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在码场DS在SWE面前总感觉低人一等吗?
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在码场DS在SWE面前总感觉低人一等吗?# JobHunting - 待字闺中
n*r
1
在诸如FLAG这些一线码场。Data Scientist 为什么工资总要低SWE一等?
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c*t
2
DS好比参谋,SWE是大兵。
俗话说参谋不带长,放屁都不响。
你明白了吗

【在 n**********r 的大作中提到】
: 在诸如FLAG这些一线码场。Data Scientist 为什么工资总要低SWE一等?
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d*n
3
因为可替代性强

【在 n**********r 的大作中提到】
: 在诸如FLAG这些一线码场。Data Scientist 为什么工资总要低SWE一等?
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n*h
4
能写代码的谁去做DS??
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M*n
5
DS很多都是数学,物理,统计,甚至生物这些不容易找工作,或者薪水不高的行业转过
来的吧,很多连CS学位都没有。SWE还是CS科班出身的多一些。
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T*e
6
实际上转SWE比转真正的DS要容易太多,SWE面试内容比DS相对简单,
知识面比较窄(集中于算法和数据结构),而且职位相对多。
很多数理生物的转DS都是不知道这些信息,而且他们很多觉得scientist比
码农高级。我对所有跟我咨询转行的都建议他们注意搞定身份,多练算
法和数据结构(因为在学校没上过相关课,基本靠自学)。趁着
CS市场还好,赶快入行。不过他们一旦入行,如果想转SWE也可以。 我
认识的一个名校理科phd就是先做data engineer, 然后转SWE. 几年成了
principal software engineer。当然他是白人,而且特别能说,以前是学校里
学生电台节目的主持人之一。这种能说会道的人在职场上就是直升飞机。
不过我对ML的前景不了解。不知道现在DS可不可以沾光。希望他们
能沾上光。

【在 M*******n 的大作中提到】
: DS很多都是数学,物理,统计,甚至生物这些不容易找工作,或者薪水不高的行业转过
: 来的吧,很多连CS学位都没有。SWE还是CS科班出身的多一些。

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c*x
7
你这想法就不对。ds的那点数学跟本就难不倒中国理工科硕士博士。
主要还是太扯淡,忽悠的成分太多。大家不愿意去做罢了。

: 实际上转SWE比转真正的DS要容易太多,SWE面试内容比DS相对简单,
:知识面比较窄(集中于算法和数据结构),而且职位相对多。
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a*9
8
工作本身没什么难不难的 DS主要知识面太碎片化 涵盖面太广了 面试随机性很大 不是
那点知识

:你这想法就不对。ds的那点数学跟本就难不倒中国理工科硕士博士。
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c*x
9
也就线性代数、概率统计、优化那点东西,最多更深一点。整天decorate数据。

【在 a******9 的大作中提到】
: 工作本身没什么难不难的 DS主要知识面太碎片化 涵盖面太广了 面试随机性很大 不是
: 那点知识
:
: :你这想法就不对。ds的那点数学跟本就难不倒中国理工科硕士博士。
: :

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T*e
10
"面试内容比DS相对简单". 不是DS数学难。

【在 c****x 的大作中提到】
: 你这想法就不对。ds的那点数学跟本就难不倒中国理工科硕士博士。
: 主要还是太扯淡,忽悠的成分太多。大家不愿意去做罢了。
:
: : 实际上转SWE比转真正的DS要容易太多,SWE面试内容比DS相对简单,
: :知识面比较窄(集中于算法和数据结构),而且职位相对多。

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a*9
11
那点东西?统计里光一个time series类模型就能有一本书的玩意可以问你 优化里边一
个integer programming的算法可以好几本书 这都只是一些很小的应用场景而已
上面有人说了 是面试难 不是工作本身有多少数学 根本不知道面试的时候会抽中哪一
个块哪一个片区里的小知识点

