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[问答] 干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍

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女青年2 发表于 2022-7-12 15:28:01 | 只看该作者 打印 上一主题 下一主题
 
►前言：

亚马逊公司（Amazon，简称亚马逊；NASDAQ：AMZN）是美国最大的一家网络电子商务公司，也是网络上最早开始经营电子商务的公司之一。位于华盛顿州的西雅图，成立于1994年。一开始只经营网络的书籍销售业务，现在则扩及了范围相当广的其他产品，已成为全球商品品种最多的网上零售商和全球第二大互联网企业。2021年《财富》世界500强排行榜第3位。

精准营销，算法定位，数据分析，这些在市场层面最潮流的方向在亚马逊也是被运用的淋漓尽致。传统的营销观念在被data改造后变得更加活力四射。

干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍 第1张图片
亲身体验到这些高端的数字营销理念的Alan导师今天就要给大家详细说说，在Amazon做一名数据科学家是怎么样的？公司文化和薪资待遇又是怎样的？感兴趣的同学记得mark哦~

►本文内容概览：

☑️公司介绍
☑️岗位介绍
☑️面试过程
☑️工作体会
☑️工资/奖金介绍
☑️升职空间

►公司介绍：

亚马逊是全球最大的电商公司， 经过26年的发展，现在是集电商、智能家居、云服务、电动汽车于一体的超级巨头，与Google, Microsoft, Apple, Meta并称为美国IT big five，全球有超过2亿的Prime会员订阅。

干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍 第2张图片
截止2021年12月月底，亚马逊全球雇佣超一百六十万员工。毋庸置疑，亚马逊为IT行业培养以及输出了大批人员，其超大规模的招聘和专业的职业培训，也成为很多应届生的最佳选择之一。

►岗位介绍：

亚马逊内部title众多，很多求职者都一头雾水，而不同于Meta和Google的general hiring，team hiring也使其标准不一。和数据科学相关的职位就包括但不限于Data Scientist, Research Scientist, Applied Scientist, Machine Learning Engineer, Business Intelligence Engineer以及Data Engineer. 以下从三个纬度对以上职位所需的能力进行简单的评估，满分为五颗星。

干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍 第3张图片
注意这里的评分并不严谨，具体的需求还要按照具体岗位分析。我看过太多例子，比如本身虽然是data scientist但是却做着data engineer的工作，又或者有的虽然是machine learning engineer但是却做着applied scientist的工作。

干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍 第4张图片

►面试过程：


  • 第一轮：Online Assessment
如果申请岗位比如applied scientist, data engineer, machine learning engineer, 都会考察你的coding技能。OA一般会有60-90分钟考察你的coding能力。如果岗位不要求coding，可能会没有OA.


  • 第二轮：Phone Screening
这一轮考察千差万别，一般会是team里面的人来进行60分钟面试（40mins technical + 20mins behavior questions）。Technical考察内容根据岗位可能会涉及Coding, Stats, Machine Learning, SQL. 亚马逊的14条leadership principles可谓是行业臭名昭著，面试过的人无不连连叫苦，因为面试官会追问你的例子到非常细节的程度，如果只是现场编造，很容易紧张以及无话可说。建议针对每一点提前用心准备。

干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍 第5张图片

  • 第三轮：Onsite interview
Onsite一般会包含5轮左右的面试，其中一轮是bar rAIser，其余四轮都是组里面的人。Bar raiser这一轮不会问刁钻的问题但是千万不能挂，否则面试基本无法通过。剩余四轮会包含Coding, ML breadth/depth,针对岗位可能会有SQL, experimental design, ML design etc. 但每一轮都会包含20分钟左右的behavior questions, 所以准备好BQ很重要。

干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍 第6张图片

►工作体会：

1. 业界前沿的问题及解决方案 - 亚马逊成熟的框架，标准的工具以及层层把关的机制对新人来说成长会非常迅速，身边很多牛人，永远不缺乏学习对象。同时亚马逊会处理很多challenging的问题，喜欢挑战学习的同学这里机会很多。从亚马逊跳槽出去的人也都是市场上面的“抢手货”。

2. 狼性文化以及自上而下的管理方式使得每个员工都只专注于自己的份内之事，工作缺乏创新性同时由于每个季度的KPI又会使得工作节奏极快，这一点和国内大厂有一点相似性但是程度上还是好很多。老板的好坏将直接决定你的工作生活状态，找对一个好老板在亚马逊显得尤其重要。

3. Big Impact - 得益于亚马逊的平台效应，很多的项目影响力非常之大，一旦上线，所影响的客户将是百万级别，成就感很高。

干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍 第7张图片
►工资/奖金介绍：

亚马逊工资都是base + sign on bonus + stock. 其中sign on只有前两年有。而由于stock的vesting机制是5%, 15%, 40%, 40%, 导致平均年薪基本上是base + 第一年的签字费。
2022年以前base的上限是160,000美元，2022年是第一次亚马逊薪资调整以期待留住内部员工。同时水涨船高，亚马逊在市场招聘上也是重金求人，现在亚马逊给的薪水可能是市场同级别最高的一档。同级别的员工，亚马逊此时可以多支付30%-50%的薪水。

干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍 第8张图片

►升职空间：

亚马逊职位相对扁平，new grad对应level 4，工作两到三年可以升职为level 5，而再往下一级别将变得异常困难，除了自身能力强之外，还要有影响力足够大的项目以及老板的全力支持才能升到level 6 (senior)。5到6的时间可能从2-5年甚至更久。一般来说很多manager都是从level 6转型的，但是也有少数是从level 5 转岗的，事实上M track从5升6反而相对容易一些。

干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍 第9张图片
►结语：

以上就是Alan导师关于亚马逊DS岗位的全部介绍啦~ 希望能给你们一些帮助！
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干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍 第10张图片
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干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍 第11张图片
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