Google 就业岗分析

本文通过分析Google公司官网23类岗位的招聘要求，得出了关于该公司商业型岗位以及技术型岗位的招聘要求总结，其中包括对最低相关工作经历年限的要求，对编程语言的要求，对沟通语言的要求，对相关专业的要求，以及对学历的要求。最终通过切分数据集以及机器学习，得到了中美外资投资单位招聘要求的相似度。

根据2020年中国统计年鉴，2018-2019年间，在外商投资单位中就业人数为1203万人。在2015年到2019年之间，在外商投资单位就业人数呈下降趋势，且在2019年仅占总就业人口的1.6%。这部分就业人数占据了城镇非私营单位就业人员的7%；虽然就以上数据来看，外商投资单位就业总人数并不高，但是，外资投资单位营业的营业额与就业工资在其他就业岗位中占比很高。

Google作为一家外商投资单位，是著名的跨国科技企业，业务包括互联网搜索、云计算、广告技术等，同时开发并提供大量基于互联网的产品与服务，其主要利润来自于AdWords等广告服务 [2] 。2017年2月，Brand Finance发布2017年度全球500强品牌榜单，排名第一 [5] 。2017年6月，《2017年BrandZ最具价值全球品牌100强》公布，谷歌公司名列第一位 [6] 。很多国内高校的毕业生以及国外高校的毕业生会在毕业几年后进入Google公司工作，依托良好的工作氛围和科技实力，毕业生的个人能力得到了极大的提高，并且收入可观。研究著名公司，大企业的就业要求，对毕业生的就业可以起到帮助性作用。

就业成功的重点是符合公司的要求，所以，分析一家公司所提出的招聘要求，可以有针对性地进行准备，提高就业成功率。
这篇文章的数据集来自Google公司发布的招聘要求，google公司将每个岗位的职位名称，工作地点和时长，职责，以及最低录取资格和首选录取资格按照岗位的不同显示在了不同的网页中。Niyamat Ullah通过爬虫将这些信息整理到一个数据集中。本文借助这个整理后的数据集，来分析Google公司在中国和美国地区的招聘要求，即哪些指标在招聘中会被关注的更多。
方法论
在数据清理之前本文已经进行了无效数据清除。通常情况下，一个公司在一个国家的招聘标准和商业目标应该是全国通用的，因为一个国家内的对外贸易能力，消费能力和消费需求，以及人口素质等，不会发生太多变化。基于这一个准则，本文先将原数据集简化，根据岗位所在的工作地点（包括非常具体的地区信息），通过正则表达式提取了国家（或某个地区）的信息，并用它替代原location信息，省去了不必要的加工。其次，根据原数据集中显示的岗位类别的信息，作者列出了Google公司所有的岗位大类，由下图可以看出，Google公司的商业型岗位类别要远远多于技术型岗位类别。分析这个数据有利于了解整个公司的概况，了解公司倾向于销售产品还是倾向于技术改良。在已经结束了初步分析后，本文将数据集分为中国招聘数据集与美国招聘数据集。然后，作者对它们具体的招聘要求进行了分析，其中运用到了nltk工具包。通过natural language toolkit(nltk),作者将原数据集中显示的Google公司每一个岗位的最低职业要求进行了信息提取，从中提取出了最低的相关工作年限，以及编程语言要求，最终机器学习分析了中美招聘要求的相似度，根据knn算法，两国招聘要求的相似度可达75%。
Result
通过初步的数据处理和分析得到：Google公司岗位类别共有23个，其中商业型岗位5个，技术型岗位
其中，sa类岗位占比最多，为总岗位数的14.4%，其次是占比14.2%的marketing，通过柱状图显示，sa类岗位数为168，而mc类岗位数为165。Google公司在全球91个地区招聘，其中占比最高的地区为占比25.2%的mountain view城，其次是占比20.9%的sunnyvale。从柱状图可以看出，mountain view的招聘岗位为187，Sunnyvale的招聘岗位数为155。总体来说，Google公司在美国提供624种就业岗位，在中国（包括特别行政地区）共提供77种岗位。
通过nltk处理，首先得到了每一个岗位的最低相关工作经历年限，其中要求0年工作经历的岗位有588个，五年以上工作经历适用于manager及以更高级岗位的招聘。
在数据集完成了分割后，先对两个数据集进行了学历分析。分析得出，Google公司的招聘要求中，本科（尤其是BS/BA类）学历要求最多，为基础要求，而仅有8种岗位要求phd学历，这8种岗位在美国被提供2个，在中国被提供0个。通过进一步的划分，可以得到：在中国商业型的岗位招聘中，本科及以上学历，5-7年的最低工作经历，熟练的英语沟通能力，专业知识被要求。而在中国需要编程语言的技术型岗位招聘中，本科及以上学历，0-3年的最低工作经历，熟练的英语沟通能力，专业知识被要求，其中manager及以上工作大部分要求python与java的编程语言掌握，少部分需要同时具备其他编程语言，如XML，html的掌握；engineer并不强制要求编程语言的掌握。在美国的商业型岗位招聘中，本科及以上学历，5年以上的最低工作经历，以及专业知识被要求。而在美国需要编程语言的技术型岗位招聘中，本科及以上学历，0-8年的最低工作经历，以及专业知识被要求，其中engineer的工作大部分要求python与java的编程语言掌握，少部分需要同时具备其他编程语言，如XML，html的掌握；manager并不强制要求编程语言的掌握。最终机器学习的结果得到，中美招聘要求的相似度可达75%。
Discussion
外商投资单位解决了本国人口与一部分跨国人口的就业问题，在跨国公司就业与在本国公司就业所需要的技能总存在着差别，而从本文机器学习（knn算法）的最终训练结果可以看出，谷歌中国分公司与谷歌美国分公司的商业型人员招聘和技术型人员招聘要求相差并不多。根据数据处理与机器学习的结果，本文得出以下结论：first，在中国，Google公司的商业型人才招聘（Sales & Account Management，Marketing & Communications，Finance，Business Strategy，Sales Operations）要求5-7年的相关工作经历，最低的语言要求是英语与普通话，最低的专业要求是相关专业本科（BS/BA or Bachelor）文凭；second，在美国，Google公司的商业型人才招聘（Sales & Account Management，Marketing & Communications，Finance，Business Strategy，Sales Operations）要求的相关工作经历的最低年限从0-14不等，语言除英语外并无其他要求，而对相关专业的要求与中国同为本科学历以上。Third，在中国，Google公司的技术型人才招聘岗位有两类需要编程语言：technical solutions和software engineering，普遍需要的编程语言是python，而对于相关工作经历的要求，technical solution与software engineering的要求不同：软件工程师要求更高的相关工作经历年限，而technical solution并不要求相关工作经历；对于学历的要求依然为本科以上。Forth，在美国，有编程语言要求（普遍为python和java）的就业岗位同为technical solution和软件工程，而相关工作经历的要求从0年到8年不等，对于学历的要求同为本科以上。总体来说，Google公司在中国的招聘标准虽然与美国没有显著区别，但相对美国来说是更为严格的。
本文的数据分析基于大量的数据处理，得出的结论相对准确。而本文的不足在于，缺乏现实的录取人员和未录取人员的信息，不能被视为一个贴切的机器学习数据集，如果包涵真实的录取人员和未被录取人员的信息，将会使训练和预测更加准确。

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