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【数据科学工程师】数据科学工程师已成为最高薪群体(数据报告)

2017-08-11    浏览量:1029   

Linkedin在最新一项针对于程序猿职位的调查中发现,机器学习和数据科学工程师已经超过传统软件工程师,跃升为最高薪群体

年薪中位数高达$129,000

数据科学工程师

LinkedIn还发现,该领域的市场需求量远高于人才供应量。

这使得很多求贤若渴的公司,不得不放低对应聘者工作经验的要求。

数据科学工程师

LinkedIn报告显示,跟其他工程师相比,该领域职场“小鲜肉”最多:有高达17%的从业者只有5年以内的工作经验。是职场新人们喜闻乐见的职业起点。

数据科学工程师

湾区的科技公司和纽约华尔街无疑是对这方面人才需求最迫切的地方。除此之外,机器学习和数据科学工程师在西雅图、洛杉矶、华盛顿和波士顿也都炙手可热。

数据科学工程师

数据科学工程师

而这股“数据科学热”,还会继续蔓延下去。

据IBM预测,未来3年,企业对数据科学类岗位需求量将猛增28%。到2020年,所有美国数据科学类岗位数量将增加36万个,总数达到270万。

数据科学工程师

在各行各业的H1B审核越来越严格的情况下,数据科学类岗位H1B持有数呈大幅上升趋势,同时,收入也在逐年增长。

数据科学工程师

最重要的是,数据科学类岗位就业前景广泛,覆盖IT技术,金融,保险,专业服务等多个行业:

数据科学工程师

数据科学工程师

(图为各类Data job在各行各业的需求量)

可以说,这是数据科学最好的时代,现在抓住机会还来得及

但是,在与很多同学交流的过程中,我们发现大家对数据科学职位的认识有非常多的困惑和盲点, 总结起来两点:

盲点一

无题可刷, 不知道面试要考察什么

不同于Software Engineer岗位求职有大量的题库和面经可供参考,Data Science岗位面试基本无题可刷,而且面试形式变化多样,很多面试者都是抱着碰运气的心态在毫无准备的情况下参加面试,浪费了很多宝贵的机会。

盲点二

公式太多, 不知从何下手

在没有理解数学模型含义的情况下一味地背公式和结论,投入了大量精力和时间却收效甚微

难道数据科学岗位面试就真的只能拼人品了么?

当然不是下面来Offer Data Science团队就给大家详细解密Data Science求职的备考策略。

参加任何岗位的面试之前,都必须首先分析职位要求。

与Software Engineer宽口径的General Hire方式不同,数据科学领域有很多细分的岗位,大致有3种:

Data Analyst

Machine Learning Engineer

Data Scientist

它们在编程能力和模型知识的考察侧重点比较图如下:

数据科学工程师

数据科学工程师

Data Analyst

职责

负责对公司的产品和运营数据进行分析,并根据反馈结果构建dashboard,从而实现data-driven的运营决策和产品迭代开发

招聘企业

除IT公司之外,很多consulting firm或者传统行业公司, 如通用电气, Starbucks等公司,最近都新开设了很多data analyst岗位

要求

掌握基本的编程和数据模型知识

具备有较好的communication skills和business sense

适合人群:

有交叉学科背景的转专业的同学

数据科学工程师

 Machine Learning Engineer 

职责

负责公司data-driven产品的设计和实现,比如推荐系统引擎,广告系统内核算法等等。

要求

掌握基本的机器学习算法和系统设计的知识、有很强的编程能力。

适合人群:

编程基础较好的应届毕业生

有志于转向机器学习领域的软件工程师

数据科学工程师

Data Scientist 

职责

大数据领域中最炙手可热的职位之一,它的职责范围几乎涵盖了数据分析行业的各个领域,从数据采集到机器学习平台的搭建,再到数据分析和建模,各个环节都能看到数据科学家的身影

要求

不同公司根据自己的业务内容和模式,对数据科学家的能力要求会有各不相同的侧重点。总体来说,Data Scientist的职位要求更接近Data Analyst, 但对模型知识的理解要求更高,同时需要有数据系统设计(Data Science Project Design)的能力

