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长期以来，对于纽约的刻板印象可以用这样总结：
提起纽约...
世界金融中心、经济中心
华尔街、时代广场、第五大道
全球媒体、政治、教育、娱乐等行业的风向标
再看纽约市的百度百科：
唯独没有科技二字

很多在美读计算机的留学生择校时候，内心是这样的：
-纽约？

-算了
这些都是老黄历了。
进入21世纪的第二个十年，纽约已经成为事实意义上的东海岸硅谷。所以，Amazon HQ2 的到来，其实对于纽约科技行业，不是从0到1，而是锦上添花。
纽约的科技行业不但长期存在，而且增势显著。
不过其他行业的光环过于耀眼，而大部分纽约科技公司都深藏于熙熙攘攘的商业区里，没有形成硅谷那种夸张的群聚效应，导致外界低估了纽约的科技中心地位。
为了证明纽约的东海岸硅谷地位，说再多都不如几个栗子——
MongoDB
学过大数据的同学们应该都对这名字有点印象。
它的背后，就是2007年成立于纽约的MongoDB 公司。创始人们本来想做一个PaaS平台，但是突然发现当时市面上没有他们看得上眼的数据库平台。于是趁着云计算这股风，Mango DB 产品顺利起飞。
2017年纳斯达克上市，当前市值：38亿美元。
Etsy
大家都听说过eBay，是一个买卖二手商品的好地方，但是如果你喜欢更加精专的手工制品、古着、古董，那么这家2005年成立的电商品牌你一定需要了解一下。
2015年纳斯达克上市，目前市值：57亿美元。
WeWork
共享办公老大的雏形是2008年布鲁克林的一个叫做“绿桌子”的共享办公空间。
由于正确地抓住了金融危机之后传统写字楼短暂的不景气，配合零工经济还有数字经济的崛起，WeWork纽约的办公区域曼哈顿从SoHo区的一个点，扩张到了纽约61个点，全世界485个点。
目前估值：200亿美元。
Google
在纽约呆久了，都会知道谷歌有一个纽约总部，就在Chelsea Market的对面。这是一栋建于1932年的Art-Deco风格办公楼，一共18层，地址是第八大道111号，有7000谷歌员工在其中上班。
但是不要小看了谷歌在纽约的体量，如果按照可用面积计算，111号楼本身依旧是纽约第四大的楼，有着27万平方米的可用面积——光着一栋楼就比苹果新总部（26万平方米）还要大。
2018年三月，谷歌斥资24亿买下了Chelsea Market，计划扩建用来办公；而最近随着亚马逊的强势进入，谷歌的圈地活动也活跃起来，坊间传闻其即将继续购买一个不远处的大型写字中心，可以再容纳8500名员工。
本周二，亚马逊官方宣布了入驻皇后区长岛市（注意，不是旅游景点“长岛”）。首批入驻的写字楼是纽约除了曼哈顿之外的第一高写字楼——原花旗集团大楼（下图中右侧写字楼）。
这也标志着纽约从布隆伯格（Michael Bloomberg）时期就开始的扶持科技行业的努力，迎来了阶段性的胜利。
布隆伯格发推，庆贺纽约这些年的努力
纽约科技行业发家史

