►前言：
Block Inc. 是一家专注于金融服务的全球性科技公司，由Twitter创始人杰克·多西和吉姆·马克维共同创立于2009年6月，总部位于加州旧金山，前称Square Inc. 于去年12月改为先用名。其构建模块由Square, Cash App, Spiral, TIDAL和TBD54566975组成。
据Glassdoor统计，Block的DS岗位年平均薪水达到了158,366万美元，甚至还有5万多的stock bonus。
今天就由Samuel导师来为大家详细介绍如此高薪又小众的公司~
►本文内容概览：
☑️公司介绍
☑️岗位介绍
☑️面试过程
☑️工作体会
☑️工资/奖金介绍
☑️升职空间
☑️地理位置
►公司介绍：
Block是硅谷新兴的金融科技(Fintech)公司，业务涵盖支付，SAAS，投资平台等。Block曾用名为Square，最被人熟知的业务是线下POS支付业务，经过十多年的发展，Block除了线下和线上支付业务外，还提供软件SAAS服务例如restaurant, payroll, appointment等。在B2B的支付业务外，Block还有B2C端cashapp. 作为一款集成了robinhood, paypal和venmo所有功能的手机软件，cashapp将支付行为中的买家和卖家紧密相连，逐步构建了Block自己的闭环支付生态系统。此外，音乐软件TIDAL和buy now pay later的服务afterpay也在近年加入Block旗下。
Block虽然有着丰富的产品线和闭环生态，但在各个细分邻域都有竞争对手。线下支付业务有clover等一众支付终端作为竞品，线上支付有Stripe, Paypal, SAAS的同类产品较少，但其中不乏在设计圈中知名的SquareSpac3. Cashapp竞品自然不用多说，是PayPal, Venmo和robinhood. BNPL的领域也面临affirm的巨大挑战。此外，苹果，JPM, Visa, Mastercard作为Block的战略合作伙伴同事也是潜在的竞争对手。但我不认为支付领域目前应该一家独大，大多数Fintech公司都在力求建立自己的生态闭环，以此来挑战传统的金融服务。从这个角度出发，无论是苹果还是PayPal，他们与Block都是新兴金融支付体系下的战友，良好的竞争使他们蓬勃发展，百花齐放。
►岗位介绍：
Block的数据岗位主要有：
- machine learning engineer
- data scientist
- business intelligence analysty
- data analyst
其中data analyst一般是运营部门直招的data support，另外三个是比较general的数据岗位。Data scientist在block的定位是experts who can leverage data to provide business solution. 经常有学员问我，Block的DS需不需要会建模，会写算法？我的回答是，需要但不是必要。因为解决问题的方法有很多，analytics是一种方法，建模也是，不同的人对待同一个问题的解决方式不尽相同，但如果能简便高效的打成目的，方法其实并不重要。
相比之下，MLE的定位则是提供machine learning solution. 我本人是data scientist，在日常工作中也有很多和MLE一起合作的建模机会，当然我认识的很多DS更倾向于选择用分析的手段解决大部分问题。最后BIA可以认为比DS解决更non techinical problem的 data expert， 相比DS来说他们站在业务的更前端。
►面试流程：
我本人只参与过DS的面试，所以以下的介绍均只适用于DS面试。
-HR轮：这一轮几乎不会有任何的tech问题，主要是了解下申请的timeline以及location的倾向，以便安排面试。
-Tech Screen：一共两轮，Sql轮30分钟，算法轮45分钟。两轮可以分开面也可以合在一起。sql一共有8道题，一般来说完成前5-6道题就算通关。算法轮难度为leetcode easy，我跟人认为甚至比大多数leetcode easy还要容易，可选的脚本语言是Python和R。
-Team Match & HM Screen：这一轮HR会先挑选，然后分别和对应的hiring manger聊半小时。具体内容主要是看双方是否对彼此有兴趣且合适，一般来说你没有techinical question但可能会深挖过往的经历。
-Onsite：如果team match顺利的话，接下来是onsite. 一共5轮， 分别为data investigation, business strategy, Leadership, Partnership, 以及data modeling. Data investigation会提供一个dataset给面试者，然后通过共享屏幕的方式进行数据的处理与解读。Business strategy主要是围绕AB test展开的实际问题解决案例。Leadership也就是我们速成的behavior轮，这里有可能会遇到压力面试。Partnership是根据team match的情况请对应的partner来考察你是否是一个好的team player. 最后的date modeling是让你现场建一个预测模型。这里是允许调包的，所以其实很简单。
Block的所有面试均可以现场google，所以同学们不用太纠结于背诵语法函数的syntax。
►工作体会：
Block的work life balance在业界是相当出色的，加班的情况不多，同事之间也不是很卷。最重要的是，因为是成长型公司，Block的业务领域很大，但组织结构并不冗余，这就减少了绝大多数的办公室政治。我在Block之前曾就职与两家FLAG公司，对比之下Block的企业文化是我最喜欢的。
►工资/奖金介绍：
Block的薪酬在业界算是中位数偏上，但绝不是最高的那一批，因为没有bonus. 工资结构是base + 股票的形式。不过股票的refresh频率和力度都是非常惊艳的，几乎每年都会refresh相当多的股票。成长性公司的股票还是有很大的潜力的。
►升职空间：
Block很少招应届毕业生，只有少量的return offer发给实习生，这些人入职是level 3. 一般社招1-4年工作经验的target level是4, 4年经验以上的人可以面level 5. L5是block的terminal level，意味着你可以在这个level一直工作到退休。从3升到5相对容易，按部就班的工作学习就可以做到。从5开始，升职所需的skillset开始发生变化，软实力的要求越来越高，需要额外的自我提升以及机遇的加持才能突破l5的天花板进入下一个层次。
►地理位置：
Block总部在旧金山，其次在圣路易斯、佐治亚、纽约都有办公室。值得一提的是，Block支持remote而且是永久remote，所以location并不是一个很大的concern. 我本人是我们组第一个在东部的hire，经过我两年的“不懈努力”，我们组目前有半数以上的人都base在美国东部了（笑。