Netflix炸場啦🔥！就在昨天，Netflix釋出了2024年第四季度財報，戰績到底有多傲人呢？
當天盤後交易股價直接飆升14%！與此同時，在全球訂閱使用者數突破3億的同時，Netflix單季度新增訂閱使用者1900萬，重新整理了公司歷史記錄。
新聞來自Business Insider，版權歸原作者所有
Netflix在2025年贏得了開門紅，究竟有哪些法寶幫助其悶聲發大財？2025年Netflix又有哪些招聘動態值得關注？
第四季度捷報頻傳，
Netflix做對了哪些事？
2024年第四季度，Netflix交出了一份亮眼的成績單：營收達到102.5億美元，同比增長16%；每股收益為4.27美元。
爆款頻出，內容成為最大吸引力
對於觀眾而言，Netflix在過去一年交出了太多的“爆款”答卷：
《魷魚遊戲》第二季：這一全球現象級劇集在新一季首播時打破了觀看記錄；
截圖來自Netflix，版權歸原作者所有
聖誕節期間，邁克·泰森對陣傑克·保羅的拳擊賽以及兩場NFL比賽成功吸引了大量新使用者；
《Carry On》《Black Doves》和《六三八旅》等新劇繼續維持高熱度；
這些多元化內容證明了Netflix的戰略成功：優質內容無國界，無論是娛樂還是體育，Netflix都能精準觸達觀眾興趣。
幕後推手：大資料與人工智慧加持
Netflix的成功背後，大資料與人工智慧技術無疑是重要推手，不僅提升了使用者體驗，還驅動了內容創作與商業決策。
⭐️個性化推薦：精準捕捉使用者興趣
Netflix依託龐大的資料分析，透過捕捉使用者觀看行為、評分、偏好、搜尋歷史等資料，利用先進的機器學習演算法打造個性化推薦系統：
·
上下文感知推薦（Context-Aware Recommendation）
Netflix透過捕捉使用者的即時上下文資料（如裝置型別、觀看時間、地理位置等）進行動態推薦。
例如，使用者在手機上開啟Netflix時，推薦更短的影片內容；根據觀影時間段，推送適合全家觀看的家庭電影或適合單人觀看的深夜劇。
截圖來自Netflix，版權歸原作者所有
·
A/B測試（A/B Testing）
Netflix每天都會執行數百個A/B測試來最佳化推薦系統。透過對不同使用者群體提供不同的推薦策略，Netflix可以找到最優方案，提升使用者參與度和觀看時長。
⭐️內容創作與投資：資料驅動的精準決策
Netflix不僅用資料推薦內容，還透過資料指導內容創作：
·
即時反饋與內容最佳化
Netflix能夠在劇集上線後透過收集觀眾資料（如觀看完成率、快進場景等），即時調整後續劇集的內容製作。
截圖來自Netflix，版權歸原作者所有
例如，《怪奇物語》的續集創作過程中，製作團隊參考了觀眾對特定角色和劇情的反應資料，從而最佳化劇情走向。
為了保持競爭優勢，Netflix也不斷吸引頂尖人才，透過重金砸錢招人和獨特的公司文化吸引優秀人才加入。
Netflix薪資高福利香，
但想說愛你不容易
Netflix給員工的薪資待遇從不含糊。
根據最新統計，以資料崗為例，有1-3年工作經驗的Data Analyst（L4）包裹為17萬，Data Scientist（L4）薪資為34萬美元。
資訊來自levelsfyi，版權歸原作者所有
值得一提的是，Netflix對高薪資的態度十分“簡單粗暴”，相比於依賴股票或獎金激勵，Netflix更傾向於發放豐厚的基本工資（Base）來吸引和留住員工。
Netflix的面試特點包括:
組招模式：高度定製化的面試
Netflix的招聘流程圍繞具體團隊展開，因此每位候選人的面試問題都根據應聘崗位和團隊量身定製。例如：
-
為什麼選擇加入這個組？
-
你的特長如何為組帶來價值？
-
針對特定技術的深度考察，比如資料建模、演算法最佳化或分散式系統的實際經驗。
難度大，輪數多：全面考察候選人
應聘者通常需要經歷數輪面試📚，涵蓋技術考核、行為面試和文化契合度評估。
截圖來自網路，版權歸原作者所有
資料崗位的面試可能包括資料分析問題、機器學習演算法的實現，以及實際資料處理的編碼挑戰，而行為面試則重點評估候選人在Netflix強調的“自由與責任”文化中的適應能力。
來Offer
【人工智慧與資料科學強化課程】
🔥名師授課，乾貨滿滿🔥
就在今天 美西時間 7PM
第一節課開啟試聽通道！
掃描上方二維碼
或聯絡任一顧問老師報名
課程諮詢
新增來Offer課程顧問為好友
直接進行課程報名及求職諮詢
如需電話諮詢，請傳送簡歷至
老師將會在24小時之內與你聯絡
點選下方圖片，檢視更多課程詳情
最新Offer榜
向上滑動閱覽
檢視完整offer榜，請前往www.laioffer.com
求職，你只需要一門課程。
內容編輯：哎克絲
責任編輯：安逗
你在看嗎？點個贊吧！