自己的一身本領在職場值多少錢？這個公司免費幫你做評估談價格

前段時間，小探有個好朋友從某美國大學計算機專業本科畢業，來到灣區找工作。過程挺順利，不久他就拿到了某個著名科技公司的offer，基本工資加股票大概是11.5萬美元一年（稅前），小探表示恭喜恭喜請吃大餐；這廝一臉沉思，說在某網站給自己做了個評估，覺得錢給少了......

小探呵呵一聲冷笑，然後不再理他。結果過了一周，他喜滋滋給小探發了個微信，說經過和公司HR「討價還價」，年收入漲到了13.2萬美元，和某網站給的評估結果基本持平，遂決定接受offer。

小探一驚，「某網站」是哪個網站？這對找工作的人來說，簡直是個寶啊！朋友給了小探網址，告知該公司名叫Paysa。然後今天，矽谷密探（微信公眾號ID: SVS-007）就懷著激動的心情去採訪這家公司的CEO，Chris Bolte了！（論什麼叫效率）

首先，我們整理出了一些Paysa根據大數據和機器學習做出的調查結果和乾貨信息，供同學們找工作時參考。

今年最熱門的技能包括哪些？

如果想在美國最有競爭力的科技公司找到最熱門的三款工作之一，包括設計師、工程師和產品經理，那麼你需要點出一整套的輸出技能來武裝自己。那麼，這三種職業分別應該具備哪些最受歡迎的技能？根據Paysa的大數據分析，結果總結如下。

設計師：User interface design（用戶界面設計）；Graphic design（平面設計）；Web design（網頁設計）；Photoshop；Illustrator；Information architecture（信息架構）和Art direction（藝術指導）。

工程師：c++/c/c#；Java；Software development；Python；Javascript；Agile methodologies和SQL。

產品經理：Project management（項目管理）；Leadership（領導力）；Customer service（客戶服務）；Strategy（戰略）；Cloud computing（雲計算）；Product marketing（產品營銷）和Enterprise software（企業級軟體）。

看得出，相比較設計師和工程師職位，產品經理一職則要求更多「軟實力」和管理能力，所以很多人想成為產品經理的話，都會跑去讀一個MBA。

最受歡迎的公司及其發展趨勢

另外，Chris告訴矽谷密探，Paysa的數據顯示，全美目前最受求職者歡迎的公司還是那些聲名遐邇的矽谷當紅炸子雞，前四名是Uber、Airbnb、Google和Pinterest。接下來還有Facebook、Dropbox、Amazon和Linkedin等等。

下圖展示了這四家公司的Company Rank（公司排名）隨時間的變化。這個排名從求職者角度出發，衡量的是公司內部科技人才的質量。可以看出：Google從2013年以來人才質量穩定，居於高位；而Uber從13年3月開始發力，人才質量在2015年3月到達頂峰並且一直維持；Pinterest和Airbnb科技人才總體是向上攀升的趨勢，但是看起來後者可能會進一步受到高質量求職者歡迎。

這樣的行業和公司分析，只是Paysa做的一小部分工作。這家公司更大的優勢，是通過機器學習，對個人求職者進行全方位評估，告知其最適合的公司和工作、與背景匹配的目標收入、最好的發展路徑等每個人在找工作過程中最關心的問題的答案。——並且，服務是免費的！

那麼，Paysa怎麼樣做到這一點呢？它給出的評估是否可靠？這其中的關鍵就是Paysa的數據收集和分析能力了。

用數據說話

Paysa從企業、獵頭公司、個人用戶和各種公開渠道收集和抓取了海量信息，並建起了四個資料庫。

第一個資料庫是關於公司（僱主）的。目前，Paysa收集了超過100萬家美國公司的數據，既有公司自身的地理位置、市場定位、年收入、發展階段、融資數目等指標；也包括和僱員本身息息相關的資料，比如主要工作類型、工資福利待遇和平均升職時間等。Paysa的CEO表示，他們可以在多達一萬個變數上對一家公司進行數據分析和衡量。

