Amazon宣布已签署一项租赁协议，在Bellevue租用一座名为The Artise的600,000平方英尺的办公楼，该办公楼计划为其在Bellevue扩招的员工办公使用。
去年9月，Amazon就宣布了在Bellevue的发展意向。当时，这家科技巨头表示，计划增加10,000名员工，如今这一计划再次增加15,000名，达到了25,000名！
图/Amazon The Artise
同时，Amazon还在其Bellevue 600项目中开发了另一座27层高的办公大楼。Bellevue 600将于2025年建成。
虽然去年的疫情已导致大部分公司重新考虑员工未来的工作地点和方式，但Amazon仍在推进多个城市的办公空间计划，其中还包括波士顿和阿灵顿。
Amazon目前在西雅图总部地区已经拥有超过 75,000名员工，去年以来的多次扩招也体现出了Amazon希望进一步将办公地区走出西雅图，来吸引更多的优秀人才的意图。
目前在Amazon官网可以看到在Bellevue已经有大量数据岗位在进行招聘，其中包含许多Amazon热招的Business Intelligence Engineer岗位，足以看出Amazon对于数据人才的需求：
图/Amazon
对于大部分同学来说，Amazon这样的一线科技大厂数据岗无疑是求职的第一选择，为此我们邀请到了Amazon的导师来为大家分享2021大厂数据岗位最强冲刺指南：
Amazon数据相关岗位
我们先来看一下在Amazon都有哪些数据相关岗位，以及他们具体都有哪些区别：
图/CareerTu
我们可以从更偏重于Business还是更偏重Tech、平均项目周期、项目的普适性、对编程能力的要求这四个方面进行比对。
Business Intelligence类的岗位和Data Science类的岗位最主要的区别是更偏重于Business还是更偏重Tech。
科技大厂数据岗位硬实力要求
Business Intelligence Engineer和Data Scientist更需要SQL的能力，从Data Scientist到Economist/Researcher是从技术广度到技术深度的变化，在业内，更推崇的是T型人才，既有广度也有深度。
那Amazon的数据岗位具体都会要求求职者具备哪些硬实力呢？我们可以从以下三个方面来检查自己是否具备并熟练掌握了相应的硬技能：
图/CareerTu
对于项目实战部分经常会有同学问到这三个问题：
1.我曾经做过XX模型，面试的职位恰好涉及到XX模型是否会加分？
这个一定会加分，在数据相关的职位都要对模型有基本的了解，如果有过类似、相关的经验，那就会脱颖而出。
2.我有丰富的在校项目经历，能否替代行业实习？
现在各个学校的教育资本非常好，很多老师会把自己的案例给学生做例子，所以很多同学在毕业时就有行业数据的概念。
但是在校经历不能完全替代实习，因为现在各个公司招聘人才的标准都有所提高。比如Amazon和数据相关的职位很少招几乎没有行业经验的人。上学时老师提供的案例没办法替代真实的行业经验和真实的商业数据。
3.我在面试职位的所属行业内没有工作经历，是否会减分？
我觉得不是必须减分，数据的能力在各个行业会有比较小的差别，但是核心内容是一致的，归根到底都要对数据做出处理。现在找到的实习机会并不是未来100%想去的行业也没关系，最重要的是真实的行业经历以及数据处理的习惯。
科技大厂数据岗位软实力要求
拆解问题的能力
合理规划项目的上游dependency
罗列步骤的轻重缓急
区分哪些是scope内的任务
沟通能力
沟通需求
沟通时间线
沟通项目成功的话有哪些好处
沟通项目做不成的alternative
写作能力
STAR结构
平衡数据和陈述的篇幅
照顾不同数据知识背景的读者的理解能力
Amazon BI&DS岗位面试流程
Amazon面试一般分为以下三大类：
图/CareerTu
这里有几个注意事项：
Amazon在电话面试环节，面试分为两大部分：Behavioral Questions和Live Coding白板题。现场面试环节，会有4-6场的面试，并且会在一天内全部完成，面试同样会涉及到Behavioral Questions。
Amazon数据岗Case Study解析
Background
已知2019年前八个月累计用户为50,000人，而2020年同期累计用户为30,000人。请通过数据分析，给Marketing组提供下一阶段建议
1. Deal with Ambiguity, 从几个角度切入
去年同期的用户和今年是否是重复的用户，几种可能：
A. 去年的大部分用户流失了，今年大部分都是新增用户
B. 去年的大多用户还在，只损失了~20K，几乎没有新增
2. 寻找可以利用的数据
用户的使用频率，使用习惯，用户的客观特征（地点，年龄，消费等级等），用户可选的服务类型，之前AB test有哪些learning
3. Problem Sizing：是注重争取新用户还是稳定旧用户，lifetime value, acquisition model/attrition model
4. 和Stakeholder沟通，提供resource allocation建议
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