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数据求职 Data

数据求职 Data 澳洲求职
2025-11-03
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导读：干货必看！
随着AI时代的到来
数据（Data）行业重新焕发生机
如今的业务都是怎样的？具体有哪些职能？
你的背景适合哪些岗位？
这些岗位/公司/行业的发展状况如何？
想搭上这列高薪工作的东风快车
了解真实的Data领域？
点赞先码后看~一文带你速通👇

01

数据行业板块概览

师傅，你是做什么工作的？
数据行业的核心是通过采集、存储和分析大量数据，帮助企业发现规律、预测趋势并做出更科学的决策。

无论是互联网、金融、医疗还是零售，数据都在驱动着业务优化和创新。行业工作内容涵盖从数据获取、清洗、建模到可视化与解读，最终目标是把复杂的数据转化为有价值的商业洞察。

随着人工智能和数字化的推进，数据行业已经成为推动各行各业转型的关键力量。
数据行业的工作方向通常可以分为三类：

✅Data Science & Machine Learning （DS & ML）
✅Data Engineering / Analytics Engineering （DE/ AE）
✅Business Intelligence / Data Analytics （BI / DA）



Data Engineering / Analytics Engineering

数据工程 / 分析工程
📍定位：负责“搭建地基”，保证数据能被高效收集、存储和调用。
🛠工作内容：
- 数据采集（从数据库、API、日志等获取数据）
- 数据清洗与预处理（去重、补缺、标准化）
- 数据仓库 / 数据湖搭建（如 Snowflake, BigQuery, Redshift）
- 数据管道（ETL/ELT）开发与维护（Airflow, dbt）
⭐目标：让数据干净、可用、随时取用。


Data Science & Machine Learning

数据科学与机器学习
📍定位：负责“建模和预测”，用算法从数据中提取洞察。
🛠工作内容：
- 探索性分析（EDA）与假设检验
- 特征工程、建模（回归、分类、聚类、深度学习等）
- 模型评估与上线部署
- 构建推荐系统、预测模型、NLP、CV 应用
⭐目标：通过模型驱动决策、实现智能化。


Business Intelligence / Data Analytics

商业智能 / 数据分析
📍定位：负责“解释和落地”，把数据结果变成业务语言。
🛠工作内容：
- 定期报表、Dashboard 搭建（Tableau, Power BI, Looker）
- 业务指标监控（转化率、留存率、ROI 等）
- 用户行为分析、市场分析
- 与业务部门沟通，提出优化建议
⭐目标：帮助公司做出更快、更准的商业决策。


Typical Data Workflow

Data工作流程
数据行业的工作流程一般从“采集 → 处理 → 分析 → 治理 → 维护”形成闭环，也是企业数据团队日常运作的核心逻辑。


02

行业发展前景

你能从这份工作中获得哪些回报？

薪资前景
薪资方面，各岗位Entry-level薪资各有不同，以下是来自Glassdoor的平均薪资估计：

💰DE / AE：平均年薪约$92,364，$70~122K
💰DS & ML：平均年薪约$111,586，$84~149K
💰BI / DA：平均年薪约$63,078， $49~81.6K


行业前景
世界经济论坛的《未来就业报告》指出，AI与机器学习专家、商业智能分析师等是增长最快的职位类型之一。

美国劳工统计局（BLS）预计，数据科学家岗位在2023–2033年将迎来34%的就业增长，远高于所有职业的平均水平，年均新增岗位约23,400个。

图/BLS

03

行业招聘要求

你的背景是否适合这份工作？




背景要求
专业要求
  • DE / AE：计算机科学、软件工程、信息系统背景优势明显
  • DS / ML：数学、统计、计算机、物理等理工科最对口
  • BI / DA：商科、经济、金融专业的留学生非常适合转型（SQL + 可视化工具是核心）

学历要求
  • DE / AE：本科起步，但要求强技术背景
  • DS / ML：硕士居多，46%有博士学位（尤其在科研和金融领域）
  • BI / DA：本科及以上，商科转型可行


关于转Data

➡️初级路径：Data Analyst / Business Intelligence Analyst
定位：入门最常见岗位，偏报表、可视化、业务监控。
适合人群：具备统计学、数据可视化工具（Excel, Tableau, Power BI）基础的同学。
发展方向：数据分析师 → 高级分析师 → BI Lead / Analytics Manager。

➡️业务路径：Business Analyst / Analytics Consultant

定位：更贴近业务与战略，强调需求分析与落地。
适合人群：对商业逻辑、咨询方法论感兴趣，沟通和结构化思维较强的同学。
发展方向：BA → Analytics Consultant → Strategy / Product Analytics → 业务负责人。

➡️技术路径：Data Engineer / Analytics Engineer

定位：负责数据管道、数据仓库、自动化平台 搭建与优化。
适合人群：CS/工程背景，编程和系统设计能力较强的同学。
发展方向：DE → Senior DE / AE → Data Platform Engineer → 架构师。

➡️研究路径：Statistical Analyst / Data Scientist

定位：偏算法与建模，从统计模型到机器学习/深度学习。
适合人群：数理、统计、ML / AI 背景，擅长建模与实验设计的同学。
发展方向：Stat Analyst → DS → Senior DS / Applied Scientist → Research Scientist。 



求职准备时间线
Data行业美国招聘旺季在7~10月，根据DBC职梦学员的上岸经验，越早了解越早准备越容易上岸。


04

具有代表性的公司或机构

重点关注哪些公司的开岗？
🔥 Tier 1 （顶级科技 & AI独角兽）

Apple、Google、Meta、Netflix、Airbnb、LinkedIn、Palantir、Databricks、Snowflake、Scale AI、Anthropic、Nvidia

⭐ Tier 2 （高速成长科技 & 创业公司）

Uber、Tiktok、Snap、Roblox、Pinterest、Square、Coursera、Bloomberg、Adobe、Notion、Discord

🚀 Tier 3 （成熟大厂 & 互联网巨头）

Amazon、Spotify、Shopify、Paypal、Lyft、Microsoft、Reddit、Tesla、DoorDash、Intuit

🏢 Tier 4 （传统科技公司 & 企业服务）

IBM、Intel、Cisco、Dell、Salesforce、VMWare、SAP、Qualcomm、Yahoo、Comcast

自DBC职梦成立以来
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澳洲求职
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澳洲求职 澳洲求职为DBC职梦旗下，专为澳洲留学生的顶尖名企求职提供定制化的解决方案。核心团队来自大摩、瑞信、安永、欧莱雅等公司，拥有全球3500+精英导师，均来自金融、科技、咨询等行业头部公司。
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