我记得Flag各种financial analyst的包裹都不大，不到15万的样子。还是比不上东岸做金融的。 公用马甲38 发表于 10/20/2019 1:12:24 PM
that is base. francesjj 发表于 10/20/2019 1:23:46 PM
that is base. francesjj 发表于 10/20/2019 1:23:46 PM 那financial analyst，比如狗家的，总包裹能到多少钱？ 公用马甲38 发表于 10/20/2019 1:29:06 PM
感觉 Technical PM 很叱诧风云哪吒云雨的样子 ～～～ 怯怯的问，工资真的不如穷矮丑马工？ tidewater 发表于 10/20/2019 5:25:20 PM
感觉 Technical PM 很叱诧风云哪吒云雨的样子 ～～～ 怯怯的问，工资真的不如穷矮丑马工？ tidewater 发表于 10/20/2019 5:25:20 PM 同级的一般是比不过，工资差半级到一级（个例总有或高或低的）。不过TPM起步大概要比马工起步高两级。亚麻的PMT好像最低是L6（可能有个别L5），马公起步是L4。往上发展也是，PM混的好的就director，vp，ceo去了。马公得转管理，然后往上爬。不过pm一般要有不少工作经验，至少mba吧。 vraic 发表于 10/20/2019 5:53:00 PM
马工确实 staff 开始非常不容易上，转管理层要容易一些。不过时移世易，在 open source 和 deep learning 还有 bigquey 的大趋势下，二十年以后会不会出现单个马工，一个超级 query 取数据，加一个超级模型 training，然后 inference 一下，单个模型灭掉一个 department 的 feature engineering 苦力活人力数量优势。如果那一天到来，公司可能要更多士大夫、老年士大夫，而不是导演们。 tidewater 发表于 10/20/2019 7:07:17 PM
马工确实 staff 开始非常不容易上，转管理层要容易一些。不过时移世易，在 open source 和 deep learning 还有 bigquey 的大趋势下，二十年以后会不会出现单个马工，一个超级 query 取数据，加一个超级模型 training，然后 inference 一下，单个模型灭掉一个 department 的 feature engineering 苦力活人力数量优势。如果那一天到来，公司可能要更多士大夫、老年士大夫，而不是导演们。 tidewater 发表于 10/20/2019 7:07:17 PM 期待这一天到来。但这样entry level 马公职位也会少很多 huanhuankan 发表于 10/20/2019 7:10:45 PM
额，湾区这些大公司的财富难道不是华尔街创造的？然后码工看不起纽约金融圈，LOL 富 发表于 10/20/2019 5:28:29 PM
大公司非码农职位同一个level的Bar会比码农要高很多 工资有些甚至会更高 潇雨雨 发表于 10/20/2019 1:08:47 PM
大公司的pm很难进去，sales 中国人要做到top也很难语言没优势，DS要上30万还是要会写code，码农只是比较经济实惠跟对中国人语言要求没那么高 熊熊ABC 发表于 10/20/2019 5:07:36 PM
同级的一般是比不过，工资差半级到一级（个例总有或高或低的）。不过TPM起步大概要比马工起步高两级。亚麻的PMT好像最低是L6（可能有个别L5），马公起步是L4。往上发展也是，PM混的好的就director，vp，ceo去了。马公得转管理，然后往上爬。不过pm一般要有不少工作经验，至少mba吧。 vraic 发表于 10/20/2019 5:53:00 PM
因为投行累死累活才几十万，马工是个人包裹都百万 公用马甲8 发表于 10/20/2019 7:38:42 PM
我的天，这是披着马甲造谣的现行？？？ 我想我是疯了 发表于 10/20/2019 8:50:20 PM
因此，湾区收入消费房价高，根本原因是大公司太多了，只要你能进入这些大公司，不管啥职位，收入都不会低。记得网上有一个报道，湾区IT公司人均创造价值（好像是revenue / number_of_employee)基本都超过1m，所以这些公司才可以支撑这么高的pay。
那是base吧。
amzn的base还16w封顶呢 ---发自Huaren 官方 iOS APP
that is base.
那financial analyst，比如狗家的，总包裹能到多少钱？
Analysts 需要什么背景？金融硕士？ ---发自Huaren 官方 iOS APP
同级的一般是比不过，工资差半级到一级（个例总有或高或低的）。不过TPM起步大概要比马工起步高两级。亚麻的PMT好像最低是L6（可能有个别L5），马公起步是L4。往上发展也是，PM混的好的就director，vp，ceo去了。马公得转管理，然后往上爬。不过pm一般要有不少工作经验，至少mba吧。
马工确实 staff 开始非常不容易上，转管理层要容易一些。
不过时移世易，在 open source 和 deep learning 还有 bigquey 的大趋势下，二十年以后会不会出现单个马工，一个超级 query 取数据，加一个超级模型 training，然后 inference 一下，单个模型灭掉一个 department 的 feature engineering 苦力活人力数量优势。
如果那一天到来，公司可能要更多士大夫、老年士大夫，而不是导演们。
期待这一天到来。但这样entry level 马公职位也会少很多
我这两天看加州的招聘，即使是IT的很多职位只有6-8万，database scientist 这些很多也是7、8万而已
应该说 non-math-heavy 的职位会少很多。
不过马工里 math heavy 的 job 确实越来越多。
因为投行累死累活才几十万，马工是个人包裹都百万
不过这个趋势现在就有了。
比如从前 data infra 一大堆 job 就是 ETL，说白了就是把数据从原始开始一步一步精炼，养了一大堆 DA 和 data infra TPM。
但现在有 BigQuery 了，原始数据直接 high frequency 存在 BigQuey 的 segmented table 里。至少马工组不用啥 data infra 的 DA 们做 ETL 了，一个 300 行的 BigQuey Optimized SQL 直接查询 20 个 high frequency data 的原始数据 table 后 3 分钟内跑出结果。当然是有点小贵，3 分钟可能花了 3 天的 slot cost ～～～ 汗💦 ～～～ 但省了一堆 DA 做 ETL 以及相关 TPM 的 overhead cost 不算。按原来做法走两个组的 TPM 要两周 cross team 才能干完的事，现在单个马工写个 query 然后 optimize 加 test 最多一小时就搞完了。当然 BA 那边的漂漂美眉可能要闹心了，SQL BootCamp 又要再来一次哈哈 ～～～
这个倒是没错。根据多年观察，比如PM这种基本只招藤校的new grad。如果不是藤校的，基本上告别毕业就职顶级大公司的希望。但是码农是什么学校的都有，很多甚至没有美国学历。
sales不可能跟码农比。楼主说的是sales manager，一人管一层楼的那种人。去过几个狗家的sales center。大部分sales并不是狗家员工，而是受雇于另外vendor的contractor。做sales manager的，都是40-50岁以上的人。他们每天主要做的事情就是写黑板，给团队打气，讲笑话。。。
没错。PM其实要做到Level 6以上才算真正开始发挥自己的实力。L3到L5基本就是做一个沟通的桥梁而已。
我的天，这是披着马甲造谣的现行？？？
都不用说湾区的大公司了，普通公司的薪水人均也很高了，否则在湾区过生活都是问题…… ---发自Huaren 官方 iOS APP
https://www.google.com/amp/s/www.cnbc.com/amp/2019/04/09/how-much-money-you-need-to-make-to-be-in-the-top-5-percent-in-new-york.html你不会真以为这里1pct都是码农吧
我还以为pm 很高呢
造什么遥了，这里大妈哪个老公不是包裹百万的