前段时间，小探有个好朋友从某美国大学计算机专业本科毕业，来到湾区找工作。过程挺顺利，不久他就拿到了某个著名科技公司的offer，基本工资加股票大概是11.5万美元一年（税前），小探表示恭喜恭喜请吃大餐；这厮一脸沉思，说在某网站给自己做了个评估，觉得钱给少了......
小探呵呵一声冷笑，然后不再理他。结果过了一周，他喜滋滋给小探发了个微信，说经过和公司HR“讨价还价”，年收入涨到了13.2万美元，和某网站给的评估结果基本持平，遂决定接受offer。
小探一惊，“某网站”是哪个网站？这对找工作的人来说，简直是个宝啊！朋友给了小探网址，告知该公司名叫Paysa。然后今天，硅谷密探（微信公众号ID: SVS-007）就怀着激动的心情去采访这家公司的CEO，Chris Bolte了！（论什么叫效率）
首先，我们整理出了一些Paysa根据大数据和机器学习做出的调查结果和干货信息，供同学们找工作时参考。
今年最热门的技能包括哪些？
如果想在美国最有竞争力的科技公司找到最热门的三款工作之一，包括设计师、工程师和产品经理，那么你需要点出一整套的输出技能来武装自己。那么，这三种职业分别应该具备哪些最受欢迎的技能？根据Paysa的大数据分析，结果总结如下。
设计师：User interface design（用户界面设计）；Graphic design（平面设计）；Web design（网页设计）；Photoshop；Illustrator；Information architecture（信息架构）和Art direction（艺术指导）。
工程师：c++/c/c#；Java；Software development；Python；Javascript；Agile methodologies和SQL。
产品经理：Project management（项目管理）；Leadership（领导力）；Customer service（客户服务）；Strategy（战略）；Cloud computing（云计算）；Product marketing（产品营销）和Enterprise software（企业级软件）。
看得出，相比较设计师和工程师职位，产品经理一职则要求更多“软实力”和管理能力，所以很多人想成为产品经理的话，都会跑去读一个MBA。
最受欢迎的公司及其发展趋势
另外，Chris告诉硅谷密探，Paysa的数据显示，全美目前最受求职者欢迎的公司还是那些声名遐迩的硅谷当红炸子鸡，前四名是Uber、Airbnb、Google和Pinterest。接下来还有Facebook、Dropbox、Amazon和Linkedin等等。
下图展示了这四家公司的Company Rank（公司排名）随时间的变化。这个排名从求职者角度出发，衡量的是公司内部科技人才的质量。可以看出：Google从2013年以来人才质量稳定，居于高位；而Uber从13年3月开始发力，人才质量在2015年3月到达顶峰并且一直维持；Pinterest和Airbnb科技人才总体是向上攀升的趋势，但是看起来后者可能会进一步受到高质量求职者欢迎。
这样的行业和公司分析，只是Paysa做的一小部分工作。这家公司更大的优势，是通过机器学习，对个人求职者进行全方位评估，告知其最适合的公司和工作、与背景匹配的目标收入、最好的发展路径等每个人在找工作过程中最关心的问题的答案。——并且，服务是免费的！
那么，Paysa怎么样做到这一点呢？它给出的评估是否可靠？这其中的关键就是Paysa的数据收集和分析能力了。
用数据说话
Paysa从企业、猎头公司、个人用户和各种公开渠道收集和抓取了海量信息，并建起了四个数据库。
第一个数据库是关于公司（雇主）的。目前，Paysa收集了超过100万家美国公司的数据，既有公司自身的地理位置、市场定位、年收入、发展阶段、融资数目等指标；也包括和雇员本身息息相关的资料，比如主要工作类型、工资福利待遇和平均升职时间等。Paysa的CEO表示，他们可以在多达一万个变量上对一家公司进行数据分析和衡量。
