美国哪些公司招聘Data Scientist？看重数据科学家什么方面的

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美国哪些公司招聘Data Scientist？看重数据科学家什么方面的背景？
作者 Warald 发布时间 2013-05-10 21:24 文章分类 数据科学 文章评论 抢沙发 阅读次数

前面Warald举例介绍了什么是Data Scence（数据科学）。同样是做data scientist或者analytics的工作，在不同的公司，要求的技能和工作的内容会很不一样。

据Warald了解，比如Google前段时间招聘quantitative analyst跟marketing部门合作，这个部门据说有40多个PhD，来自各个专业，设计各种模型和实验来帮助google盈利；最让人惊奇的是，Google每年收到４00万份简历，HR筛选不过来，干脆也招个做machine learning的高手，要用机器学习来处理世界各地提交的简历；微软Online Service Division有跟marketing更接近的Data Scientist，也有很多学统计或者IE出身的Applied Scientist做randomized controlled experiment；而LinkedIn、Facebook的data scientist感觉要求Java编程技术熟练，可能学Computer Science出身的最适合。另外，根据Warald对IT类公司的观察，一般只有大公司，才会对工作划分比较细致，有可能有人专门编程、有人专门做分析；而公司规模越小，对data scientist的编程技术要求更越高，因为你要做everything。

Insurance行业招的是Predictive Modeler，他们的总体目标就是要基于数据，预测在不同客户身上收多少保险费能最大化收益、optimize profits，所有相关专业的它们都考虑，比如波士顿城里的liberty mutual这家大公司，predictive analytics team里，OR、Stat、Math、Economics、Machine Learning等各种背景的人都有，论资历、学历，从比较新的博士到有经验的硕士都有。

同时，传统行业也在加强analytics（他们一般不叫data science），比如做Texas一家工业废油处理公司的analytics team，目前只是用很基本的统计分析对市场做合理的segmentation，就让公司在某个地区的利润增长超过20%；俄亥俄生产化肥的公司、常春藤大学里校友办公室负责募捐的、美国全国各地的超市等，都在过去的两年里尤其是2012年，拼命的组建或者扩充自己的analytics team，分析数据，用数据来支持决策。这类工作，一般更接近Business Intelligence（BI）和Marketing。

根据Warald了解，以上的三类行业：Information Technology、Insurance、Marketing/BI，是目前招聘data scientist的主力。金融行业尽管也有公司在招聘会machine learning的人，但是整体上机会不多。

Data是一切分析的基础，于是所有公司里也都有一些人，集中做最基本的数据收集和整理，主要用SQL，尽管也可能写一些简单的程序、做一些粗浅的分析，但是整体上工作比较枯燥无聊，也可以说是“底层人群“；用高级Machine Learning或者统计建模的则属于高级人群；同时，分析数据要用到各种软件工具，可能需要高级的软件系统来支持experiments，自然也就需要软件工程师来支持。分析结果最终要用来帮助公司盈利，所以公司的管理层和直接带来盈利的部门（sales、marketing、business development）也会参与，最终的决定权（decision making），还是在这些人手里。

如果读到这里你还对这门学问有兴趣，下次warald继续谈谈当数据科学家 需要什么样的技能。