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北美求职,你应该了解的不同公司Data岗位的区别

发布网友 发布时间:2024-10-16 05:10

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热心网友 时间:2024-12-04 10:04

在北美求职过程中,数据科学(Data Science)岗位的定义在不同公司间存在差异,给求职者带来了不小的困惑。为了帮助大家明确方向,本文将对数据分析师(Data Analyst)、数据科学家(Data Scientist)、机器学习工程师(Machine Learning Engineer)以及数据工程师(Data Engineer)的岗位职责和技能要求进行详细介绍。



数据分析师(Data Analyst)的主要工作是分析数据以发现产品洞察,并与产品经理(Proct Manager)合作,改善产品。技能要求主要包括SQL、Python等数据分析工具,以及Tableau等数据可视化工具的使用。



数据科学家(Data Scientist)的目标也是为了改善产品,与数据分析师相比,数据科学家使用的技术手段更加高级,涉及机器学习(Machine Learning)和统计建模(Statistical Modeling),对数学和统计的理解要求更高。他们的工作往往更偏长期研究项目,而数据分析师则更专注于快速完成一至两天内的简单分析。



机器学习工程师(Machine Learning Engineer)的工作更偏向于实现产品功能,需要编写大量的生产代码。他们主要关注如何将机器学习算法应用到实际产品中,如提高谷歌地图路径预测的精度。与数据科学家相比,机器学习工程师对编程能力的要求更高,虽然他们也做机器学习模型,但主要目标是实现产品功能,为商业提供洞察则更多由数据分析师承担。



数据工程师(Data Engineer)关注的是提高数据获取流程,他们负责创建和维护数据管道,确保关键数据集的自动更新,以便数据分析师和数据科学家可以轻松访问并使用这些数据来构建仪表板或模型。



值得注意的是,许多公司在岗位命名和定义上并不严格遵循上述标准,求职者在投递工作前应仔细研究岗位要求和工作描述,了解核心技能和解决的问题。面试时,向HR和面试官询问日常职责和工作内容,以便对岗位有更清晰的了解。



以下是一些公司对岗位的区分和命名示例:



Google: Google的核心数据科学家岗位称为定量分析师(Quantitative Analyst),产品分析师数据科学(Proct Analyst Data Science)则更偏向于分析师角色,而软件工程师机器学习(Software Engineer Machine Learning)则倾向于机器学习工程师的角色。Google也有单独的数据科学家(Data Scientist)岗位,但具体职责根据团队不同而有所差异。



*: *的数据科学家分析(Data Scientist Analytics)更偏向于分析师角色,而核心数据科学组和基础设施组的数据科学家则更专注于研究性工作。*的研究科学家岗位(Research Scientist)通常由具有PhD背景的软件工程师或科学家担任,不一定专注于研究。



Airbnb: Airbnb的数据科学家岗位分为三个轨道:分析(Analytics)、推断(Inference)和算法(Algorithms)。分析轨道更偏向于分析师角色,而推断和算法轨道则更侧重于AB测试和机器学习。Airbnb也有专门的数据工程师(Data Engineer)和机器学习工程师(Machine Learning Engineer)岗位。



LinkedIn、Apple、Lyft、Uber和Amazon等公司也有类似的数据科学家和机器学习工程师岗位区分,且在岗位名称和职责上可能有所不同。LinkedIn的数据科学家岗位也分为三个轨道,包括策略与洞察、推断与算法以及数据工程。Apple的数据科学家岗位职责可能因团队不同而有所变化,有时会涉及数据可视化和机器学习工程。Lyft的数据科学家岗位主要是分析师角色,而Uber的数据科学家则更专注于研究性工作,如AB测试和机器学习。Amazon的BI工程师岗位结合了数据分析师和数据工程师的职责,而数据科学家可能涉及数据分析和机器学习项目。Microsoft的数据科学家岗位则根据团队的不同而有所变化,有的更偏向于分析,有的则更侧重于深度学习。



在北美求职时,明确岗位定义和职责对于找到合适的工作至关重要。通过仔细研究公司岗位描述,了解所需技能和工作内容,以及在面试中与HR和面试官深入交流,可以帮助求职者更准确地定位自己,提高求职成功率。

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