世界排名第 3 的滴滴裁员,开春求职必知的独角兽排行榜

滴滴巨额亏损与裁员事件引发行业震动,独角兽公司面临严峻考验。本文分析全球及中国独角兽公司的现状,探讨求职者如何在艰难环境下寻找机遇。

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作者 | 苏克1900

责编 | 胡巍巍

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年基本过完,冬天依然没过去。最近,「滴滴亏损 109亿,裁员 2000 人」的新闻一爆出,这个冬天瞬间更冷了。

滴滴是什么公司?你可能说,不就是一家做网约车生意的公司嘛。事实上,滴滴可能比你想象得牛逼。

根据权威网站「CBInsights」对全世界独角兽公司的最新统计(截止2019 年 1 月),滴滴是世界第 3 大独角兽公司,估值达到 560 亿美金,近 4000 亿人民币,比一大堆上市公司都值钱。

除了第 3 的滴滴,排名第一和第二的分别是中美两国独角兽「扛把子」:今日头条和 Uber。

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你可能听过独角兽公司,但并不太清楚和一般公司、上市公司有什么区别,简单介绍下:

独角兽公司(Unicorn Companies)是指:成立不到 10 年,估值在 10 亿美元以上,且未在股票市场上市的科技创业公司。超级独角兽公司则是估值在 100 亿美元以上。

独角兽公司在多轮融资后就会谋划上市,公司市值也会随之大涨一番。比如去年上市之前的独角兽公司:小米、美团、拼多多,上市后市值分别增长了 400、1200、1300 亿元。

回过来说,滴滴这么牛逼的公司都没能抗住这个凛冬,举起了裁员的大刀,看来这个冬天真的是既冷又长。

实际上,从去年冬天开始,不少公司都被爆出了「裁员缩编」的现象,滴滴只不过是新年里的第一个重磅炸弹而已。求职环境越来越恶劣,以前找工作挑公司,现在能找到都算不错。

好在马上就要到三月了,难得的「金三银四」黄金求职季。

如果你打算找工作,就努力抓紧机会,如果你没找工作计划,那恭喜你不用面临残酷的竞争,至少该认清下形势,把握好时间努力提升自己。

不少人找工作很被动。有些人只看大厂招聘,有些人则看到有公司招人,岗位匹配就投递简历。前者选择范围有限,后者网撒地又太大,要是好一阵子都找不到工作很容易陷入焦虑。

其实,找工作之前很重要的一点是锁定目标公司。别只盯着 BAT,不妨关注一些有潜力的独角兽公司,这样选择面更广,目标也清晰,找工作也能更主动。

下面来了解下独角兽公司。

先看看全球情况。下面这张图是全球独角兽公司的分布,目前一共有 326 家独角兽公司,分布在 26 个国家,总估值超过 10,000 亿美元,大部分集中在中美两国。

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从各国具体的数据来看,美国基本占了全球独角兽公司数量和估值的 50%,其次是中国,占了 30% 左右,剩下的二十来个国家只占 20%。

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可以说,全球只有中美两国在「玩」独角兽公司。

简单对比一下两国估值排名前十的独角兽公司。可以看到美国除了 Uber,比较熟悉的还有:短期房屋出租网站 Airbnb、伊隆·马斯克的 SpaceX 、图片分享网站 Pinterest 等。

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中国排名前十的则有今日头条、滴滴、大疆等。

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总体来看,美国的独角兽公司估值比中国均匀一些。另外,上面的公司名单中没有出现「蚂蚁金服」公司,这可是个估值超过 1500 亿美金的「大家伙」,有了蚂蚁金服,中国在账面上至少是不输美国。

相较于全球独角兽公司 ,我们可能更关心本土公司的情况。除了 CBInsights ,胡润研究院主要发布国内的独角兽公司研究报告。

该机构 1 月 24 日发布的《2018 胡润大中华区独角兽指数》报告中,将「蚂蚁金服」列入了独角兽企业估值榜单的第一位,估值达到 10,000 亿人民币。

整个大中华区一共有 186 家独角兽公司上榜,总估值超过 5 万亿人民币,体量相当大,平均每个公司估值 270 亿。

来看看估值前二十名的公司有哪些:

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前二十名公司中,有多少你此前是不知道的?这些公司就是不错的求职目标。

先来总体看一下 186 家公司都分布在哪些城市:

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这些公司主要集中在京津、长江经济带和珠三角三大区域。其中,北京「一枝独秀」,不得不说,北京的科技创新氛围是真的好。

挑选图中比较突出的五个城市作对比,四个一线城市加上杭州。北京的独角兽公司整体估值水平远高于其他四大城市,上海和广州较弱,深圳和杭州旗鼓相当,马老板的「蚂蚁金服」让杭州很突出。

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放大城市范围,看看大中华区各大城市估值排名前三的独角兽公司有哪些:

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只有 19 座城市拥有独角兽公司,基本是一二线城市,且一多半的城市只上榜了一家公司,比如成都、重庆。看来,想去独角兽公司工作,得身处一二线城市。

接着对比一下各个行业的独角兽公司情况:

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互联网金融行业拥有绝对的优势,占了全部公司估值 5 万亿的三分之一。其次是互联网服务行业,可以看到互联网行业的工作机要大不少。

具体地看看各行业估值前三名的公司是哪些:

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这里面又有多少公司,你此前是不知道的?

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深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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