在Hiring Freeze中逆行！这家业绩爆表公司的「畅销单品」不仅有香蕉，还有超级提前批！
点击上方卡片，上岸北美大厂从这开始！
随着财报季到来，众多科技公司财报的先后披露成为每年都会被锁定的热点话题。
在Snap和Twitter发布了令人失望的财报之后，Google和Meta的前景也尤其黯淡。
也许大厂的悲欢也并不相通，在他们集体「扑街」的同时，有一家被众多程序员称作「香蕉工厂」的公司「站了起来」。
其财报不仅没有低于预期，反而以一路飙升的股价「霸气交卷」。
不仅如此，在「别的大厂」都在Hiring Freeze/Slow Hiring之时，Amazon的招聘就从来没有中断过，不断释出大量数据岗的实习机会。
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虽然数据岗放岗很多，高科技人才也是众多大厂纷纷争抢的香饽饽。但想要在如今的就业情势下顺利上岸，倒也不是一件容易的事情。
鉴于北美目前动荡的就职环境，如何在硅谷裁员潮中逆境生长，是每一个求职者需要认真考虑的事情。
思考从来不嫌多，但是如果不行动、光思考，那么这种思考既不会有深度，也不会有任何用处。
为了能更好的帮助到大家找到努力的方向并加快行动起来，在Uoffer刚刚结束的「Data岗」讲座中，我们就邀请到了来自Amazon的资深面试官-Vic老师。
Vic 老师目前在Amazon 担任Business Intelligence Engineer II, 目前主要负责 Global Prime 部门中的Marketing Analytics。
在4年的数据工作中, 主要涉及数据科学和数据工程领域, 内容包括了ML, AB testing, 和ETL pipeline搭建。
值得一提的是，Vic老师对于转专业有独特的见解, 自身就拥有从商科转到软件开发再到数据领域的经验。
与此同时，拥有3年面试官经验的Vic老师, 曾经自己创立了一个Mock Interview Group 帮助了20名同学拿到了Offer，其中包括Amazon, Snapchat 和 PayPal。
话不多说，接下来就带大家一起回顾一下讲座中的精彩瞬间。
DS，DA，BA，BIE有什么区别？
从工作内容上来说，Data Scientist一般可以分为两个方向。
第一种是Analytics Focus，第二种是Engineering Focus。
Data Scientist（Analytis方向）
DS（Analytics）岗位主要就是用一些数据分析的工具去帮助公司去获得一些有价值的情报（Actionable insights）。
帮助公司里的利益相关者（Business Stakeholders）做一些数据驱动的决策(Data-driven Decision Making) ，Dashboard Buiding也是这种类型岗位不可或缺的职能之一。
Data Scientist（Engineering方向）
作为Engineering方向的DS来说，70%的时间还是会花在建模（Building Model）上，那在Amazon这种大型科技公司里，这种方向的DS主要会做（原型开发）Prototyping。如果是在一些Start-up的公司里，这种方向的DS做的就是全栈（Full Stack）
BIE（Business Intelligence Engineer）
Business Intelligence Engineer有点像DS（Product Analytic）和Data Engineering两种岗位的组合体，除了以上提到的内容BIE需要全权负责之外，职能还会涉及到建立数据管道（Build Data Pipeline）。
BA（Business Analyst）
Business Analyst这个岗位不太需要Coding的能力，主要考验的还是沟通能力，去跟利益相关者（Business Stakeholders）沟通和定义一些重要Metrics。
DS，DA，BA，BIE面试考察重点
Data Scientist（Analytis方向）
主要考察五个方面，SQL，Data Analytics Problem Solving，AB Testing，Product Sence和BQ。
Data Scientist（Engineering方向）
主要考察Machine Learning Case Study，通常会给你一个比较模棱两可的问题（Ambiguous Question），看你怎么去用「数据」的方式解决。
BIE（Business Intelligence Engineer）
这个岗位在Data Science 上是不会做任何的考察的，最主要是会考察到你的 Data Engineering，比方说面试官会让你去设计一个 Data Pipeline ，你会考虑到有哪些因素等等。
与此同时，BQ也会在这个岗位上被重点考察。
BA（Business Analyst）
对于这个岗位来说，熟练掌握SQL和Excel就可以从容应对。
Amazon的就职体验
对于Amazon来说，员工的项目范围（Projoct Scope）会被划分的比较大，一旦接受了一个项目就等于要去控制整个流程，而不是说像其他公司一样只做关于自己的一小部分。
整个公司的运营节奏会相对比较快，可以在短时间内快速的学到很多东西（前提是要有抗压能力）
Amazon对于员工的职业保障相对其他大厂来说也是比较高的，在最近各种Hiring Freeze或是裁员的情况下，Amazon还依然不断的放出岗位招纳贤才。
值得一提的是，在当今「不那么好的」就业环境里，Amazon在三四月的时候仍然把员工的底薪（Base Salary）翻了个倍，在如此情况下，Amazon对员工的薪资支付和晋升制度方面还是做得非常不错的。
以上是Vic老师在Amazon就职所感受到相对好的一面，当然，也有让他不那么满意的一面。
Amazon还是存在着所谓的「末位淘汰制」（PIP），所以也被很多人称作为「血汗工厂」。
高压的环境会导致人员流动性很高，从而使员工的工作和生活不是那么的平衡（太卷了）
「在我入职这一年多，前后就换了七个 Manager。」
Vic老师也在讲座中如是说到。
显性/隐性福利
在Amazon有一个非常显性的福利，就是你可以随时随地拿到免费的香蕉（这也是amazon被称为「蕉厂」的原因）
开个玩笑，Amazon从来都不是以显性福利著称，这家公司的隐性福利还是非常多的。
第一个就是因为Amazon的优秀人才有很多，所以你可以得到的指导（Mentorship）也会随即变多，在Amazon可以接触到大量对你职业发展有很大帮助的人。
第二个隐性福利就是「Exit Opptunity」，当你在Amazon成功「毕业」，你曾在大厂拥有的Title可以帮助你大幅提高接下来所面试的新工作成功率。
问：如何准备 Product Sense
答：首先推荐一本书，它叫做《Cracking The Pm Interview》，强烈建议你去用心读完。
在日常的生活中，要多跟从事Data Scientist 或者是做Data相关工作的人员聊天，从更多真实案例中去汲取经验。
Vic老师在讲座中还分享了很多关于Amazon Leadership Principle、A/B Test答题模版&技巧，想要看讲座全程回放的童鞋，请添加下方小助手领取！
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