就业：顶级科技公司数据分析工作环境及职业成长
上一篇文章中，我们谈起了数据科学公司类型的简要比较，今天，我们继续这个话题。
数据科学公司类型的简要比较
工作环境
大型科技公司的高薪也伴随着激烈的竞争和卓越的标准。这意味着除了与才华横溢的同龄人一起工作之外，对你投入的工作量也有同样高的期望。在FAANG工作意味着你需要远远超过传统的每周40小时工作时间，即使在70到80小时一周也相当正常。当然，缺乏工作/生活平衡是业内众所周知的普遍问题，并且可能是任何公司的问题。
但是，请记住，即使在大型数据科学公司中，文化也会因团队甚至个人而异。团队的责任和经理或队友的个性甚至可以让FAANG的岗位具有更有活力和快节奏的感觉。
此外，拥有跨国产品的大型数据科学公司随着时间的推移自然会产生至少一定程度的争议。在FAANG工作意味着你可能必须应对一家在国际范围内运作的跨国公司的公众看法和潜在的道德问题。
技术与责任
公司的规模是岗位结构及其工作流程的关键因素。更大的公司将拥有更明确的结构，这也意味着你在完成非常特定的任务时更加专业化。相比之下，初创公司通常会拥有更加动态的环境和多样化的工作流程，这意味着你将身兼数职。
公司规模也意味着更多的资源。在大型数据科学公司担任数据相关岗位意味着你可以处理大规模数据，可能包含数十亿行数据，你可以通过这些数据学习处理大数据的最佳行业技术。较小的数据科学公司的技术基础设施可能不太发达，这意味着你将学习处理一系列不同的问题，例如如何扩展公司的数据和产品。
职业成长
大公司的规模意味着培训过程和职业发展的明确规划。
这样的确定性有利也有弊：虽然良好的规划意味着对如何发展职业生涯的明确概述，但它也可能限制你在公司阶梯中上升的速度。另一方面，在初创公司工作可能意味着巨大的增长潜力，尤其是在公司起飞的情况下，尽管小公司的生存能力是另一个需要考虑的风险。
有了FAANG，品牌的力量也很重要。如果你打算跳槽时，在这些数据科学公司之一的职位可以极大地提升你的简历，除了你在那里工作时可以获得的资源，例如学习指南和交流机会。现在我们已经介绍了大型和小型数据科学公司的一般属性，让我们更深入地了解 FAANG中每家公司的具体属性。
社交媒体集团Facebook在美国拥有4万多名员工，在全球拥有超过30亿的用户群，是世界上最知名的品牌之一。它的用户每天分享超过10亿个故事。
Facebook的数据团队包括数据分析师、数据科学家和数据工程师等岗位。鉴于 Facebook拥有如此多的社交媒体平台，它的大部分数据角色都以产品为中心。例如 Facebook应用程序、Messenger应用程序或Instagram故事。
参考文章：
https://www.stratascratch.com/blog/ultimate-guide-to-the-top-5-data-science-companies/
撰稿：Ivy
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