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【讨论帖】雷军千万年薪挖AI天才,行业选择究竟有多重要!

CDA数据分析师  · 公众号  · 大数据  · 2025-01-10 10:24

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最近,国产大模型DeepSeek在全球火了,并带火了一个95后AI“天才少女”罗福莉。据说,小米创始人雷军以千万年薪招揽DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2的关键开发者之一罗福莉,领导小米AI大模型团队。


01


千万年薪背后得益于精准抉择


传言雷军挖角罗福莉,看中的是她“DeepSeek-V2关键开发者之一”的身份。但罗福莉在计算机领域的起点并不高,用她自己的话说,“属于在计算机领域绝对的‘低起点者’”。


罗福莉之所以能得到雷军的青睐,顺利拿到千万年薪Offer,很大一部分原因在于她每一步的精准选择和超强的行动力。对于普通职场人而言,选择适合自己的行业和岗位非常重要。

1.选择行业

初入职场的人,想要立刻发现自己最适合的行业,其实并不容易,那不如先干了再说。你不在一个行业待上一段时间,就很难说对这个行业有所了解,比如发展趋势,市场行情,竞争态势,供应链等。


因此进入新岗位后,不管是在技术岗还是营销岗,踏实工作,多观察,多体会,多思考,争取成为这个行业的专家。一旦失去了行业背景的积累,未来你在人才市场的价值会大打折扣。


但如果经过一段时间,发现对所在行业的确不感兴趣,一定要转行的话,也建议在相关行业之间转换,保持行业内在连续性。


2.选择岗位

了解了行业选择,你还需要明白岗位在一个组织中的组成。除了一些支持和辅助性的岗位,企业中一般分为技术岗和营销岗,技术岗位主要在后台,营销岗位在前台,面对客户。这两类岗位对企业发展都至关重要。

技术岗位包括产品研发,项目管理,技术支持等;而营销岗位包括销售,市场,公关,产品,业务拓展等。如何在这两类岗位中做选择,既要考虑个人性格,也要考虑未来发展的不同路径。


技术岗位未来的发展路径是走向技术专家或管理岗位,而营销岗位则是走向最佳销售等个人贡献者或管理岗位。


02


尽量选择发展前景好的行业


行业一般都会有萌芽,成长、成熟、衰退四个阶段。很少能有行业经久不衰。所以我们在选择行业时要尽量选择成长期,这个阶段通常是高速发展,就如雷军说的,风口上的猪也会飞一样。踏入就是赚到。

那如何看是否为成长期呢,还是需要通过行业报告,看行业的细节,如果报告中提及行业热度已过,那么这个行业就会往两个方向发展,一个是一直衰退下去;一个是虽然在衰退,但是有减速,并且该行业的技术普及度提升。


若是后者,那行业就正在进入成长期。另一个方法,就是看行业是否已经有绝对头部企业,如果有,那多半也不是成长期了。

除了炙手可热的AI行业外,数据分析是目前比较有发展前景的行业之一。根据国际数据公司(IDC)2024年10月发布的报告中预测,到2028年,全球数据量将增长至393.8ZB,可见数据将是未来非常有前景的行业。


1.数字化转型广泛需求

随着各行各业的数字化转型,未来数年全球数据总量将继续保持高速增长态势。如此庞大的数据海洋,若没有专业的数据分析师进行挖掘、整理与解读,那它们就只是一堆毫无价值的乱码。

因此,只要数据的 “开采” 与利用需求存在,数据分析师就永远有其用武之地。


2.就业前景广阔

数据分析岗在一开始只有金字塔的顶尖,没有金字塔的底座。

数据分析岗最初只出现在大厂中,薪资也可谓是天花板级别的。但随着现在的数据的技术越来越发展,数据的获取和处理成本越来越低,很多的传统企业,小企业也开始有了自己的数据建设。


所以也开始有了数据分析的需求,会有越来越多的初级岗,或者说数据专员这样的岗位出现,这些岗位可能薪资不会特别高,但是能够容纳大量的就业。

在未来,数据分析被广泛应用在各个领域,例如:市场营销,通过分析用户行为数据预测市场趋势,制定营销策略。企业管理,通过分析企业运营数据,发现潜在问题和机会,支持决策等。


3.薪资待遇和晋升空间高

关于数据分析的薪资,建议可以去招聘网上看看各个企业招聘给的薪资,都很高,经验工作年限越高,薪资就越高。

●  初级数据分析师

    薪资:8k-10k

主要职责:数据监控,统计和出分析报告。主要用Excel解决这些工作,工作难度不大,强度也不大;

●  中级数据分析师

    薪资:12k-18k

主要职责:数据挖掘,模型开发,优化监控,出解决方案;

●  高级数据分析师

    薪资:20k-30k

除了中级数据分析师日常工作之外,还需要为运营及公司发展方向提供决策意见。

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提升
数据分析基础知识和技能


对数据分析师来说,主要职责是发现问题,分析问题,解决问题,所以数据分析师基本上可以理解为是靠脑子吃饭,那么也就是说思路决定出路。


数据分析师岗位的核心技能主要有数据工具、统计学、分析方法论、机器学习模型能力、通用能力、擅长领域等。


  • 数据工具,主要包含三个方面:数据查询(sql)、数据处理与分析(excel、python、r、spss等)、数据可视化(tableau、powerbi、python包等可视化工具);


  • 统计学基础,常用统计分析方法例如假设检验、方差分析、回归分析等;


  • 分析方法论,这部分可以写一些常用的业务分析模型及常用分析方法论,例如ab实验分析、转化漏斗分析、rfm分析、同期群分析、生命周期分析,异动分析,因果推断的常用分析方法如双重差分、psm等;


  • 通用能力,可以写一些数据分析所需软技能,例如结构化思维、沟通协调能力、推动能力、项目管理能力、业务理解等;


  • 机器学习模型,建议罗列一些自己熟悉的模型,体现自己的机器学习方面能力,例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、聚类等;


  • 擅长领域,如果对某一领域非常擅长将是很大的加分项,例如擅长搭建用户增长体系、擅长用户画像、擅长战略分析、擅长会员体系搭建、擅长补贴策略、擅长社区内容分析、擅长分析报告等,写清所擅长领域会非常便于公司快速的定位简历关键词,定向寻找人才;


数据分析岗对于数据分析思维、业务分析模型的考察十分重视。这两年随着数据化转型,学数据分析的人越来越多,做点调研就会发现CDA数据分析师是含金量最高的,知识体系非常的完整。


考过了CDA数据分析师一级,几乎就具备了基本的数据分析能力,考过了二级就具备了进大厂的能力,很多大厂实战问题在备考二级的时候都会学到,想提升数据思维能力和数据分析技能的,可以扫码CDA认证小程序,获取资料。


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