最近洋抖刷起#Salary Progression
話題
話題這個環節怎麼能少得了萬金油之神Data的參與
TikTok的知名博主@eczachly
在他長達9年的Data Engineer職業生涯裡
先後在Facebook（改名為Meta）、Netflix、Airbnb工作過
我們來看看他的回答
#資料來源：eczachly
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驚呆了老鐵們，Data家族還是這麼吸金
眾所周知，Data家族的三兄弟分別是Data Analyst、Data Engineer和Data Scientist。
1）Data Analyst：門檻低，卷王多
Data Analyst主要負責處理和分析現有資料，生成報告，提供業務簡介。核心技能=SQL+Excel+視覺化工具（Tableau/Power BI）。
Data Analyst在招聘要求上非常友好，本科及以上學歷即可。在專業上也沒有限制，文科、泛商科等專業都有機會投身其中。
Data Analyst雖然門檻低，但是卷王超多。
2）Data Engineer：沒點技術工程情懷幹不了這個
如果說Data Analyst憑藉對資料的敏銳洞察助力業務前行，那麼Data Engineer則是站在更高維度，負責構建和維護資料管道，確保資料的高效流動和儲存。
Data Engineer的核心技能是大資料棧（Hadoop/Spark）+ 程式設計（Python/Java）+ 資料庫設計。
Data Engineer通常要求候選人有理科或工科背景。面試官寧可招個能扛住“資料洪災”的管道工，也不願看簡歷上寫“精通Word”。
3）Data Scientist：92.5%的人不敢輕易投簡歷
“PhD有嗎？Kaggle前5%？能解釋貝葉斯定理的哲學意義嗎？——哦，還會用PyTorch給貓寫推薦演算法？簡歷留下，等我們開個組會討論。”
這就是Data Scientist的面試現場。DS崗位面完的終極吐槽：面完一輪你會懷疑自己投的是科學家還是許願池裡的王八。
Data Scientist利用高階統計和機器學習模型進行預測和決策支援。Data Scientist的核心技能=機器學習+統計建模+Python/R+
“商業忽悠學”
。
而從招聘挑剔度來說，Data Scientist無疑是拉滿的那一個。因為DS崗的理想候選人是既能用隨機森林預測老闆的咖啡需求，還得在PPT裡把AUC曲線畫得像梵高的星空。
插播一個重要訊息：WST有非常實用的資料分析核心技能課程，有需要的同學可以找小助理獲取~
簡單科普完畢。這麼一看Data Scientist也太遭人恨了。但你們知道的，愛與恨的切換有時就在那微妙的一瞬間。
Levels.fyi釋出的2024年薪資報告裡，有專門統計Data Scientist崗的薪資。（上圖，上大菜）
）看到這，不得不感嘆一下開頭提到的那位博主eczachly，是真的很會跳槽啊，每個階段都選擇了薪資最大方的公司。
而對於還未正式踏入職場的留學生來說，請重點關注一下這條
Entry（0-3年工作經驗）：Meta提供的總薪酬最高，為264,450美元。是的，就是最近開始猛烈裁員的Meta。一般來說，初級Data Scientist的基本工資佔比最大，達67%；獎金佔16%；股票佔17%。
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Data崗位到底有多萬金油？
Data崗位的底層技能（如程式設計技能和資料處理工具）有重疊，但行業特性會顯著影響具體招聘要求的側重方向。
1）科技行業
一般來說，科技公司Data Analyst崗位偏向產品分析。
相較之下，Data Scientist需深入演算法開發，比如谷歌DS崗位要求自然語言處理模型最佳化。
2025求職季，WST就有學員拿到了Microsoft 2025 Data Scientist的全職Offer~
Georgetown研究生學員
Microsoft Washington D.C. Office
2025 Data Scientist Fulltime Offer
至於Data Engineer崗位，不同科技公司的要求也是相差較大：比如Netflix的Data Engineer需最佳化流媒體資料管道、Amazon的Data Engineer崗位則是明確要求Hadoop/Spark和大規模資料湖管理經驗。
相比於頭部科技公司，初創企業往往會更看重Data Engineer的全棧能力。
2）金融業
金融行業尤其適合資料科學的應用，因為該行業需要收集、分析、儲存和保護海量的資料點與金融資訊。在這個領域，Data崗位的應用範圍廣泛，從金融市場分析到為客戶提供改善預算的建議，不一而足。
比如在保險行業，由於美國對保險行業嚴格管控，所以在該行業做Data其實不會用到很前沿的技術。WST有學員拿到了老牌保險公司State Farm Data Analyst Summer Intern Offer
UIUC研究生學員
State Farm 2025 Financial Operations – Data Analytics Summer Intern Offer
而對於金融服務領域來說，Data崗位承擔著非常重要的職位。
Fannie Mae是一家金融服務公司，主要業務集中在房地產交易，房貸，以及住房抵押證券。2025求職季，WST有學員拿到了該公司的暑期實習Offer。學員面試反饋：“Fannie Mae用的技術還是比較前沿的，在我和麵試官在面試最後的反問環節中我有了解到他們家其實也在嘗試用目前很前沿的技術來提升他們家的pricing model。”
