有哪些offer的？这次面试了好几家都会问这些问题。这个是可以不回答的。和本次面试无关。如果回答了可能就会造成依据上家薪资给薪资的情况。委婉拒绝就可以，不会因为这个的原因不通过的，如果真的是这个原因面试不过那不去的也好。
在字节跳动面试时一个候选人在等待超过15分钟后直接选择很生气的离开当时觉得没有必要，后来在好未来等待近30分钟，面试仅仅15分钟不到的经历让我想法有了改变，面试是双向选择，是相互尊重的过程，等待这么久没有一个解释说明不重视你，还是选择走吧，当然公司真的突然有事，临时通知说多等会也不能完全避免，关键是看对你态度吧。另外在面试搜狐的时候被问到了没有接触过的技术，可以说被diss了，这种情况也别懵，diss回去。合则用，不合则算了。没有必要面个试还出来别教育。
6.关于面试偷想法的一点想法
以前面试技术的时候没有这种感觉，这次面试数据产品经理的过程中能明显感觉到有时候面试官都不明确知道自己想要招什么样的人，问的问题也并非考察型问题。或者说是一说经验就不是特别多。这个时候要怎么办？我的想法依旧是应该没有保留的说出来，一来这些想法出自自己原创的可能性很低，说出来自己并不会有什么损失，反而是一个思维整理，表达练习的过程，二来，并不能确定对方是不是真的在学习想法，来面试使出全力总是没有错的。
基本上是上面几点，这次面试也深切体会到了面试过程就是学习过程。在面试的交流沟通中，对于数据产品经理职责定位，市场期望，所需技能都有了更深的认识。本轮换工作面试的16家企业中有B，J，TMD，创业公司等等。除了AT两家没有面试外，覆盖范围还是比较广的，下面再展开说说公司类型，岗位特点等等。
本次面试的公司类型分布如下：
行业分布比较广，除了数据与信息服务类，移动互联网类，云平台类多余1个，其他行业均为一个，且跨行业范围较广。一方面说明各个行业都有数据产品，数据分析的需求，对内形成决策分析，另一方面云平台，数据与信息服务等服务类数据需求也有很大空间。也是数据时代的一个趋势，数据越来越值钱，相关方面的人才需求也变大。这些公司类型上分布如下：
创业公司和未上市不需要融资的小巨头有这方面需求可以理解，但是有两家不是数据服务类的创业公司也有数据需求，可见对数据重视程度越来越高。从数据中挖掘信息支撑业务也越来越靠前，可能在业务增长期就开始了。
虽然面试多，行业范围广，但是具体到每个公司具体的岗位需求，职责内容上却有很大不同。职位类型描述如下：
数据平台类：完全和业务进行脱离，可能是一个公有云平台，也可能是内部支撑对内部服务的平台。这种和业务数据脱离的产品更加的偏向技术一些，不管是对内还是对外，平台搭建好后变更需求不是特别多，个人感觉有一定局限性。
数据产品类：这种数据产品相对就和业务有更强的相关性，可以说是在数据平台基础之上可以做到百花齐放的数据产品，需要深入了解业务，分析指标变化原因，影响范围，调整策略等等。因为最终用户是市场或者运营人员所以可能涉及到一些自助查询，自助分析等等。当然，作为一个体验友好的数据产品，可视化部分也是需要涉及的。
数据指标梳理类：这类的产品经历更多的是和业务打交道，了解业务需求，梳理业务指标，理顺业务条线，有时候可能直接数据仓库部门来做这些。指标梳理类工作个人认为比较繁琐。和不同业务线对接，了解不同数据口径，确保数据质量问题，等等。
数据综合治理类：这种岗位更多的是出现在数据与信息服务类公司或者是初创企业中。需要的是综合能力，甚至与直接上手分析数据，拿到一个业务库，清洗数据，理顺指标，创建数据仓库，还要在这个过程中固化处理思路形成产品。这可能是创业公司特点，要求全能选手。 当然，也有企业面试完后都不知道他们到底需要什么方向的数据产品的。这里面既有公司的问题，也有面试者面试之前了解岗位职责的问题。
数据方面工作或者说大数据方面发展已经有多年了，但是数据产品在定位还是没有一个明确的定位，以上说的几种类型都可以说是数据产品，相互之间的岗位职责，工作内容区别又很大。本次个人面试的主要方向是数据平台类，个人觉得不管是岗位需求空间上还是发展上选择较少，与业务结合少和技术结合多也是一个弊端。个人看好数据产品类。和业务有一定结合性，不管是数据采集类，埋点等。还是对采集来的数据进行分析，上卷下钻，或者后期策略验证。都可以实现一个百花齐放的效果。当然也能看到数据产品需求也渐渐细化，有的可能就是需要数据质量这一环的产品，有的明确指出是需要ABtest类产品，有明确说明需要有埋点经验的。发展到一定阶段，行业进入细分。门门通不如一门专，需要选定一个方向，深钻下去。钻研一个方向的同时又要有全局认识，在面试百度云平台的产品经理时，关注的就是较为宏观的行业认识，软件定位，市场打发等等问题。这也是一个产品经理需要思考的方向。
本轮面试电话面试和现场面试比例如下，大部分企业还是倾向于直接现场面试的。当然这也就造成了岗位与职业不匹配的情况下时间的浪费。
面试轮次中大部分一面结束了，就是这一个影响，没能通过电话面试简单沟通确保是否方向一致，直接现场面试后发现方向不同而一面结束。
数据平台类的强相关的基本做到能到HR面，部分数据产品类可以进入2面，更多的方向不匹配直接在一面结束。
最终获得口头offer3家，接受一家。算是成功跳槽。和HR谈个人经验不足，这个后续再学习总结补充。
工作内容上是数据平台类，就像前面说的个人认为可以向数据产品类上发展一下。毕竟和业务结合后会更有空间，发展也更大。
通过这次面试确实体会到了面试是职场学习的一个有力途径。对整个数据产品类工作有了一个较为全面的认识，对整体行业方向有了一个整体认识。希望上面的总结能够对你起到一定帮助。
这次从数据开发方向的技术方向转到了产品方向，虽然是细分的一个数据产品，但一些思想上是共通的，希望能多多交流，共同成长。
