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14岁“天才少年”成SpaceX新员工

时间: 思恩 职场聚焦

14岁“天才少年”成SpaceX新员工?埃隆·马斯克(Elon Musk)的SpaceX迎来了有史以来最年轻的员工凯兰·夸齐,他是一名14岁的孟加拉国裔美国人后裔软件工程师。下面小编带来了14岁“天才少年”成SpaceX新员工,供大家参考!

14岁“天才少年”成SpaceX新员工

14岁“天才少年”成SpaceX新员工

6月17日,年仅14岁的Kairan Quazi将从美国圣克拉拉大学毕业,成为该校172年历史上最年轻的毕业生。

这名天才少年最近还因为另一件事引发大量关注,那就是即将入职太空探索公司——SpaceX。其将以软件工程师的身份加入SpaceX的卫星互联网Starlink团队,可谓是核心部门里的重要岗位。

据统计,SpaceX的入职成功率只有0.2%,比进哈佛还难。而其软件工程师的年薪则高达14-21.6万美元,折合人民币约100-150万。

这一岗位的含金量不言而喻,也让Quazi在社交平台上骄傲发文:“我接受了这个星球上最酷公司之一的软件工程师Offer!”

14岁“天才少年”基本介绍

据媒体报道,Quazi于2009年生于美国旧金山湾区,父母都是孟加拉裔美国人,他的爸爸还曾经是一名化学工程师。小的时候其父母就发现了他异于常人之处,也让他的家人确定Quazi就是一个双商(智商和情商)极高的天才。到他上小学三年级时,他的智商已经超过180,超过了99.9%的人类。

11岁时,Quazi顺利入学圣克拉拉大学,学习计算机科学工程专业。在大学期间,它不仅能够帮助那些比他大得多的同学辅导功课,同时还成为了麻省理工科技评论的客座作家。他还曾登上Shift AI并发表主题演讲,并且还成为了英特尔人类AI实验室的一名研究合作者。

不过由于年龄太小,即使有着众多光环加身的Quazi在找工作时也不少碰壁。不少公司都觉得他太小了因此不予录用,不过SpaceX是少数不用年龄作为判断申请者成熟度和能力的公司之一,而SpaceX的招聘经理相信他有潜力成为顶尖工程师,这也让他备受鼓舞。而按照华盛顿地区的法律,SpaceX可以合法雇佣Quazi,因为他恰好满足了最低法定工作年龄。

除了日常工作学习外,他的课外生活也非常丰富。其透露自己正在努力和家人学习孟加拉语,同时还有普通话。而此前有报道称,他还曾学习过中国功夫。

成为SpaceX员工的成功率有多大

根据数据显示,进入SpaceX的入职成功率仅为0.2%,比进入哈佛还要难。但是,这个公司的软件工程师年薪高达14-21.6万美元,相当于人民币100-150万。

SpaceX公司介绍

太空探索技术公司,即美国太空探索技术公司(SpaceX),是一家由PayPal早期投资人埃隆·马斯克(Elon Musk)2002年6月建立的美国太空运输公司。它开发了可部分重复使用的猎鹰1号和猎鹰9号运载火箭。SpaceX同时开发Dragon系列的航天器以通过猎鹰9号发射到轨道。SpaceX主要设计、测试和制造内部的部件,如Merlin、Kestrel和Draco火箭发动机。

2008年SpaceX获得NASA正式合同。2012年10月,SpaceX龙飞船将货物送到国际空间站,开启私营航天的新时代。SpaceX已经可以控制火箭一级返回地面或者海上移动回收平台,整流罩也可以通过海上移动回收平台回收。原来的总部位于加利福尼亚州的El Segundo,后来迁至同州的霍桑。

spacex和中国航天哪个厉害

SpaceX。

首先,我们来看一下SpaceX的成就。SpaceX的创始人伊隆·马斯克是一位充满激情和野心的商人,他的目标是将人类送往火星。在过去的5年中,SpaceX不仅成功地将多颗Falcon9火箭送入轨道,还成功地将Dragon货运飞船送往国际空间站。

此外,SpaceX还推出了重复使用的龙飞船,并且成功地进行了多次回收火箭的试验。这些成就都表明,SpaceX在推进商业航天的进程方面取得了重大进展,成为了全球航天领域的一支强大力量。然而,我国在过去的5年中也取得了显著的进展。在2016年,我国的天宫二号空间实验室成功地与神舟十一号飞船对接。此外,我国还成功地将多颗北斗卫星送入轨道,为全球导航系统的发展做出了贡献。2018年,我国还成功地发射了嫦娥四号探测器,并成为第一个在月球背面着陆的国家。这些成就表明,我国在航天技术方面的实力正在不断增强。

但是,如果我们将我国航天技术和Space_行比较,我们会发现在某些方面,我国的航天技术仍然存在差距。首先,我们可以看到,SpaceX的火箭和飞船可以实现可重复使用。而我国的航天器则多数只能使用一次。这意味着,SpaceX可以节约成本,使商业航天变得更加经济实惠。其次,SpaceX的火箭可重复使用的另一个优势是可以更快地推进航天计划。而我国则需要建造更多的航天器来完成同样的任务,这可能会导致更长的延迟和更高的成本。

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