1.5.1　如何应聘

应聘不仅是职场人寻找新机会的必经之路，也是一场对自我知识体系和职业规划的全面检阅。一个令人满意的面试结果，取决于你在几轮面试几个小时里的表现，而这几个小时则取决于你经年累月的奋斗经历。作为一名数据产品经理，如果想获得理想的职业机会，除了在平时的工作里夯实自己的理论水平和提升实操经验外，也需要按照初级到高级的路线规划好自己的职业路径，并针对应聘流程做好充分的准备。

1.职业规划

从20岁左右毕业开始计算，到中国法定退休年龄（男60周岁，女50周岁），我们的工作年限有三四十年的时间，占据了超过三分之一的人生。对于工作这么重要的事情，显然需要经过一个清晰的职业规划。展开来讲，这又是一本书的量，这里仅提供三点简单的建议。

·明确你的职业目标，并明确你每个职业阶段的目标。

·珍惜每段工作经历。每段工作经历要尽可能长，至少不能短于一年。时间太短你根本无法在该公司有所沉淀，用人单位也会有所顾忌，如京东有“五三原则”，即五年内不能经历超过三家公司，否则不予面试。

·珍惜每个跳槽机会。人生可以跳槽的机会其实不多，建议大家从长远的角度来思考问题。甚至可以这么反向思考：下家公司能否为你跳下下家，实现下一个职业目标提供有力支撑？

如果你的目标是在数据产品领域走得更远，那么可以将1.3节中讲解的各个阶段能力作为制定规划时的参考。如果你的职业目标是“发挥数据的更大价值”，则对于每一个机会都要考虑它能否让数据的价值一步步放大，比如从一个小数据量公司到一个大数据量的公司，从一个只负责某个数据环节的职位到负责全链条数据的职位，从单一的应用场景到丰富多样的应用场景。这样你才能积跬步以至千里，积小流以成江海。

2.简历梳理和公司调研

简历梳理不仅能让你复盘以往的工作经历，也能让你在面试中有更好的表现。首先要做的是，在上面所提的职业规划目标的引领下，梳理清楚每段工作经历的转换逻辑。其次，挑出重点数据项目进行描述，着重讲明产品的价值、数据分析的结果对业务的推动等，能以数据量化最佳。这里需要着重梳理该数据项目前后环节的沟通和准备情况，并在内心从准确性、及时性、全面性和易用性四个角度对这些项目进行剖析。最后，关注产生的业务价值，这样才能在面试过程中游刃有余，滴水不漏。

在公司职位调研上，平时就需要尽可能多地积累互联网或者垂直行业内的知识和判断。作为一名数据产品经理，更要懂得利用1.2节提到的用户数据产品，从各种数据工具了解公司的实际运行情况。另外，因为数据工作与很多岗位不同，比较适合从上到下推动，所以在调研公司时尤其需要调查对方对数据的重视程度，“用数据说话”的氛围是否浓厚。笔者见过不少例子，本来是不错的人才，结果误进了不合适的公司，蹉跎了好几年的职业时光。

3.面试

面试在整个招聘过程中最受人关注，很多人甚至把应聘和面试画上等号。其实不然，一个满意的面试表现，很大部分取决于清晰的职业规划和充分的职业调研，其次才是面试中一些实际技巧的应用。以下是一些面试过程中需要注意的地方。

·客观展现自己，不夸大或贬低自己的价值。

·表述清晰，逻辑严谨，善用段落或者总分逻辑表达观点。

·面试是个双向筛选的过程，你也需要考虑面试官是否符合你的要求。

·注意反馈和改进，无论成功与否，都建议在事后进行总结反馈。

面试本质上是自身平时工作和思考的集中展现，因此这里不建议大家去学习所谓的面试技巧，而是把心思放在日常的积累上。笔者有个习惯是定期研究市面上各种优秀的数据产品，并截图记录在PowerPoint上，附以当时的体验笔记。有时候则会就某个具体的功能进行专题性的研究和分析。同时，笔者也会定期阅读网络上可信度较高的第三方数据报告，提升自己对当下竞争环境的认知，有时还会做一定的预测，事后进行校验。做这些事情不一定能马上让你升职加薪，但能让你更加全面地了解数据产品这个行业，并进行更深刻的思考。

4.小结

重新出发是机会，也是挑战，既可能抓住职业生涯升华的关键时间点，一跃龙门，也可能面临着跳出自己的舒适区，重新适应新环境的痛苦，甚至还要承担跳入表面繁花似锦，实则无底深渊的风险。核心便是做好职业规划和调研准备，给自己在这风险之处系上一根安全带，减少“事故”发生的概率。而下一节，我们便转换角色，从招聘者的角度来看待整个人才流转的过程，两相结合，角度更加全面。