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Yelp Search Team Data Mining Engineer v.s. Amazon

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💰晒工资抖包袱
找工年度: 2018
找工季节: 10-12月
工作来源: 校园招聘会
公司名称: yelp
工作类别: 全职
地区: BayArea湾区
具体工作,组,tech stack等: search team
工作职位类别: 码农类General
岗位类别: IC (Individual Contributor 技术岗,不管人)
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base salary 一年工资: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
年终奖金Yearly Perf Bonus: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
Equity(RSU/Option)总价值(通常给四年的): 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
RSU # of Shares: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
RSU Price per share: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
Option # of Shares: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
Option strike price: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
Equity Vesting schedule: 25% 25% 25% 25%
签字费sign on bonus第一年: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
谈判,其他手头offer,目前工资对比: amazon
你对这份工作最看重什么: cool projects and machine learning involvement
应届or在职跳槽: 应届毕业生
目前最高学历: 硕士
相关工作经验范围: 短暂实习或全职不超过3个月

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onsite两周了,今天刚拿到offer,在search team SF,下面是一段team的介绍。

Team Mission: We are responsible for the full yelp search experience from guiding a user's intent with autocomplete to showing high quality search results that drive user engagement. We own the models that power our query understanding and search ranking as well as the infrastructure that enables development and scalability.


Projects: We leveraged our rich data on user behavior to discover patterns in how users iteratively "refine" (more precisely specify) their intent for service-related queries like movers and plumbers. To make these successful query patterns more accessible and to encourage wider engagement with them, the search team added the capability to support these refinement behaviors on the backend, including new machine-learned models to ensure excellent relevance for their search results. This project also tied in with frontend work resulting in entirely new UI elements to surface these refinement suggestions to users and to ensure users understand what's going on behind the scenes.


Technologies Used: Java, ElasticSearch, Lucene, Hystrix,
Redshift, Cassandra, NLP tools, mrjob (MapReduce), Kafka, Python

说实话,我对做machine learning/data engineering的东西会比general backend会感兴趣(因为接触的比较多吧)技术栈看上去挺吸引人。现在手上还有amazon,明天deadline,package如果在湾区的话第一年是差不多的,但是amazon不知道确定的位置和组是一大吐槽点。

所以请大家看看这两家如何选~(楼主还是想工作一两年跳槽的,今年牛逼公司都不理俺)。主要从这三个角度:
1. 公司的发展前景和reputatio
2. 能学到的技术和软技能方面的提升
3. 公司的culture

楼主近几年不打算回国。

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sleepwalker 2018-11-20 15:31:47 | 只看该作者
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Amazon 最大的问题就是这个不确定,你要是到云服务组,听起来很帅是吧,insfra诶,然后其实是改tiny feature,然后每天on call。青春就在细枝末节中耗费了。
(没错,我是一个亚麻黑)。
yelp股票给的中规中矩,base稍微有一点点少。讲道理你从阿玛棕跳和你从yelp跳其实没差..........
而且就冲着你这一大段yelp的描述来看,你也肯定是想去yelp。
一句话,follow your heart。otherwise you'll regret one day
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rogerlin1234 2018-11-20 15:56:29 | 只看该作者
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sleepwalker 发表于 2018-11-20 15:31
Amazon 最大的问题就是这个不确定,你要是到云服务组,听起来很帅是吧,insfra诶,然后其实是改tiny featur ...

我现在在 AWS 实习, 其实你说的挺对的, AWS 蛮多operation的组,都是已经蛮稳定的,只有小feature可以改。另外 oncall 是组里 轮流每人一周,组大的话 可能两个月轮到一周,不是每天,这个请别乱说。另外去 F 和 G 也不见得就有 big feature轮到new grad去加。

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 楼主| 忘川蒿里 2018-11-20 15:39:36 | 只看该作者
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little9 发表于 2018-11-20 15:37
对了lz可以求个yelp面经吗

因为被告知是confidential的,就不透露具体的啦,不过偷偷告诉你,看地理最近的data mining的面经和那份整理就可以~

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little9 2018-11-20 15:33:07 来自APP | 只看该作者
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亚麻都要deadline都不知道位置和组吗?
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little9 2018-11-20 15:37:56 来自APP | 只看该作者
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对了lz可以求个yelp面经吗
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 楼主| 忘川蒿里 2018-11-20 15:40:04 | 只看该作者
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little9 发表于 2018-11-20 15:33
亚麻都要deadline都不知道位置和组吗?

不知道的,应该入职前一个月才能知道,我四月份入职
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mtli 2018-11-21 10:20:56 来自APP | 只看该作者
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楼主想问下面完yelp有直接问你要reference吗?
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 楼主| 忘川蒿里 2018-11-21 23:17:52 来自APP | 只看该作者
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mtli 发表于 2018/11/21 10:20:56
楼主想问下面完yelp有直接问你要reference吗?

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woshizu 2019-10-15 06:16:14 | 只看该作者
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楼主的team介绍的好详细。。。我这边收到邮件只有个笼统的介绍, 都不知道是要干嘛的。。技术栈也不知道= =
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