Trái với những gì thường được nói với các bạn trẻ, con đường sự nghiệp và quy trình phỏng vấn hiếm khi nào đi theo một đường thẳng. Nó giống như lần đầu đi tàu lượn siêu tốc: đầy những khúc ngoặt, cua gắt, dốc cao, những cú rơi bất ngờ và các vòng xoắn đôi khi đưa ta quay lại điểm xuất phát. Điều này đúng với cả hành trình sự nghiệp của tôi và quá trình tìm việc khi chuyển sang ngành công nghệ, nhưng với sự hỗ trợ từ Breakline và DataCamp Donates, chuyến đi đã trở nên êm ái hơn rất nhiều.
Ngay sau khi tốt nghiệp cao học, tôi bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực tài chính, một lĩnh vực xa lạ với tôi và vượt xa những gì tôi nghĩ sẽ chờ đón sau đại học. Cách thị trường vận động chẳng hề có lý, và tôi luôn hình dung Phố Wall chỉ dành cho những người cực kỳ giàu có. Tôi đã cố hết sức để vận dụng kỹ năng toán và lập trình, nhưng luôn cảm thấy không thỏa mãn, không được trân trọng và thiếu thách thức với những trách nhiệm của mình. Thời gian và công sức tôi bỏ ra hầu như không tạo ra tác động nào, nên tôi quyết định quay lại hành trình săn việc.
Breakline: Cách xây dựng sự nghiệp trong ngành công nghệ
LinkedIn và các mối quan hệ cá nhân tôi có được là nơi tôi tìm đến đầu tiên để kiếm một vị trí trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Mối liên hệ giữa phân tích định lượng và khoa học dữ liệu nghe có vẻ rất hợp lý. Nhiều tháng trôi qua không có phản hồi cho hàng trăm hồ sơ ứng tuyển, và càng lâu không có tín hiệu, tôi càng tuyệt vọng tìm việc. Cho đến một ngày, một đại diện của Breakline Education liên hệ với tôi về chương trình của họ, nơi giúp phụ nữ, người da màu và cựu chiến binh chuyển hướng sự nghiệp sang ngành công nghệ. Breakline hỗ trợ bạn viết CV, xây dựng phần giới thiệu ngắn gọn ấn tượng, trả lời câu hỏi hành vi, đàm phán lương và còn nhiều hơn thế để phác họa bức tranh về cách kỹ năng của bạn khớp với mô tả công việc. Chương trình tuyệt vời này đã giúp tôi tự tin hơn khi trò chuyện và mở được cánh cửa đầu tiên, nhưng thách thức lớn nhất với tôi là phần sàng lọc kỹ thuật và các bài nghiên cứu tình huống trong phỏng vấn.
Với bằng toán học, người ta sẽ nghĩ tôi chẳng sợ câu hỏi kỹ thuật, nhưng khi bước vào sàng lọc kỹ thuật, người phỏng vấn hỏi tôi: “1+1 bằng mấy?”, và sau một hồi lúng túng, tôi lại trả lời là ba. Dù tôi làm bao nhiêu bài luyện tập, đọc bao nhiêu sách, xem bao nhiêu video, chẳng có gì giúp tôi đủ tự tin để vượt qua phần này. Sau khi chia sẻ những lo lắng đó, Breakline đã hợp tác với DataCamp Donates để cung cấp cho học viên quyền truy cập miễn phí vào nền tảng trực tuyến này, và tôi là một trong những người đầu tiên được cấp quyền.
DataCamp Donates: Cách chuẩn bị cho phỏng vấn Chuyên viên phân tích dữ liệu tại Google
Ngay từ ngày đầu, tôi đã “nghiện” DataCamp vì có quá nhiều hoạt động để lựa chọn: khóa học, bài đánh giá và dự án. Các lộ trình nghề nghiệp giúp tôi xây dựng và củng cố kiến thức về R và SQL, đồng thời nâng cao kỹ năng Python. Mỗi ngày, khi ngồi trên ghế sofa xem TV cùng bạn đời, tôi lại để laptop trên đùi, cặm cụi viết mã một đến bốn tiếng. Tối đến, nằm trên giường, tôi lại dùng ứng dụng điện thoại để làm các bài trắc nghiệm ôn kiến thức. Nền tảng khiến việc học trở nên thú vị và tương tác; so với những chương trình khác mà tôi từng thử, nó buộc bạn tư duy phản biện bằng cách tăng dần độ khó trong các bài luyện tập.
Nâng cao kiến thức là điều quan trọng vì tôi luôn ủng hộ việc học suốt đời, và điều càng thúc đẩy tôi hơn nữa chính là bảng xếp hạng. Khi phát hiện bảng xếp hạng, bản tính cạnh tranh của tôi bùng nổ và tôi muốn “vượt mặt” đối thủ. Vừa học các kỹ năng để trở thành một nhà khoa học dữ liệu thành công, vừa cạnh tranh và giữ vị trí dẫn đầu trên bảng xếp hạng thật sự rất vui. Điều đó giúp tôi tự tin hơn vào năng lực của mình. Tôi đã sẵn sàng cho cuộc phỏng vấn kỹ thuật tiếp theo. May mắn thay, đó lại là phỏng vấn với Google, một công ty mà tôi rất háo hức muốn có cơ hội làm việc, dù viễn cảnh thực sự được làm việc ở đó nghe có vẻ khó tin.
DataCamp: Cách học khoa học dữ liệu
Khi ngày phỏng vấn cận kề, DataCamp tiếp tục phát huy tác dụng. Tôi luyện các phép kiểm định thống kê và thuật toán học máy để đảm bảo những kiến thức về kiểm định giả thuyết, p-value, hồi quy logarit và phân cụm k-means được khắc sâu trong đầu. Các nghiên cứu tình huống không có hướng dẫn là lựa chọn tuyệt vời để tôi luyện tập cho phần case study biết trước sẽ gặp trong buổi phỏng vấn. Những bài tập giúp tôi đảm bảo kiến thức về R và SQL được chuẩn bị kỹ cho phần sàng lọc kỹ thuật. Tôi đã sẵn sàng, và lần đầu tiên, tôi bước ra khỏi buổi phỏng vấn mà không còn cảm giác nặng nề của thất bại, thay vào đó là cảm giác chiến thắng vì tôi đã thể hiện tốt nhất kỹ năng của mình. DataCamp giúp tôi tự tin trong những buổi phỏng vấn, và khi bắt đầu công việc tại Google, nó vẫn tiếp tục giúp tôi thành công. Dù hành trình sự nghiệp của tôi tiếp theo có đưa tôi đến đâu, tôi biết mình sẽ luôn có DataCamp như một trợ lực để vượt qua chuyến tàu lượn ấy.