:也就线性代数、概率统计、优化那点东西,最多更深一点。整天decorate数据。
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h*u
12
integer programming 面试?问啥呢?cutting plane? column generation? Benders
decomposition?
Infra 会有一些OR的问题。感觉没多少人会自己编算法。都是call solver吧。
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l*n
13
绝大多数码工也就是call api吧,然后往上面封装一层。
不能做sde的关键是因为这玩意儿入门太容易,在国内绝对就是青春饭。
Data science的domain knowledge是越老越值钱。

Benders

【在 h*****u 的大作中提到】
: integer programming 面试?问啥呢?cutting plane? column generation? Benders
: decomposition?
: Infra 会有一些OR的问题。感觉没多少人会自己编算法。都是call solver吧。

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d*n
14
不如焊板子
越老越吃香
等40岁的时候就和应届马工一样包裹了

【在 l******n 的大作中提到】
: 绝大多数码工也就是call api吧,然后往上面封装一层。
: 不能做sde的关键是因为这玩意儿入门太容易,在国内绝对就是青春饭。
: Data science的domain knowledge是越老越值钱。
:
: Benders

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p*i
15
40岁的老马工这时候估计也在刷题拿应届包裹呢吧 彼此彼此啦~

【在 d*******n 的大作中提到】
: 不如焊板子
: 越老越吃香
: 等40岁的时候就和应届马工一样包裹了

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n*r
16
我就是这个意思.

【在 a******9 的大作中提到】
: 那点东西?统计里光一个time series类模型就能有一本书的玩意可以问你 优化里边一
: 个integer programming的算法可以好几本书 这都只是一些很小的应用场景而已
: 上面有人说了 是面试难 不是工作本身有多少数学 根本不知道面试的时候会抽中哪一
: 个块哪一个片区里的小知识点
:
: :也就线性代数、概率统计、优化那点东西,最多更深一点。整天decorate数据。
: :

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H*5
17
这问题不很简单么。就像缩写。屌丝
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l*i
18
因为DS就是大忽悠,谁知道哪天泡沫一破,分分钟都下岗
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a*e
19

话说你面过ds 的工作吗?你这样夸夸其谈的,给人感觉,怎么说呢,纸上谈兵...

【在 c****x 的大作中提到】
: 也就线性代数、概率统计、优化那点东西,最多更深一点。整天decorate数据。
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l*0
20
很少有需要ds才能干的话,大部分组ds都是打酱油的。面试是不容易,可惜然并卵
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s*r
21
是的
DS 90%干的是analyst的活,query写写就行

【在 l********0 的大作中提到】
: 很少有需要ds才能干的话,大部分组ds都是打酱油的。面试是不容易,可惜然并卵
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p*i
22
好事啊 一线公司里DS也不比SWE少拿多少工资 事情还简单 聪明点的DS嘴皮子厉害的在
上司面前visibility很高 升职也快 年纪大了跳槽还不用刷题 多开心
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a*9
23
少多了 平均少15%到25% 还得不停招呼cross team的外组人员 和码农一样是底层技工
谈不上啥visibility DS是个性价比非常低的工作

:好事啊 一线公司里DS也不比SWE少拿多少工资 事情还简单 聪明点的DS嘴皮子厉害的
在上司面前visibility很高 升职也快 年纪大了跳槽还不用刷题 多开心
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p*i
24
看你性格了 只不过是SWE写code的时间DS去耍嘴皮子而已 从某些角度来说性价比其实
更高 如果你不是那种喜欢埋头在自己工位上写代码写一整天的人
另外在向上级report的时候DS的visibility比同样是底层的SWE高很多的 很多烙印就
靠这个爬上去的 国人其实应该重视起来 不要总觉得写代码高过天
当然内向的、口语差的不适合做DS,应该好好刷题去做SWE



【在 a******9 的大作中提到】
: 少多了 平均少15%到25% 还得不停招呼cross team的外组人员 和码农一样是底层技工
: 谈不上啥visibility DS是个性价比非常低的工作
:
: :好事啊 一线公司里DS也不比SWE少拿多少工资 事情还简单 聪明点的DS嘴皮子厉害的
: 在上司面前visibility很高 升职也快 年纪大了跳槽还不用刷题 多开心

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w*0
25
笑死了,湾区SDE都被烙印操出屎来了,还有资本嘲笑别人?
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