面试内容

AirBnb

  • 内部Data Scientist分为generalist 和machine learning specialist 两种

  • Onsite的面试都会有一个4小时的case study, 包含数据处理, 分析建模和presentation展示

Facebook

  • 内部有多个Data Scientist团队

  • 运营团队的Data Scientist工作内容非常接近Data Analyst,负责用户信息的收集和反馈,面试内容更偏向于sql语言和统计模型的理解

  • 产品团队的Data Scientist更接近于Machine Learning Engineer,面试时对编程和系统设计的要求会更高

LinkedIn

  • Data Scientist 的大部分工作都与产品开发密切相关,因此面试内容Machine Learning Engineer有很多交叉

结合以上数据科学岗位的具体要求,面试者应该从以下三个方面进行面试准备:

编程训练

基本的算法和数据结构,包括栈,队列,图论, Recursion 等等. 模型知识学习不要求掌握公式推导,但要关注对数学公式的直观理解以及不同模型在具体实用场景下的优缺点比较。

Data Science Project训练

不要求记忆某种特定语言的library调用API. 而是要着重掌握Data Science System 设计的基本pipeline, 学会把具体问题抽象成机器学习模型,掌握data cleaning, model evaluation的基本方法。

*文章为作者独立观点,著作权归作者所有
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近日,一份关于“编程行业男女有别”的文件在硅谷科技巨头Google内部流传。这份由一位不知名的Google男性软件工程师撰写的约3300字、题为“谷歌的意识形态回音室”(Google’s Ideological Echo Chamber)的文件显示:男女在生物学上的差异,决定了在编程上女性的效率要低于男性,并认为公司不应该积极地去提高员工的多样性。

这份文件在当地时间8月5日首先被美国电子行业媒体Motherboard曝光,随后该消息被影响力极大的科技类资讯新闻网Recode与科技博客Gizmodo迅速传播。两个网站还分别全文刊登了这篇匿名文章。

消息一出,无论是不是科技行业从业者的圈子,均一片哗然。谷歌的一些重量级员工也忙着在刚刚过去的这个周末为事件“灭火”。

最新消息,涉事工程师已被Google开除。

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招聘女性无用

美国媒体全文刊登的这份性别歧视意味浓厚的文件认为,谷歌公司没有必要去招聘更多的女性软件工程师,因为,男性在这个行业拥有更高、更强大的驱动力。文件还将公司内部推行的“多元化项目”——通过各种研讨会、论坛等形式,将更多的编程知识交给年轻的女性——形容为“政治色彩浓厚”。同时,这位据信为男性软件工程师的作者还相信,公司招聘更多女性科技从业者,只会削弱公司的竞争力。

对于这份如今已流传甚广的文件,一些谷歌员工在社交媒体推特上对这份文件表达了愤怒之情。一位名叫道根(Jaana B. Dogan)的谷歌员工在推特上写道:“仍然因愤怒而颤抖。”谷歌员工阿特尔(Rick Altherr)写道:“我的团队中有50%女性接受过公司的严格审查。我不得不站出来为她们争取公平待遇。”

今年7月刚刚从英特尔公司跳槽到谷歌、就任谷歌人力多元化部门副总裁的丹尼尔·布朗(Danielle Brown)与资深工程师埃利·巴洛(Ari Balogh)分别通过内部邮件致信谷歌员工,回应了不断发酵的性别争议。两人均在邮件中谴责了文件的性别歧视论调,并捍卫了谷歌一直在员工多元化方面做出的努力。

布朗在邮件中提到,“要建立一个公开、包容的环境,的确要鼓励大家发表不同的见解,但是,我发现文件对于性别的看待出现了根本性的误解。这不是我本人或者公司所提倡的”。巴洛则对文件中的意识形态感到深深担忧,并认为影响恶劣。

谷歌Chrome浏览器主管帕里萨·塔布里兹(Parisa Tabriz)也认为,文件的论调对于提倡性别平等无益。她在推特上回应道:“包容不是零和游戏,使你的团队或者组织更具包容性,并不意味着要排除某个性别的人群。”

另一位推特账号显示为女性的谷歌软件工程师表示,如果公司的人力资源部门不对这类事件给个说法,她考虑从谷歌辞职。截至第一财经记者发稿时,谷歌公司并未对这份已在互联网引起轩然大波的文件做出公开回应。