布隆伯格早就遇见了科技行业的重要性，在金融危机之前，就制定了长期的战略来引进高素质科技人才，升级现有劳动力的技术能力。
2010年，市政当局就高调举办了一次应用科学竞标，面向顶尖高校和研究中心，征集在纽约建立一所专注于科技、企业家精神还有商业应用的高等教育机构。市政当局同时开出拨款1亿美金和土地免费的优惠政策。
竞标者当中不乏卡内基梅隆、斯坦福还有MIT这样的重量级学府。
最终赢得竞争的市康奈尔大学和以色列科技院联合提出的罗斯福岛-Cornell Tech方案。
罗斯福岛，就位于曼哈顿和长岛市之间。两所世界顶尖高校承诺：通过开设计算机科学、信息工程等专业，给纽约市带来28000个工作机会岗位，培育上万研究生以上学历学生，孵化600所公司，产出230亿美元经济效益。
就和当初承诺的一样，这两个学校的合作办学行为在科技圈左右逢源。课程上和业界真的市紧密协作，营造出了一种“创业公司”一般的学习环境。早期没有好的办学地点，于是谷歌创始人拉里·佩奇还有谢尔盖·布林（他们的母校斯坦福原本呼声很高）非常慷慨地捐献一部分纽约的谷歌办公室出来给Cornell Tech作为临时校区。
正式的Cornell Tech的罗斯福岛主校区已于去年开始投入使用。该校校长，同时也是亚马逊的董事会成员。
这次竞标也是对于各个高校的一个有益刺激——竞标失败之后，哥伦比亚大学扩张了自己的工程还有计算机科学项目，成立了数据科学院（Data Science Institue）；纽约大学则兼并了Polytechnic University，成立了今天的Tandon School of Engineering；全美计算机名列前茅的卡内基梅隆，纵然没能赢得竞标，也依然在2015年进驻纽约。
哥大 Jerome L. Greene Science Center
除了竞标，纽约州还有一个非常丰厚的人才引进政策——Excelsior Jobs Program。
这个项目用大方的最长长达10年期的税费减免，来鼓励高科技企业入驻纽约州。从2010年以来，这个项目已经针对157家企业，免去了1.2亿美元的税收。这次亚马逊来到纽约，很大一部分的税收激励也是由这个项目给的。
在此背景下，纽约的科技行业蓬勃发展。
从业人员规模上，科技行业雇员数量一路连涨，2013年（那还是用iPhone4的年代）就突破了10万大关。根据美国政府统计，2010年到2017年间，纽约市科技工作者数目提高了65%，达到了13.47万人，人均工资为14.7万美元，远高于纽约市私营经济从业者8.9万的平均工资。
图表来源：PwC-CB
从风险投资规模上看，纽约近年来排名已经把其他东海岸城市甩在了后头，仅次于湾区。
比如在刚刚过去的2018年第三季度，根据普华永道的调研，投资者们给纽约都市区的创业公司注资59亿美元，创下了历史新高——而这个规模，已经超过了硅谷。
天价招商引资费用，究竟值不值？

2017年9月，面对西雅图由于人口激增而日益增长的住房、交通压力，亚马逊决定斥资建立第二总部“HQ2”。该总部建成后，将与公司目前在西雅图的总部拥有平等地位，平起平坐，而不只是一个卫星办公室。
亚马逊早已不是当年那个网上卖书的电商平台，而是世界顶尖的云计算提供商、媒体公司、广告平台，以及人工智能商用化的开拓者。亚马逊原计划为第二总部所在地投资50亿美元，承诺会带来5万个工作机会——其中大部分是要另起炉灶现招的。

正因为如此，HQ2项目，从一开始就时刻牵动着全美政客们的心。
面对科技巨头落户和5万个高薪岗位的诱惑，20个候选城市使劲浑身解数，希望把亚马逊“招商引资”进来。一时间各种招式层出不穷，笔者最喜欢的是走搞怪路线的有堪萨斯城，他们的市长亲自上阵，上亚马逊买了1000个商品，并写下了1000条走心测评，以求科技巨头欢心。
最后亚马逊的选择了两个地方同时作为HQ2——一个是纽约市，一个是阿灵顿县。
而汇总我们目前知道的入驻条件，纽约给出的“招商奖金”会超过20亿美元，而阿灵顿给出的“礼包”要小很多，为5.7亿美元。
美国人的“纳税人观念”深入骨髓，不难想象批评纽约铺张浪费的声音会不绝于耳。但是这真的是一笔亏本的买卖吗？让我们做一个数字上的分析：
首先，纽约州、市政府会向亚马逊提供：
- 如果亚马逊能带来它所承诺的工作数量，会得到一笔巨额refundable tax credit (返税信用), 最高可达12亿美元的——什么意思？就是税务局(IRS)会给这些全职员工退（song）税（qian）。按亚马逊预计未来10年向员工支付的工资的百分比计算，相当于每个亚马逊总部纽约员工十年内每年可以白拿4800美元！


