Data-Intern-Offer求比较-Google/Amazon/Splunk
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大家好,有一些2020 summer 的 intern position,想着来征求一下大家的意见,并了解一些职场,多谢了!背景:本人目前为Stats Ph.D. 三年级在读,如果能争取四年半毕业,并且return offer能extend到寒假的话,可能就直接接,明年不实习了。但也有可能五年毕业,所以return intern offer可能也是一个因素。
总而言之:
Splunk: 钱多 人好 地里风评好。但毕竟是中型公司,而且不是地里常见的那几个。
Amazon: 导师合作,技术强 继续做研究,大厂。但地里吐槽的挺多。
Google: 跟风偏向非纯统计岗。不过感觉地里对谷歌的风评要好不少。
前几天还面了微软。不过感觉不是很match,感觉通过的概率不高。
然后Google 应该会很快有结果。如果要等导师的Amazon的话 可能还要两周。不知道时间上是否来得及。
本人对这些公司不甚了。而且地里的讨论绝大多数关于各公司SDE的比较,不清楚走data方向的发展。以下的问题或许能促进一些讨论:
平时忙于科研,对职场了解甚少,以上的大多也为跟风以及刻板印象。还请多多指教,多谢了!
补充内容 (2020-1-22 02:03):
各位前辈求建议~~就快要due了,还是想不清楚。大米倾囊相赠啊!
公司 | Position | 工作内容 | 进度 | Pros | Cons |
Amazon [Seattle] | Applied/research scientist intern | 在Core AI 做一些 RL 相关研究 | 目前还没有正式拿到offer,还在走流程。 不过导师表示和对方接收组有强联系, 也是希望我过去促进两边继续一起合作据导师说应该没问题 | 1. 大厂 2. 导师想我去 3. Core AI 技术强? 偏研究? (...单纯从一个Ph.D.角度。对于未来去业界也并不知道是否是优点。导师总体想法是发paper 积累技术能力) | 论坛上不仔细的浏览留下的负面印象?福利、收入、pip? |
Google [Bay Area] | DS intern | Ads. causal inference | 刚面完第二组 还在等结果 | 1. 谷歌 2.老本行,而且周围都是统计出身(which also implies 国人...).Comfort zone? | 现在做统计的一大半想往更fancy的ML这些靠,所以也有点半跟风想不清。感觉继续做ML,之后回来做传统统计没有问题,反之就不大行? |
Splunk [SF] | ML intern | Semi-supervised learning | 除夕deadline, 正在问HR 要extension | 1. 给的钱是真的多. Intern offer 的 package 大概是其以上俩的1.5倍。full-time 不知。 2. 组内学长(以及面试官)超级热情。据说正在大量招人 学长说return offer 基本没有问题。组内聊了几个人氛围都非常开心 3. 整个公司就是做 Data 本身的,可能会更容易产生impact? | 1. 并不足够出名?我看论坛上讨论的都寥寥。本人不在湾区,不清楚具体名声 2. 感觉 ML 技术实力上还是和Amazon有差距 |
总而言之:
Splunk: 钱多 人好 地里风评好。但毕竟是中型公司,而且不是地里常见的那几个。
Amazon: 导师合作,技术强 继续做研究,大厂。但地里吐槽的挺多。
Google: 跟风偏向非纯统计岗。不过感觉地里对谷歌的风评要好不少。
前几天还面了微软。不过感觉不是很match,感觉通过的概率不高。
然后Google 应该会很快有结果。如果要等导师的Amazon的话 可能还要两周。不知道时间上是否来得及。
本人对这些公司不甚了。而且地里的讨论绝大多数关于各公司SDE的比较,不清楚走data方向的发展。以下的问题或许能促进一些讨论:
- 如果最终大家都往大厂跳,那就无需舍近求远?如果最终都要跳槽 还是先找个大厂稳妥?
- 如果一家Splunk之类的中型公司待遇也很好,对未来会有什么劣势吗?比如技术积累不足?
- data 相关在公司内的地位会有区别和影响吗?感觉Google归根到底还是SDE主导 统计学家负责帮忙分析。Amazon 听朋友说 要全员转成数据主导。而Splunk自身就是做大数据产品的。
平时忙于科研,对职场了解甚少,以上的大多也为跟风以及刻板印象。还请多多指教,多谢了!
补充内容 (2020-1-22 02:03):
各位前辈求建议~~就快要due了,还是想不清楚。大米倾囊相赠啊!
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