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推进员工多元化

与其他硅谷巨头一样,谷歌一直为如何拓展员工多元化的问题伤脑筋。谷歌,历来被视为白人男性的天下,最近也因为被指女性员工薪酬不及男性员工而深陷美国劳工部的审查。

谷歌6月底公布的最新人力多元化数据显示,该公司的人员架构中,有69%为男性、31%为女性;若从种族来看,有56%为白人,35%为亚洲人,4%为西班牙裔,4%为混血儿,2%为黑人。

尽管数据显示,过去3年来,在谷歌担任科技职位的女性也从17%增加到20%,担任领导阶层的女性比例则从21%成长至25%,但谷歌自己也坦承在促进员工多元化方面,依旧有较大的努力空间。比如,派遣谷歌工程师进驻传统黑人居多的大学或者社区学院,或是在内部鼓励不同种族的文化、积极招聘女性工程师等。

值得注意的是,上文提及的谷歌人力多元化部门副总裁布朗就是一位女性。在来到谷歌前,布朗在英特尔也是出任相应的多元化部门负责人,协助强化英特尔在员工性别与种族上的多元化。因此,经验丰富的她对于致力于员工多元化的谷歌而言,可谓如虎添翼。

在此前涉嫌“薪资歧视”方面,谷歌已对劳工部的指控做出回应,声称其系统地支付女性员工薪酬。谷歌在相关声明中再次否认公司内部男性和女性员工存在任何薪酬差距,解释了公司按照“性别平等”的方式进行薪资计算,谷歌表示员工的薪酬是基于“角色、工作能力、工作地点以及当前和最近的绩效评级”。

职业“天花板”被打破

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科技巨头多元化情况科技巨头多元化情况

在硅谷,女性占比过低,白人或者亚洲人以外的其他人种频遭歧视,已是一个默认的现象。此前,硅谷科技巨头们一直对企业内部男女比例以及种族多样性的数据秘而不宣,认为公开这些数据会损害公司的竞争力。不过,这一惯例在2014年被打破。当时的社交网络巨头脸谱网首先公布了相关数据。大致在同一时间,谷歌、苹果和雅虎紧随其后。

对比这些数据发现,女性雇员的比例都呈现出明显劣势,其中半导体厂商英伟达的女性雇员比例最低,仅为16%;最高的则是电商巨头eBay,达到了42%。相比之下,美国人口构成中女性所占比例为51%,而排名前50的美国企业中女性雇员的平均占比则达到了46%。

尽管女性在人才济济、竞争激烈的硅谷占比不多,但值得欣慰的是,近几年,在这一男性主导的科技行业里,就职的“天花板”已被打破,涌现了一大批女性CEO成为这个行业的领军人物。比如,曾经的雅虎CEO玛丽莎·梅耶尔(Marissa Mayer)、惠普CEO梅格·惠特曼(Meg Whitman)以及她的前任卡莉·菲奥莉娜(Carly S. Fiorina),当然还包括甲骨文联席CEO萨弗拉·卡兹(Safra Catz)以及YouTube网站的掌门人苏珊·沃西基(Susan Wojcicki)等。

对于硅谷科技巨头而言,在改善性别平等、员工多元化方面,正通过不断量化来正视这一问题,承诺将在未来花费数亿美元改善工作环境,改变领导层架构,改变他们现有的招聘做法。

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加州地区的大学表示硅谷的工作都被我们承包啦!

最难进的公司在硅谷,最挑剔的大学是藤校。所以,藤校的学生进苹果、谷歌、facebook等科技巨头公司似乎应该是强强联合、理所当然才对。不过,现实情况还真不是这样!根据美国求职网站HiringSolved的调查分析,进入硅谷各大公司的学生来自藤校的还真不多!HiringSolved对这一年多以来入职的10000多名硅谷科技公司员工的背景进行调查,发现为硅谷输送最多人才的25所学校中藤校仅有康奈尔大学...

加州大学好就业吗

最难进的公司在硅谷,最挑剔的大学是藤校。所以,藤校的学生进苹果、谷歌、facebook等科技巨头公司似乎应该是强强联合、理所当然才对。不过,现实情况还真不是这样!

