meta数据科学家工资

众所周知，Meta与Amazon, Apple, Netflix, Google并称为FAANG，是大部分应届生梦寐以求的顶尖科技公司。在这其中，Meta以最快的升职速度，狼性的企业文化，不亚于Google的员工福利，不输Amazon和Netflix的薪资水平，与较大的压力闻名。Meta的员工不管是回国还是在硅谷跳槽都是极其有竞争力的，尤其是跳去其他社交网络公司如snap，tiktok，腾讯等。

 

每年，Meta都会招收大量实习生以及应届生，而且并没有特别明确的target school，无论背景如何，都有机会被HR捞到。当然为了确保招到最优秀的人才，Meta的面试极具挑战性，需要长久且专注的准备。

岗位介绍：

 

Meta招收的应届生数据相关岗位分别有以下五个：

 

DS Analytics (DSA)

 

描述：偏向产品分析类的DS. 日常工作是用各种统计方法，数据分析来找出现存的产品问题，提出优化方案，需要极强SQL coding skill, 一定的ML能力，极强的交流能力和产品理解能力，对algorithm几乎没有要求。本科、硕士、博士都会招。职业路径通常是转为manager或者PM. 面试以SQL, AB testing, data science case study为主。

 

关键词：data analysis, experiment (A/B testing), statistical inference, visualization, SQL, presentation, simple ML model, Product interpretation.

 

第一年总工资：16-22万刀。

 

2. Reseach Scientist (RS)

 

描述：研究、开发、使用新的ML techniques来解决主流模型难以解决的问题。需要很强的research，数学，ML，和自主开发能力。面试以algorithm，stats，ML为主，难度非常高，需要非常强的基础和充分的leetcode训练。一般来说大厂的这个岗位偏爱博士，但也会招一些硕士。

 

关键词：data structure, independent research, model design, implementation, deployment, literature review.

第一年总工资略高于DSA.

 

3. DS Infrastructure Strategy (DS Infra)

 

描述：专注于使用ML model解决各类实际问题，会花大量时间分析问题做feature engineering. 不会涉及过多research，对ML知识有极高要求。一般来说大厂的这个岗位偏爱博士，但也会招一些硕士。面试会着重考ML的理解和implementation能力，data wrangling能力，algorithm，以及实际运用。

 

关键词：Machine Learning Model implementation, data wrangling, domain research.

 

第一年总工资和Research Scientist类似。

 

4. Data Engineer (DE)

 

描述：Architect, implement and deploy new data models and data processes in production. 对SQL要求极高，需要掌握数据储存、清理和调用。基本都是master或本科学历即可。

 

关键词：Data Processing, Data warehouse, Data storage, SQL and database.

 

第一年总工资和DSA类似。

 

5. Product Growth Analyst (PGA)

 

描述：专注于使用数据分析、产品理解、商业分析、SQL、数据可视化来帮助产品最大化增长，不要求申请者的ML能力，但需要一定的数理统计水平。面试更偏向PM岗，更多关注产品思维，增长策略。

 

关键词：Data visualization, Product Sense, Growth mindset, Communication, Leadership, Influence.

 

第一年总工资略低于DSA.