Paysa的CEO，Chris Bolte
第二个数据库囊括了数百万个工作岗位。目前Paysa主要做技术员工的求职分析，所以这个数据库包括的工作数量算是相当庞大了。Paysa和美国著名求职网站Indeed合作，从后者那里获取了这些工作岗位信息；然后用机器学习的方法分析每份工作的描述和要求，比如编程语言、设计软件、学历背景等，从而获知怎样的综合素质让求职者最有市场竞争力。
举个例子，Paysa发现，最近超过5%的岗位描述提到了Perl这种编程语言，并且要求该语言的工作给出的平均薪酬是13.92万美元，那么我们就知道：懂得Perl语言会让求职者更吃香，并且预期收入会更高。
第三个数据库用于收集求职者的简历，并且细分和摘取简历中的有用信息，包括毕业学校、实习经历、前任雇主和最高职位级别等，这些数据可用于和第二个数据库的信息进行匹配。
最后一个数据库专门用于纪录各家公司各种技术工作的薪酬（这也是大部分求职者最关心的信息），包括基础薪资、股票期权、奖金和入职奖励等，目前已有超过3500万份资料，一些热门公司的薪酬数据则有数万个。比如Paysa收集到3.4万份来自谷歌公司的技术岗位的薪水资料，发现这数万名员工的第一年平均年收入是20.2万美元，其中基础工资12.1万美元，年度奖金2.3万美元，股票价值5.8万美元，最后加上入职奖励2.3万美元（只有刚入职第一年才有）。
有了四大数据库并收集了足够数据后，Paysa如何在此基础上帮助个人求职者？以小探的朋友为例，他在Paysa上注册了个账号，然后把自己的简历上传。Paysa可以将这么一份简历，划分成多达2000个信息点；而在他找软件工程师这样的工作时，把这些信息点和提供相应岗位的公司数据一一对应分析，从而得出结论：以他的背景，能否获取这份工作，双方是否契合，目标薪资应该是多少，以及晋升路径和所需时间等。
自动化个人职业顾问
根据paysa的大数据分析：虽然整体来看，技术类工作（尤其是计算机相关）的收入高于美国个人收入中位数，但是仍然有超过三分之一的技术人员，获得的薪酬是低于自己的应有水平的。以软件工程师为例，他们的平均年收入为11.2万美元，如果低了10%，那就是一年少赚1.12万美元。
你的工作价值往往高于实际获得的薪水
所以，Paysa给自己设定的目标是：每一年可以帮助100万求职者，获得至少5000美元的薪水增加！Chris告诉小探，他创立Paysa的原因，就是发现市面上缺少可靠的、更新及时的、（最重要的是）个性化的信息，来帮助个人求职者正确地找工作和制定职业发展规划。
Paysa网站的一些成功案例
想必大家找工作时，都经历过一个毫无头绪的过程：向一些公司投简历，然后搜索网上和这些公司有关系的任何报道，试图多获得一些和应聘相关的内容，却毫无头绪；又或者在Glassdoor上查看那些碎片化的、用户自己撰写的主观评价，但是可信度存疑。最后，美国的职场文化，根本不鼓励员工谈论薪酬相关的话题。
现在Paysa的出现，就是希望借助大数据和机器学习的力量，在人力资源市场上，消除信息不对称导致的不平衡，做求职者的“自动化个人职业顾问”，帮他们正确定位自己的待遇和价值，提高他们和HR谈判的底气和能力，并且给出职业发展的方向指导和方法建议。
目前Paysa对个人用户是免费的，Chris表示：目前他们还不需要考虑盈利，未来可能为公司客户提供收费服务。Chris这么说，底气可能在于：1，他前一家任职高管的公司被沃尔玛高价收购（有媒体透露收购价为3亿美元）；2，Paysa去年拿到了400万美元的种子轮融资。（由New Enterprise Associates领投）。
他们会在接下来三到六个月内展开A轮融资，用于进一步优化大数据的分析和学习，以及获取更多求职者的关注和使用。
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