Paysa的CEO，Chris Bolte

第二個資料庫囊括了數百萬個工作崗位。目前Paysa主要做技術員工的求職分析，所以這個資料庫包括的工作數量算是相當龐大了。Paysa和美國著名求職網站Indeed合作，從後者那裡獲取了這些工作崗位信息；然後用機器學習的方法分析每份工作的描述和要求，比如編程語言、設計軟體、學歷背景等，從而獲知怎樣的綜合素質讓求職者最有市場競爭力。

舉個例子，Paysa發現，最近超過5%的崗位描述提到了Perl這種編程語言，並且要求該語言的工作給出的平均薪酬是13.92萬美元，那麼我們就知道：懂得Perl語言會讓求職者更吃香，並且預期收入會更高。

第三個資料庫用於收集求職者的簡歷，並且細分和摘取簡歷中的有用信息，包括畢業學校、實習經歷、前任僱主和最高職位級別等，這些數據可用於和第二個資料庫的信息進行匹配。

最後一個資料庫專門用於紀錄各家公司各種技術工作的薪酬（這也是大部分求職者最關心的信息），包括基礎薪資、股票期權、獎金和入職獎勵等，目前已有超過3500萬份資料，一些熱門公司的薪酬數據則有數萬個。比如Paysa收集到3.4萬份來自谷歌公司的技術崗位的薪水資料，發現這數萬名員工的第一年平均年收入是20.2萬美元，其中基礎工資12.1萬美元，年度獎金2.3萬美元，股票價值5.8萬美元，最後加上入職獎勵2.3萬美元（只有剛入職第一年才有）。

有了四大資料庫並收集了足夠數據後，Paysa如何在此基礎上幫助個人求職者？以小探的朋友為例，他在Paysa上註冊了個賬號，然後把自己的簡歷上傳。Paysa可以將這麼一份簡歷，劃分成多達2000個信息點；而在他找軟體工程師這樣的工作時，把這些信息點和提供相應崗位的公司數據一一對應分析，從而得出結論：以他的背景，能否獲取這份工作，雙方是否契合，目標薪資應該是多少，以及晉陞路徑和所需時間等。

自動化個人職業顧問

根據paysa的大數據分析：雖然整體來看，技術類工作（尤其是計算機相關）的收入高於美國個人收入中位數，但是仍然有超過三分之一的技術人員，獲得的薪酬是低於自己的應有水平的。以軟體工程師為例，他們的平均年收入為11.2萬美元，如果低了10%，那就是一年少賺1.12萬美元。

你的工作價值往往高於實際獲得的薪水

所以，Paysa給自己設定的目標是：每一年可以幫助100萬求職者，獲得至少5000美元的薪水增加！Chris告訴小探，他創立Paysa的原因，就是發現市面上缺少可靠的、更新及時的、（最重要的是）個性化的信息，來幫助個人求職者正確地找工作和制定職業發展規劃。

Paysa網站的一些成功案例

想必大家找工作時，都經歷過一個毫無頭緒的過程：向一些公司投簡歷，然後搜索網上和這些公司有關係的任何報道，試圖多獲得一些和應聘相關的內容，卻毫無頭緒；又或者在Glassdoor上查看那些碎片化的、用戶自己撰寫的主觀評價，但是可信度存疑。最後，美國的職場文化，根本不鼓勵員工談論薪酬相關的話題。

現在Paysa的出現，就是希望藉助大數據和機器學習的力量，在人力資源市場上，消除信息不對稱導致的不平衡，做求職者的「自動化個人職業顧問」，幫他們正確定位自己的待遇和價值，提高他們和HR談判的底氣和能力，並且給出職業發展的方向指導和方法建議。

目前Paysa對個人用戶是免費的，Chris表示：目前他們還不需要考慮盈利，未來可能為公司客戶提供收費服務。Chris這麼說，底氣可能在於：1，他前一家任職高管的公司被沃爾瑪高價收購（有媒體透露收購價為3億美元）；2，Paysa去年拿到了400萬美元的種子輪融資。（由New Enterprise Associates領投）。

他們會在接下來三到六個月內展開A輪融資，用於進一步優化大數據的分析和學習，以及獲取更多求職者的關注和使用。

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