- 根据未来10年亚马逊会占用建筑物的面积，提供3.25亿美元的现金补助。 


- 亚马逊还将申请其他符合条件的奖励措施，包括《纽约市的工业和商业减税计划》以及《纽约市的搬迁和就业援助计划》，这些数额还处于待定阶段，但是有媒体人士计算，算上所有的奖励，最终给到亚马逊的总优惠可能会价值28亿美元。
而对比一下，亚马逊会给纽约市带来：
- 超过2.5万个全职工作。 
- 来自亚马逊的25亿美元投资。 
-建立一个创业孵化器。 
-为当地的公立小学和中学捐赠土地。 
- 设施建设总面积会超过37.1万平方米，日后可能增加一倍。
- 预计20年内增量税收将超过100亿美元。
账面上看，就算10年内把28亿美元拱手放在了亚马逊囊中，这笔交易都不亏。
纽约市乐于看到的发展方向——终于，纽约第一次有了夺目的科技图腾，从此，纽约科技产业园区的形成，世界各地高科技人才的群聚，终于可以用肉眼看见。

若干年后，曼岛以东，就是第二硅谷。
福
利
纽约的科技巨头要什么样的技术人才？
随着亚马逊和谷歌在纽约的扩张，可以遇见的会是一场人才竞争的恶战——一边是求贤若渴的公司，一边是来自东海岸的群英荟萃。在撰写本文的过程中，笔者整理了一些tech岗位上的最新动向。

在谷歌过去12个月发布的 14,000 个职位中，三个最受欢迎的职位分别是软件开发工程师，项目经理和营销经理，其中，懂 Linux 和 JavaScript 的人才更被谷歌看重。
同期亚马逊发布的超过42000份职位中，需求最多的三个岗位是软件开发工程师、软件开发经理和解决方案架构师。亚马逊需要更多精通微软C#语言和Java的软件工程师，它还在寻找有经验的面向对象分析和设计的专业人士。
两家公司都需要擅长使用Python编程的人才。Pytho通常用于大数据项目，但谷歌62%的软件工程师岗位要求使用Python，亚马逊为36%，而全美范围内，只有19%的雇主需求Python人才。
亚马逊和谷歌超过五分之一的软件工程师岗位要求机器学习技能，全美范围这个比例不足3%。两家公司63%的软件工程师岗位需要会用C++语言，该语言通常用于打造应用和操作系统，全美范围内这个比例只有13%。
我们的兴奋点是：
美国著名商业媒体《商业内情·Business Insider》在研究了亚马逊在西雅图总部设置的1万4000个工作岗位及其薪资之后，预测了即将称为亚马逊纽约HQ2香饽饽的12类高薪职位（年薪9万美元以上）。
咱们赶紧准备好CV和cover letter吧！
数据工程师Data engineer
负责建造和维护数据管道和数据系统。这个预测绝对不会跑空，亚马逊完全是一个建立在数据之上的企业。
Glassdoor显示平均年薪: $94,640
运营经理：Operations manager
负责监管团队，管理库存、采购以及各个部门的工作流。
Glassdoor显示平均年薪: $99,338
商业智能工程师
Business intelligence engineer
负责数据分析，以帮助各部门提高效率以及对市场需求和特点的把控
Glassdoor显示平均年薪: $100,732
软件测试工程师
Quality assurance engineer
负责监控软件开发、测试个人产品，以保证没有差错。
Glassdoor显示平均年薪: $101,712
高级采购经理
Senior vendor manager
负责管理维护与供应商之间的合作关系。
Glassdoor显示平均年薪: $110,712
研究员Research scientist
负责分析科学实验、测试的数据。
Glassdoor显示平均年薪: $112,861
软件开发工程师
Software development engineer
负责开发计算机系统和软件。
Glassdoor显示平均年薪: $114,856
数据库管理员
Database administrator
管理、维护数据库——这是亚马逊的命根子。
Glassdoor显示平均年薪: $118,000
项目经理Program manager
负责监管和运营一系列的公司项目，旨在提升性能。
Glassdoor显示平均年薪: $126,118
高级市场经理
Senior marketing manager
负责监管市场企业团队的战略和市场活动。
Glassdoor显示平均年薪: $129,089
经济学家Economist
负责对政府、公司及其他机构提供经济学相关问题的顾问工作
Glassdoor显示平均年薪: $129,179
高级用户体验设计师
Senior user experience designer
负责开发及优化产品，以提告用户体验满意度。
Glassdoor显示平均年薪: $131,209
我想成为亚马逊员工.
共同还能日日在中华美食中醉生梦死！
世间还真有双全法。
来看看亚马逊的11类不限工作地点的岗位。
解决方案架构师
Solutions architect
全职工作，负责维护亚马逊合作方和客户的技术设备。（额，这看上去是个到处出差的工作啊）
平均年薪: $140,818
加拿大英语语言专家
Canadian-English linguist
精通加拿大英语，负责转录、翻译和分析加拿大英语数据。
平均年薪: $57,909
通信项目经理
Communications program manager
这个远程职位要求拥有在高科技公司的工作经验，以及至少10年的市场经验。
平均年薪: $104,374
企业培训师
Corporate trainer
这是一个季节性岗位，帮助亚马逊培训企业大使。
平均年薪: $44,640
高端客户主管招聘人员 
Senior client lead recruiter
该远程职位要求，应聘者需要有5年左右的工作经验，以及可以流畅地使用西班牙语、葡萄牙语和英语。
平均年薪: $90,201
人力资源领导协调员
Human resources leadership coordinator
该远程职位要求，员工一定要“热爱客户、工作积极性高”
平均年薪: $54,727
技术编辑Technical editor
该远程职位负责为亚马逊云计算服务（Amazon Web Services）撰写和编辑培训资料。
平均年薪: $76,051
现场战略支持人员
Field enablement strategist
该远程职位要求管理和产品营销工作经验。
平均年薪: $72,892
虚拟项目经理
Virtual programs manager
该管理岗位要求员工有很强地领导力，并且适应差旅生活。
平均年薪: $94,063
资源采购专家
Sourcing specialist
该全职远程工作要求具有商业或人力资源方面的学位
平均年薪: $80,606
高级金融分析师
Senior financial analyst
该远程职位负责数据分析和成本控制。
平均年薪: $108,750
来看看
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都为你提供了哪些职位：

