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a job position--Data engeneer

a job position--Data engeneer# DataSciences - 数据科学

c*e2014-12-17 08:12

1 楼

市场经济条件下，竞争决定着商品生产者的生死，失去竞争力的商品很难以成本
以上的价格卖出去，工人的劳动力是有公开交易的市场，而竞争优势却不会有什么公开
交易，所以工人+生产资料绝不就等于商品；资本与生产资料的性质是一样的，同样有
公开公平的价格，所以无论是资本也好劳动力也好自然资源也罢，任你如何组合倒卖但
你没有竞争优势都是不可能从中获利的，而持有竞争优势资源的人我就把他称作资本家
。这笔凝结于商品之中无形的资源才是最为珍贵的，是社会经济发展的动力之源。与自
然资源不同，它是一种人力资源。竞争优势又是相对的，为什么普通人经商总是失败，
因为他们不通诀窍，那么竞争优势的起点就是普罗大众。也因为它的相对性，靠强制力
是无法占有的，这与生产资料也不一样。那竞争优势有哪些呢？企业家才能、发明创造
，商业创意、人脉资源、文化底蕴、投资敏锐性、家传秘方、独有的人生体悟和对人情
世故的洞察力等等，这些正是社会主义社会的经济管理者们所缺乏的，而他们也只是广
义上的工人而已。对于马克思主义的信徒们来说，资本主义社会一直都在被模仿，却从
未被超越。我再提出几个问题以供大家思考，
为什么竞争优势资源没有公开的市场交易？
因为买卖双方难以就竞争优势资源的价格和交易方式达成一致。
如何对竞争优势资源估值？
公允价值的基础是买卖双方有成交，如果没有公开的成交信息，没有人能够代替
别人做成交意愿的表示，价值不可估量。
剩余价值理论还有效吗？
剩余价值理论是在假设商品生产的资源充分具备的前提条件下的，但关键资源的
交易在实际环境中没有公开的成交记录，其公允价值无法考量，所以剩余价值也永远只
是估计而已，换句话说就是异想天开。
某种资源由于交易成本过高而没有成交对于资源的市场配置来说就是一种浪费。你
能在市场上买到的东西都不是这种资源，包括专利，在公平公开的市场价格下买到的都
不能成为竞争优势。企业内部的利益分配是独立于市场的，所以不能以市场的标准直接
框定企业内部的利益分配，它是使资源发挥应有的作用却有别于市场的作用机制。这种
企业内部的机制我已经在以前的主题帖子里讲过了，扣除成本以外的产值增加部分由资
本家全得，而不去追究这部分产值究竟由谁贡献，实际上这在技术上也是不可行的。因
此套利是不可避免的。而且有很多的资源依赖于竞争优势资源才能被发现，比如市场上
的专利买卖，专利的买卖也是有赖于此资源的存在并发挥作用而使交易双方能够就专利
的交易价格和交易方式达成一致，不然谁能够轻易说出愿意为一个不能直接消费的配方
却加以支付的价格呢？能够公开买卖的专利只是生产资料。反过来讲，如果竞争优势资
源不能发挥作用，那么原本能够公开交易的专利也会因为没有买家而失去价值。
马克思将商品的价值都全部指定为工人的创造，破坏了经济正常的运行秩序，造成
了人才的缺失，极大抑制了社会的发展空间，是人类历史上严重的倒退。

s*o2014-12-17 08:12

2 楼

The company is a Fortune 100 company, support H1B and green card. The data
science department is looking to hire some data engineers for the Hartford
office with Undergrad or Master degrees from CT/MA area schools (or someone
who is willing to work from the Hartford office). Ideal candidates are those
who recently graduated or will be graduating with degrees in Computer
Science, Information Systems Mgmt. or a related degree. If you have interest
please shot me a message. I'll reach back to you as soon as I can. Please
also forwad this information to whom you know qualify this job.
Please see the detailed job description below:
The Data Science organization is looking for talent that:
1.Enjoys being challenged to solve complex data driven problems
2.Demonstrates ability to take initiative and appropriate risks to fuel
innovation and support an entrepreneurial culture
3.Delivers high quality results to meet business objectives for a variety of
internal clients
4.Thrives in team environments; collaborating with team members to deliver
results
5.Adapts quickly to evolving business requirements; learning and applying
new technologies and capabilities
Data Engineers will deal with large, complex data sets, working on a variety
of engagements with internal clients. Engineers will be assigned a wide
variety of projects and given as much responsibility as their experience and
capabilities permit. Responsibilities include:
1.Analyzing, cleansing, transforming and integrating data from multiple
disparate sources
2.Identifying trends and patterns in large sets of data and communicating
insights to team members and managers
3.Joining tables to form new data sets, verifying data integrity and
utilizing metadata
4.Documenting transformation and integration rules
5.Thoroughly understanding schema and interrelation of various internal data
sources
6.Strong utilization of different technologies including, but not limited to
, Hadoop, Hive, Pig, SQL, Python, Netezza and shell scripting (Linux/Unix)
This role offers a unique opportunity for its participants to receive
training, obtain industry experience, and take the first steps toward
building a dynamic career at the company.