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北美Data求职现状

WallStreetTequila  · 公众号  ·  · 2025-01-24 11:01

正文

寒心,这才是真正的心寒😭


到处都在说CS求职寒冬

还有谁记得隐匿在角落的Data人?




说起Data求职,都是心酸泪


25年第一扎,就扎在了Data人的心上。


打开Google搜索H-1B Sponsor(👇图), 就会发现:唉?怎么一直被唱衰的CS ,SWE和SDE的headcount居然还有那么多...



再对比一下,DA和DS加起来的headcount,这可真是 (捉襟见肘、太仓一粟、广种薄收、杯水车薪...😓)


1

美国Data岗求职为什么这么难?


有时候太火,也是一种错。


众所周知,Data相关岗位在各个行业的应用相当广泛,无论是传统行业还是新兴行业,其实都需要数据分析岗位。


但是这两年大家都知道,作为数据分析岗位的招聘主力军之一的科技公司,很多都在裁员和hiring freeze,分析类岗位的headcount也在减少。 无绿卡的中国留学生在竞争同样一个岗位时,和美国local比更是不占优势


很多正在准备求职Data的留学生也有类似的体感:“Data已经逐渐趋于饱和,需求没有那么大。但是因为比较火,入行门槛相对宽松,Data不光相关专业的毕业生一年比一年多,招聘市场上也有越来越多的人涌入。”


如今AI的高强度发展,从大数据时代进入大模型时代,目前求职市场上算法人才才是高度稀缺的, 很多公司对于数据分析相关的岗位需求度也在不断下降


因此,Data岗位竞争的激烈程度已经是next level的程度。Linkedln 2天前发布的Data Analyst岗位,就已经有超百人申请了👇



2

Data找工作越来越难,但是依然有机会上岸


Data找工作越来越难是事实,无法辩驳。


但是如果能对于Data岗位求职有一个清晰的认知,并且尽早开始求职规划,即使是无身份优势的中国留学生,在如今就业大环境十分恶劣的情况下依然能拿到心仪的Offer。


2024年,WST有多位(本科生&研究生)学员拿到各行业的Data岗位Offer,篇幅有限,仅晒出部分Offer ~


科技行业:

Georgetown研究生学员

Microsoft Washington D.C. Office

2025 Data Scientist Fulltime Offer


金融行业:

UCLA研究生学员

Castleton Commodities International LLC Stamford Office

2025 Data Science Department Summer Intern Offer



UIUC研究生学员

State Farm Bloomington Office

2025 Financial Operations - Data Analytics Summer Intern Offer


快消行业:

CMU本科学员

P&G Philadelphia Office

2025 Data Analyst Summer Intern Offer


科技咨询行业:

Georgetown研究生学员

DIA Associates New York City Office

2024 Data Analyst Fulltime Offer



如何准备Data面试?


Data Group包括Business Analyst, Data Analyst, Data Scientist以及Data Engineer。






1

Data岗位面试如何准备?


无论是DA,DS还是DE,其实所需技能都可以分为以下两大类👇

1)Technical Skill

短时间内快速大量训练可以掌握并且可以“应付”面试的。 包括Coding技能(SQL和Python)和A/B Testing统计学知识


当然,不同行业对不同Data岗位所考察的知识点肯定是有所不同的,数据科学的方向也大致分为以下几种↓



简单来看看不同岗位的工作内容和技术需求👇


Business Analyst

Business Analyst通过分析数据来处理、解释和记录业务流程、产品、服务和软件,Technical skill基本需要SQL,Excel以及Office办公软件。相对来说, 因为BA融合了商业嗅觉与分析技能,所以BA算是一个对于文商科背景相对友好,易于入门的行业。


Data analytics

主要工作是搭建公司业务的数据,维护数据更新,数据准确性。负责其他业务线的数据需求。Data Analytics的candidate需要理解数据库结构,需要熟练数据语言SQL, Hive。


Data Scientist

主要是根据业务需求和现有的数据,对数据进行处理和分析,建立相关的模型解决业务中的实际问题。Data scientist对技术上的要求比较高,需要熟练掌握Python,SQL,Spark等,并且需要掌握建模相关的数理统计知识。


Research Scientist/ML Scientist

与Data Scientist不同,ML Scientist通常担任研发角色。ML Scientist通常专注于研究新的ML方法和算法,并为公司开发利用机器学习技术的新方法或改进方法,该岗位需要需要对算法、Python和SQL以及软件工程有深入的了解。


如何快速提升Technical技能?通过实际Project锻炼Coding技能,效果会更为显著。


WST的NYU学员在WST的导师帮助下,通过3个project提升technical技能,并且 顺利拿到世界200强C.H.Robinson Business Analyst Summer Intern offer 👇


“WST导师带着我做了3个project,其中一个project是做一个回归模型,分析某一个国家的诸如GDP、人口、政策等等的信息,是如何影响人民幸福指数的。后来证实这个模型是成功的,也就是说可以通过这个模型对未来的一些数据进行预测。


同时导师也在指引我怎么去自学SQL、R这样的编程语言,导师会阶段性的给我布置一些任务,告诉我刷哪些题,刷完了再跟导师汇报,导师根据我的问题进行答疑。


每完成一项我的导师就会带着我相对应地补充到简历上,一遍一遍地修改打磨。”


导师的部分简历批注


而至于A/B Testing的练习,给大家安利一个宝藏网站👉Udacity(免费)。从头到尾帮你去构建一个A/B testing的分析框架,最后会提供一个很小的project,如果能做完对于A/B testing有个完整的了解。







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