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拿到了!年薪$180K!

拿到了!年薪$180K!

教育


 点击上方卡片,上岸北美大厂从这开始


从被裁到逆势上岸,24岁的Jaden经历了不少波折。


他毕业于一所湾区知名的大学,数据科学专业,在疫情和裁员浪潮的双重压力下,刚毕业不久,好不容易上岸了一家小厂的他,不幸被裁。


「这都不是事儿~」



向来嘴硬的Jaden跟朋友如是说。虽是乐天派,可失业的现状还是把他拉回了现实,他内心十分焦虑,煮熟的鸭子就这样飞了,眼睁睁地看到平时和自己情况差不多的好哥们接二连三的上岸,Jaden不自觉地喃喃自语道:


「真该死啊!这比杀了我还难受!」



深知抱怨无用的Jaden痛定思痛,在网上搜索了一圈,综合对比下,他找到了Uoffer的导师。


在充分了解Jaden的情况后,Uoffer的导师建议Jaden去全力「扩充」自己的BQ案例,因为在目前疫情回暖,众多科技大厂即将实行Onsite面试的情况下,求职者必须充实自己的项目库去构成一定影响力,这才能在当今竞争激烈的BQ轮中不被刷走,且脱颖而出。


在知道Jaden想要从事与Data相关行业后,Uoffer的导师推荐了他硅谷高科技企业FinTech实训项目。


⬇️

01

数据科学家/机器学习工程师

Data Scientist/Machine Learning Engineer


⬇️

02

金融数据科学家

Fintech Data Scientist


岗位介绍:

- 帮助改进和训练模拟生物组、培训用于金融交易的高级AI模型 

- 增强数据收集程序,以包含与搭建分析系统相关的信息 

- 数据的处理、筛选和验证,以保证用于分析数据的完整性 

- 学习设计和开发使用高级机器学习/深度学习的算法 

- 与团队一起测试和评估先进的解决方案和技术


公司背景

-位于圣何塞硅谷核心科技企业集成区域,为世界500强和各领域尖端企业创建高质量人工智能(AI)解决方案及应用软件。

-公司的AI解决方案生态系统旨在利用区块链技术(Block Chain),进行去中心化(Decentralized)的全球运营,使人工智能应用程序高效和可持续。

-曾为特斯拉加州Fremont的汽车建造无人工厂提供智能化解决方案,为苹果公司克萨斯州高端制造业服务器园区智能化生产检测,以及为知名的金融公司提供金融产品量化分析预测工具。


扫码获取

多家实训项目信息

(DS/DA/MKT/FA/UIUX/CS/PM…)



天助者必自助,没有放弃,持续投递简历的Jaden仿佛如有神助一般,在实训项目结束的不久之后他就收到了来自谷歌的offer,年薪$180K的他,摇身一变,顺利进阶为外界眼中闪闪发光的「高收入群体」。


但是,当他真正开始在这个公司工作的时候,他发现实际工资并不如他想象中那么高。


尽管他的年收入高达$180K,但他每月实际拿到的工资却只有$10K左右,因为在湾区的除了要上交32%的税收之外,公司还会自动扣除各种费用和税款,这些费用包括医疗保险、401K、等等等等。


与此同时,Jaden也发现他的生活成本也非常高。

他住在旧金山的一个小公寓里,每月的房租就要花费他$500左右,他还需要支付生活费、交通费和其他必要的费用。


但无论怎样,Jaden依旧用幸运二字形容自己,同时也非常感恩,自己开玩笑说,之前在实训项目上花的钱跟现在花的钱根本是一个天一个地,也正是当时自己舍得花下这笔钱,才有资格能在现在有机会花更多的钱~



想要了解更多关于实训项目的同学,扫描下方二维码即可,还有免费求职资料包可以领取哦~



最近,AI的势头不可谓不足,小编有个朋友甚至已经在某鱼靠midjourney实现了小小的财富自由。


而在AI疯狂进化的背后,需要大量数据的支撑。目前,几乎所有的科技公司都在推出自己的AI系统,这就需要数据人才来参与研发AI。因为数据永远是是AI的「燃料」,是训练和优化AI模型的基础。


因此,在AI的浪潮下,Data岗位备受瞩目。


我们也搜罗到了最新最全的Data岗位以及最新的投递链接,也希望可以助大家一臂之力。


(以上为部分岗位展示)


点击下方卡片,回复「0411」,即可获得最新最全的北美Data岗投递链接!



如果你也想像Jaden一样,想要投身进入到与Data相关行业,了解更多关于Data方向的就业情况、热门公司选择,以及如何准备简历、项目和面试、提升硬技能和软实力,就不要错过这场讲座。


主讲人是来自Amazon的Business Analysis Manager- Amber老师。


她曾亲自带领自己的数据分析和数据科学团队打造ML数据产品,进行产品定量数据监控,优化数据可视化流程,建立可持续性的,自动化的数据挖掘机制,并为产品组提供支持商业决策的数据支持。


她拥有10+年教学和辅导面试经验,对于求职面试有着个人系统的方法论总结,帮助我们很多学员成功拿到了他们心仪的Offer!



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美西时间 4月13日 6:30PM

美东时间 4月13日 9:30PM

北京时间 4月14日 9:30AM

我们不见不散!


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