UIUC研究生學員
Fannie Mae 2025 Analytics and Modeling Summer Intern Offer
近期，受特朗普關稅政策影響，大宗商品交易市場波動劇烈。而在複雜多變的市場環境下，許多大宗商品交易公司都會藉助Data更好的進行交易。
2025求職季，WST學員拿到了CCI 商品交易公司（commodities trading company）的暑期實習Offer，該學員透露：”CCI Data Science主要是用模型來協助trader進行買賣時的價格評估，Data Science的定位會更類似於投行中臺。”
UCLA研究生學員
Castleton Commodities International LLC 2025 Data Science Department Summer Intern Offer
3）諮詢行業
在諮詢行業中有多種Data崗位，包含資料分析師、資料科學家、數字化諮詢顧問以及大資料工程師等。這些不同崗位的專業人才承擔著各自獨特的職責，共同為各類諮詢專案提供有力支援，比如在戰略分析專案裡，資料分析師負責收集和整理資料，為戰略決策提供資料基礎；資料科學家則運用複雜演算法進行深度分析，挖掘資料背後的潛在趨勢，助力制定更具前瞻性的戰略。
從招聘要求來看，諮詢行業對這些崗位的學歷要求普遍較高，一般要求碩士及以上學歷。其中，資料科學家崗位由於需要深入開展前沿性的資料分析和演算法研究工作，可能會要求應聘者具備博士學位（PhD） 。
WST也學員成功拿到了諮詢公司的Data崗位Offer~
Georgetown研究生學員
DIA Associates New York City Office
2024 Data Analyst Fulltime Offer
DIA Associates是一家成立於2008年的資料驅動戰略諮詢公司，是大資料創新領域的先驅，總部位於紐約。
4）快消行業
快消行業的產品迭代迅速，受潮流、偏好影響大，市場熱度不穩、產品生命週期短。因此，作為快消行業的Data Analyst，需要追蹤行業的動態趨勢、跟蹤產品銷量、市場份額和營銷效果。
快消Data Analyst崗位的招聘更強調以下能力
-
業務理解與市場敏感
-
資料視覺化與溝通能力（常用的資料分析工具包括Google Analytics、Tableau和Power BI）
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技能靈活性（Excel和SQL仍是核心工具，但對Python/R的掌握逐漸成為加分項）
參考P&G Senior Data Analytics Manager的工作職責
CMU本科學員
P&G 2025 Data Analyst Summer Intern Offer
5）零售行業
實際上，零售行業對於Data崗位招聘重點關注的技能與快消行業非常相似，都要求候選人具有資料基礎能力、熟練掌握SQL、Python、Excel等資料處理和分析工具，以及具有業務理解能力。
但在快消行業，Data崗位更側重於新產品研發和市場推廣方面的應用而在零售行業，Data崗位更多地應用於門店層面的運營最佳化。
WST有一位學員在2025求職季拿到了Sam's Club（世界500強企業沃爾瑪旗下的高階會員制商店）Data崗位的暑期實習Offer。
UIUC研究生學員
Sam's Club 2025 Data & BI Summer Intern Offer
6）醫療行業
在其他行業，比如金融、零售領域，資料科學家往往更側重於技術創新以及如何將技術成果轉化為商業收益。而在 醫療行業，資料科學家透過模式識別、預測建模技術，以及對海量患者資料的深度挖掘，來顯著提升疾病的檢測精度、診斷準確性與治療效果。因此，在Healthcare領域的資料科學家除了要有技能能力，還要有人文關懷精神，深刻理解醫療行業的特殊性。
WST有一位CMU的學員，在畢業前拿到全球性的生物製藥公司GSK的Data Scientist的全職offer。該職位全名是Research Data Scientist Future Leaders Program，會在Data Science下的三個部門進行rotation，崗位的主要工作內容就是建Machine Learning模型。
CMU學員
GSK Philadelphia Office
Data Scientist Fulltime Offer
如何準備Data面試？純靠海投這一招很難有勝算。如果留學生想要在艱難求職環境中拿到面試機會，就必須要做好Networking。WST有一位在矽谷科技公司做DS的mentor透露，自己在recruiting時，網申大概投了200封簡歷大部分都沒有回應，而他能拿到面試機會也是靠Networking
“在Linkedln寫一段話，開頭：我是XXX，有什麼優勢，對公司崗位很感謝，發出好友邀請。大概25個人會透過邀請，最後會有大概5個人願意refer你。這個比例已經大大高於網申了。”
Networking定位要精準，不是什麼人都要去Networking，這裡要分情況討論一下：
如果是大型公司的話，就找那些second-year；如果是中小型公司的話，你就可以找崗位高一點的人，比如說partner、manager那些都可以找一找。
並且要找對人，儘量找跟你意向崗位相同的人，這樣他們給你的referral也會比較直接有效一點。
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