Amazon
【Position】亚马逊机器学习PTA
【Job description】
1. Participate in the design and development of big data analysis, personalized recommendation and other systems.
2. Responsible for data mining and natural language processing related models, algorithm design and development;
3. Responsible for large-scale Internet and UGC text data analysis and mining work, including classification, keyword extraction, named entity identification, clustering, theme analysis, emotional analysis;
4. Responsible for mass data analysis, text mining, feature analysis and computing, to provide comprehensive, high-value data analysis and efficient personalized recommendation and search technology support.
Google
【Position】Google machine learning data analysis
【Responsibilities】
• You solve business problems with machine learning methods, signal processing, optimization methods and relevant techniques and create data analytics solutions based on business requirements.
• You design and implement robust data driven algorithms on a massively parallel platform (i.e. Hadoop, HBase, MapReduce, AWS).
• You combine signal processing, machine learning and knowledge based methods in order to realize i.e. anomaly detection, fault classification, diagnosis and prognosis.
• In an agile process you closely work together with software engineers and domain experts in order to develop data analytics solutions for process industry and power generation
【Required Knowledge】
• You hold a degree (Bachelor, Master or PhD) in computer science, (applied) mathematics, physics or engineering (ideally with a focus on machine learning)
• You have several years of professional experience in the field of data science, machine learning or statistics
• You have extensive knowledge in data mining processes, signal processing, image processing, time series analysis or related fields
• You have experience in one or more of the following data analytics frameworks or libraries and programming (i.e. KNIME, Python, R, Anaconda, Scikit-Learn, Tensorflow, Java)
• Ideally, you have first experience with massively parallel processing i.e. Hadoop, Spark, Pig, Hive, AWS etc.
• You are proficient in English.
撰文：Ana/Frank
排版：恩奇
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毕业于Harvard University， Computational Science and Engineering专业。现任职于Amazon Web Service的Research Scientist，带领一支超过70人的团队。他曾任职于微软、波音航空公司、哈佛大学、普林斯顿大学、香港科技大学。
熟知Amazon、Google 及Microsoft等多家科技巨头的Tech Interview的考察重点，擅长教学如何通过刷题拿下Dream Offer。
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Boston College法律博士，University of Wisconsin-Madison经济学与政治学双学士。现供职于全球第二大资产管理公司State Street Global Advisors，任Vice President and Counsel。
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