Mean Value是为留学生，也是职场新人的职业发展服务中心，专注四大、会计、咨询、金融、快消、市场等行业，为职场新人提供咨询阅读、技能培训。
目前职问已经为超过890名留学生提供求职培训的服务，并帮助超多名学员拿到心仪实习、全职Offer！
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我们的愿景
我们的愿景是助你梦想成真。我们愿意帮助有理想的留学生，帮他们在全球顶级跨国公司有一席之地。在国外求职或实习竞争激烈，求职艰难，想成功就必须勤奋且有韧性. 跨国企业需要自己团队的成员有干劲，善于团队合作，有领导者的潜力，善于沟通与说服别人，勇于接受挑战，享受工作并能发现乐趣。公司都想雇佣有真正令人赞叹的有才能的人，这也是我们能真正希望帮助你从人群中脱颖而出！
我们如何帮你？
在北美找工作，绝对不是一件容易的事情， 我们需要付出很多很多，也不一定可以达到我们想得到的，哪怕只是一个小小的实习机会。 因为， 你要做很多的准备，从礼仪，修改个人简历， 准备面试和投递简历，到后期的一轮二轮面试。每一关都是需要学习和领悟。我们不希望你被动的接受你所面临的事情， 我们来帮助你，主动的激励你， 辅助你找到合适的实习工作！
伴你实习计划
伴你实习是Mean Value Consulting为2018 秋季实习特别制定的计划.
  1. 还在犹豫要不要实习？ 快跟我聊聊，我来告诉你，为什么你不能再犹豫了！
  2. 还担心自己的岗位没有合适的资源？ MEAN VALUE  上百家合作公司， 金融，快消，会计， 咨询， 审计， 人力， 管理，体育等30＋岗位任你选择
  3. 还不清楚自己的人生规划？快来联系我们，一对一专业顾问免费咨询，告诉你未来的路要怎么走！
  4. 我怎么确定实习是我想做的实习？
    MEAN VALUE 会结合学校和你的工作经历背景、GPA、经验、 性格、兴趣、 能力、价值观等多个维度对学员的求职竞争力进行综合评定,专业化评估学员职业发展意向,提供个性化职业评估分析报告,规划职业方向以及求职目标。并帮助你顺利得到北美秋季实习的满意offer！
伴你实习计划之一：
Data Science Intern
Position:
Data Science Intern
Responsibilities: 
  • Help develop algorithms and predictive models to solve critical business problems
  • Identify new data sources that will improve business intelligence product suite
  • Establish links across existing data sources and find new, interesting mashups
  • Work closely with the data science team to identify, design and build appropriate datasets for complex experiments
  • Coordinate data resource requirements between analytics team and engineering team
  • Develop tools and libraries that will help analytics team members more efficiently interface with huge amounts of data
  • Create informative visualizations that intuitively display large amounts of data and/or complex relationships
  • Work with product managers, engineers, and analytics team members to translate prototypes into production
Qualifications: 
  • Students pursuing advanced degrees (Master’s / PhD) in a quantitative space (Statistics, Bioinformatics, Mathematics, GIS, etc.)
  • Proficiency in Python and/or R, particularly for application on large data sets
  • Coursework or work experience involving data mining, machine learning, building algorithms, applied math and statistics a plus
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