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[问答] 北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ...

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顾府小童 发表于 2021-11-28 06:25:54 | 只看该作者 打印 上一主题 下一主题
 
本篇回答由篱笆导师-微软应用科学家Lan撰写
本文主要针对北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位。
大多数关于数据科学家核心技能的回答都在从机器学习、算法的角度出发。那实际北美就业市场中，数据科学家和机器学习真的可以划等号吗？除了机器学习，还有其他技能是数据科学家的核心技能吗？
希望本文可以让你更全面得理解数据科学家这个岗位在北美的职能。
想了解一个岗位最好的方式除了去和这个岗位的在职人员沟通，就是去看各个公司招聘信息。通过阅读Job Description（职能描述），我们往往可以得知各个公司对于这个岗位具体需要做什么事、会什么技能、有什么能力都有着什么样的要求。
这里我们贴了三类比较典型的数据科学家的招聘信息:
第一类：统计实验与分析类


代表岗位：
1、Meta (Facebook) Data Scientist - Analytics
https://www.linkedin.com/jobs/view/2781233260
https://www.linkedin.com/jobs/view/2795084058
2、AIrbnb Data Scientist - Analytics
https://careers.airbnb.com/positions/3398395/
3、Amazon Data Scientist (部分)
https://www.amazon.jobs/en/jobs/1810093/data-scientist

（下方内容较多，没有全部翻译成中文，可以直接拉到JD后面看总结哦）

工作职责:

北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ... 第1张图片

北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ... 第2张图片

技能要求：

北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ... 第3张图片

北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ... 第4张图片

北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ... 第5张图片

北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ... 第6张图片

想必通过阅读这些招聘信息大家已经能发现一些这类岗位共同的地方。这类DS岗位更关注的是你的分析能力与统计实验能力。这类的岗位的工作核心内容一般涉及:

  • 设计、执行并分析统计实验（Statistical Experiment/AB Testing）
  • 设计产品关键指标（Metric）;
  • 设计并搭建数据报表
  • 寻找并分析产品问题及用户需求
与之对应的，所需要的核心技能包括：

  • 编程语言：SQL/Hive, R/Python。
  • 软技能：优秀的沟通能力以及跨组协作能力。
  • 统计与分析能力：能将一个商业问题或者产品问题设计成一个统计实验问题，并用数据来回答商业或者产品问题，提供数据驱动的决策。
  • 对于机器学习算法一定的理解
这类岗位是“用数据辅助决策”的典型代表，是帮助公司成为数据驱动型公司的核心岗位，对机器学习算法的要求不高，而是着重统计与分析的能力。同时这类岗位也占北美数据科学家就业市场的半壁江山。

第二类：算法类


代表岗位：
1、Amazon Applied Scientist （部分）
https://jobs-us-east.amazon.com/en-gb/jobs/1632406/applied-scientist-ii
2、Microsoft Applied Scientist （部分）
https://www.linkedin.com/jobs/view/2560756164
3、Airbnb Data Scientist - Algorithms
https://careers.airbnb.com/positions/2599622/

（下方内容较多，没有全部翻译成中文，可以直接拉到JD后面看总结哦）

工作职责:

北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ... 第7张图片

北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ... 第8张图片

技能要求：

北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ... 第9张图片

北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ... 第10张图片

北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ... 第11张图片

这类DS的岗位可能更偏向大众对于DS的理解，也就是以机器学习算法及其建模为主要工作内容。这类岗位的核心工作职责是：

  • 能够完成end-to-end的机器学习项目
  • 能够跟踪并且理解最新的机器学习理论
  • 并开发适合公司应用场景的新算法
而与之对应的核心技能要求便是：

  • 有OOP编程基础
  • 熟悉主流机器学习和深度学习框架
  • 熟悉主流大数据框架
  • 熟悉主流机器学习和深度学习算法
  • 有跟踪和复现最新论文的能力
  • 有将商业问题转化为机器学习问题的能力
对于这类岗位来说，不同的组还会有一些特定领域的机器学习技术的理解的要求。比如有些组要求有较好NLP的技术，有些组要求有CV相关的背景等等。
第三类：混合类


那么是否算法类的DS就不需要懂AB Testing，而做统计的DS就不需要知道ML算法呢？
答案是否定的，大多数情况下对于DS来说这两方面的技术都属于must have，只是不同公司或者同公司但不同组DS有着自己侧重的方面。
有些DS岗位通过阅读Job Description也可以看出其工作内容是两者混合的：https://careers.microsoft.com/us/en/job/944853/Applied-Scientist-II

北美就业市场的数据科学家 (Data Scientist)岗位需要什么 ... 第12张图片

对于想在DS这个岗位深耕的小伙伴，不论是机器学习还是统计实验与产品分析，都是需要不断加深理解与学习的方向。
希望以上的介绍让你能对北美的数据科学家这个岗位有更好的认识！
我们是：清北硅谷导师/谷歌字节职场达人/分享留学求职经验/教育创业者
目前活跃的创作者们：
Eva：谷歌数据分析师/上海西南某高校学姐/架子鼓和摄影爱好者
Joe：数据分析师/不安分的创业者/期望做出与众不同的产品
Kevin：一个清华非典型代表/谷歌技术经理/不断折腾的创业者
Lan: 微软应用科学家/沉心于机器学习的技术宅/网文写作者
Dana：横扫FLAG offer数据科学家/斯坦福毕业生/爱音乐爱美食爱生活
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