根据美国求职网站HiringSolved的调查分析,进入硅谷各大公司的学生来自藤校的还真不多!HiringSolved对这一年多以来入职的10000多名硅谷科技公司员工的背景进行调查,发现为硅谷输送最多人才的25所学校中藤校仅有康奈尔大学一所学校上榜,且仅仅排第15

25所学校名单如下:

1. 加州大学伯克利分校

2. 斯坦福大学

3. 卡内基梅隆大学

4. 南加州大学

5. 德州大学奥斯汀分校

6. 佐治亚理工学院

7. 伊利诺伊大学香槟分校

8. 圣何塞州立大学

9. 加州大学圣地亚哥分校

10. 亚利桑那州立大学

11. 密歇根大学

12. 加州大学洛杉矶分校

13. 北卡州立大学

14. 加州州立理工大学San Luis Obispo分校

15. 康奈尔大学

16. 滑铁卢大学(加拿大名校)

17. 德州农工大学

18. 华盛顿大学西雅图分校

19. 普渡大学

20. 麻省理工学院

21. 圣克拉拉大学

22. 凤凰城大学

23. 加州大学圣巴拉拉分校

24. 加州大学戴维斯分校

25. 宾州州立大学

从上榜的学校名单中我们可以看出,位于加州的大学地理优势还是非常明显的,10所学校均在榜上!

UCB和斯坦福占据榜首倒也不是什么令人吃惊的事情了,毕竟这两所学校的计算机科学和工程专业都非常强势,而且学校和硅谷的大佬们也有着非常密切的联系,像斯坦福,人家的前校长就在硅谷开了一家公司,这校友网络的强大程度自然不用说了!藤校虽然也有像比尔盖茨和小扎这样的校友,但是还是有点鞭长莫及!

榜单的前10名中,仅有斯坦福和南加州2所私立学校,其余的都是公立大学,这些学校能够取胜则是得益于公立大校庞大的学生基数,像圣何塞州立大学仅工程专业的本科生和研究生就有7000多人,恨不得比达特茅斯所有的学生加起来还多,更别说像亚利桑那州立、德州奥斯汀这种7万、5万学生的大校了。

在所有上榜的学校中,不乏像斯坦福、MIT这种竞争程度跟藤校不相上下的学校,但是也有不少名气一般的普通学校,这也说明进入名校也不一定是进入硅谷的保证,你学到的东西远比你在哪儿学的更重要

另外,HiringSolved网站还公布了在硅谷最受毕业生们欢迎的10个工作岗位,如下:

1. 软件工程实习

2. 软件工程师

3. 商业发展顾问

4. 研究实习

5. 产品专家

6. 技术人员

7. 商业分析

8. 品牌推广

9. 市场营销实习

10. 金融分析

所以说,想要进硅谷还是得去加州学CS呐!

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化学工程师在美国如何求职?

Aoran导师是毕业于国内一流大学,之后来美国读了ChemE的Ph.D。现在在知名的Illumina就职。怎样才能在美国找到工作?1、导师您上次的学生,现在如何了呢?他现在转行做了创投相关他当时也有这方面的兴趣后来就followheart了。我问了他一下觉得咨询过程中哪些地方有收获并用在了后来的求职上。他说主要是两点:一是内推的流程和强大之处,二是如何修改简历让公司更加了解你的特点。2、对于现在的...

Aoran导师是毕业于国内一流大学,之后来美国读了ChemE的Ph.D。现在在知名的Illumina就职。

怎样才能在美国找到工作?

1、导师您上次的学生,现在如何了呢?

他现在转行做了创投相关 他当时也有这方面的兴趣 后来就follow heart了。我问了他一下觉得咨询过程中哪些地方有收获并用在了后来的求职上。他说主要是两点:一是内推的流程和强大之处,二是如何修改简历让公司更加了解你的特点。

2、对于现在的留学生,导师您有什么建议?

本科: 多的找更多的机会,不管是paid 还是unpaid , 争取每一个潜在的机会

非工作的: 各种技术,社团,多交际, 不要限制, 更跟多人打交道。

3、带的学生的主要问题有什么?

简历里面没有一个主线,HR看不出来你最擅长的是什么

面试技巧虽然很好学,但是没有一个人提议给你说,还是有欠缺。 经验不够多。

4、关于准备面试可以来分享一下经验么?

简历要准备, 简历的每一句话我能说一分钟。 你说太长,HR也腻了。别的就是一些glassdoor看一看, behavior问题练习一下。比如说你为什么可以做这个工作,为什么选择这个公司。

5、对于面试的经验,你是怎么处理失败/weakness的,学生应该怎么回答?

