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我承认我错了,去谷歌并不能“养老”

作为北美地区顶尖的科技公司,谷歌的员工福利是出了名的好,再加上相对宽松的performance review,一直是大家争相**“养老”的居所**。

Blind上甚至有人说:只要能保持CME,想在谷歌待多久都可以。

看上去是不是很诱人,可我却从谷歌离职了,人人都说“只要不是最差,谷歌可以混到老”,但我却没能在这里“养老”。

“养老”需要资本

刚来谷歌时,我的常见状态是:早上9点到,晚上5-6点走。做个小小的SDE真的很轻松,没有加班,没有oncall,真的像是待在养老院,每天的coffee break都快把我养胖了......

不工作的时候我就在想,真是来对了地方了,我赖也要赖到退休。直到我意识到,一年过去了我并没有存下多少钱的时候,我慌了。

因为个人的一些原因,我需要尽快在湾区买房,Google工资虽说相对来说很高了,但一个刚毕业的普通SDE,薪资又能高到哪里去呢。所以我必须跳槽,而且还要换一个前景更好、更稀缺、薪资更高的岗位。

为了钱,我转到了data scientist

经过一番分析,我选定了大数据岗。虽说近年来大数据工程师数量正在逐年递增,但是市场供需依旧严重不平衡,岗位需求远大于大数据人才的人才输出。

正所谓物以稀为贵,职业也是如此。当下的大数据开发工程师,拥有在这个行业中的绝对竞争力,是一个相当高薪的职业。

因为DS岗位非常看重工作经验,尤其对项目经历极其看重,比如Airbnb就优先招有Spark,Hive,Presto项目经历的DS,而Spark在热门Data岗里又极具竞争力。

数据来源:Ziprecruiter

所以我果断报了一个**《Big Data - Spark项目实战课,开始上课系统学习。现在我在Airbnb比较核心的组做data scientist**方面的工作,主要用的是Spark、Cassandra这一类的工具对数据进行提取、存储和分析。薪资比去年翻倍了,我的买房计划可以尽快实现了。

试听直播时间:

北京时间 4月9日 周四 09:30 美东时间 4月8日 周三 21:30 美西时间 4月8日 周三 18:30

试听内容:

  • 什么是大数据?

  • 什么是大数据工程师?

  • 课程适合的人群?

  • 课程如何帮助你的求职道路?

  • 项目的介绍

学好Spark,高薪概率 up up up

Spark虽然好,但学起来并不容易。初学Spark,从第一步配置Spark环境Scala语言的学习,再到后期各方面的运用,无不令很多同学感到头大。

现在无论是Spark还是Scala项目,你都可以在《Big Data - Spark项目实战》中学到。

1. 零基础也可以无压力学习

掌握现在最流行的大数据框架 Spark 以及调度工具 Airflow 掌握和使用 Google cloud platform 平台上的相关大数据的 Service 功能

2. 循序渐进,从0-1进行实战演练

课程的作业设计合理,难度循序渐进 手把手带你写出一个 Spark 程序处理数据 手把手教你如何 Deploy + 用 Airflow schedule job

3. 量身打造专属就业指导

拥有简历上光鲜的大数据项目经验 根据个人背景分析最适合自身的大数据从业方向 常见大数据面试问题深度解析授课老师

仅需10天,通过手把手教学,实战3个大数据项目,在简历上加3个漂亮的项目,多一个招聘热门的关键词。

当其他的课程都还只停留在单纯教 Spark 时,李逍遥老师会在Spark的基础上,教授Scala 和Airflow

不仅如此,课程还附赠了Google Cloud Platform上的Service——这些对于数据工程师来说,也是很重要的经验。