举个例子,是怎么克服的, 怎么把impact降到最小。

其是他们就想知道weakness会带来什么影响, 你就应该去解释说这个缺点对于这个工作并不重要。

化学工程师求职

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对未来的职业发展:

1、关于OPT延长,您有什么想法?

如果trump当选,导师您觉得美国以后会怎么样?

同时说”如果trump当选,大家就办加拿大。 “

2、回国vs待在美国?

5年之内,在美国。

事业上的话可能会留在美国。 决定这件事有很多因素,个人情感,性格,工作上。 有实力之后回国, 在美国积累经验, 只是一个学历回去,拼不过别人。在国内过的好坏还有别的因素,但是在美国,只要是在大城市找到工作,一般还是没有什么生存问题的。但是如果在国内的话,在大城市有些工资还不够养活自己。所以结论是,美国会比较踏实把。

3、来美国之后,您遇到过什么挫折?又是怎么解决的?

挫折:

每一步都很顺的,实习到找工作。

可能是性格的关系吧,我也是做了一些别人不能理解的选择。比如刚来美国的时候上的是没有奖金的phd, 第一年的暑假的时候有一个工作,是在湾区的led的实习,当时有两个选择, 一个是继续读拿phd,一个是去实习。 导师劝过,但是我还是转成master,选择做inter。另外一个选择是,在毕业前我其是已经在做的inter, 毕业之后能转正的。但是我还是申请了现在的公司,然后去了现在的公司,所以在那个intern的地方只一共只干了一共5个月。虽然走到现在有过很多risk。其是敢去尝试,也不是无路可走。

4、如何选择公司呢?

刚刚毕业的话还是找大公司,先拿身份。 大公司的系统的training还是比小公司强。 大公司认识的人脉更广一些。

小公司比较自由, 除非你是很有能力。 要不然很可能白白浪费了。 没有系统training, 只是一个干活的,只做一件事。对整个行业没有一个好的了解,对以后帮助不大。

5、现在来问问关于老师您, 您比较擅长的专业有什么?

我是ChemE毕业的, 工作是process development,所以一般的engineer, tech, bio, bioChe, science,chem都能就 更多是engineer方面吧。

化学工程师求职

狗哥Q&A专区

一下是一些ChemE同学问得很好的问题,老师细心回答了:

首先感谢狗哥收集问题,然后感谢大家积极参与, 最后感谢老师的详细回答。

问:

好多大公司不sponsor visa,包括杜邦,一些石油公司,还有食品公司。所以cheme的学生应该要往哪几个领域去找实习

回答:

化工的领域很多:例如高分子材料,生化,纳米技术,能源,传统石油业,传统化工制造业等等。我觉得身份当然是一个很大的问题,但这并不应该影响找实习的方向。实习的方向应该更侧重于自己的兴趣以及未来行业的发展。即使实习的公司不可以办身份,这段经历也可以对今后找别家公司的full time起到很大的帮助。

问:

还有我这种本科不是chemE的,但是研究生转了chemE。建议要学哪些软件或者做什么样的project才能帮我们找到工作

回答:

软件的话没有特殊的要求,主要还是看方向。本科化工的软件应用比较多的是ASPEN(如果做石油和传统化工过程模拟),其他的软件都是一些general engineering 软件, 比如MATLAB, EXCEL, Origin 之类的。

Project 的话同样,看方向。不过建议修一些核心化工课程来加深对化工学科的理解。(化工热力学,化工原理,反应工程,流体力学,热量传递等)

问:

ChE找工作的領域主要集中在什麼類型的公司?ChE的就業廣不廣?前景如何?

回答:

这个问题比较大。领域很广泛(见回答1)就业难不难的问题,如果和CS/EE比,可能要难一些。不过我认为比其他工程类学科容易,因为就业面很广泛。

问:

那就问点基础的,比如导师或者说illumina目前看好是基因诊断还是基因诊疗

回答:

Illumina现在的产品目前广泛用于基因检测,公司的主要方向是将基因检测技术真正应用到基因诊断上(通俗讲,就是把检测的仪器用在各大医院中)。题目问道基因诊疗,我个人的理解应该就是先诊断,之后通过诊断结果来导向相应的治疗。这就是目前公司前进的方向。

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