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淦!今年秋招这些离谱事,全给留学生赶上了!

淦!今年秋招这些离谱事,全给留学生赶上了!

职场

秋招如火如荼

奇葩事件此起彼伏

这波,怎么又被咱留学生赶上了!


01

都是谁家岗位啊?一周都撑不过!

往年岗位一开好几个月,甚至还能无缝春招;今年不到一周就都没了,比昙花都难见!到底是哪家招人这么矫情?

 

Google:6日放出实习岗位,明确写着12日截至投递。


Meta:放出NG岗位,仅仅5天,迅速下架。


本以为只有FLAG简历收的多、被迫提前关岗,谁料其他中小厂也是如此: Snapchat开了5天,NVIDIA、Datadog、Applied Intuition放出NG不到两周就查无此岗……情况堪比蝗虫过境,啥都不剩。


显然,今年秋招是实打实的信息战。比如刚刚,Amazon、Oracle、IBM、Databricks等大厂就放出了2024岗位!


打破信息差!

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秋招NG & Intern 岗位汇总

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FLAG大厂高频考题TOP100

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未来会有更多的秋招岗位涌现,谁能第一时间捕捉岗位开放信息,第一时间抢投简历,本身就比其他人多了几十倍的上岸成功率!



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时时监控+专人筛选,直通硅谷第一时间帮助同学锁定最新可投岗位。

更有800+在职面试官导师组成的庞大关系网,大厂内部消息、优质内推名额,大幅增加学员上岸机会。


第一时间抢投简历

资深面试官导师将根据学员目标,帮助其在短时间内提升简历竞争力,直达大厂可投递标准,火速抢占面试机会。

同时多位导师将根据目标厂考察侧重点、出题风格、目标岗位职责、以往面试真题、面试官背景信息对面试考题进行准预测,帮助同学快速上岸。


02

难度无限大!秋招上岸没了Bar!

除了上岸机会蝗虫过境外,今年的上岸难度也足够匪夷所思。

 

很多同学对难度变化没有概念,是coding变难?工作年限增加?还是要求十项全能,比如各种流行tools都精通……实际上,今年不断提Bar,提到没了Bar。


神仙打架,降维打击


根据layoff .fyi数据,截至目前,2023年的裁员总数为225,365人,这些人都去哪里找工作?


12年经验的降维申请Senior岗位,8年的在抢Mid-Senior岗位,而一堆5年经验的都盯着Entry Level……简历中门对狙,有多少同学有信心能博得一线生机?


拿不到面试,是最大的问题。


资深面试官导师亲自操刀,帮你填充高质量项目,打造杀手级简历!


什么样的资深面试官导师


什么样的高质量项目?



学员简历项目展示

SDE

Big Data相关

Hot Cryto Topics

C++&Video Streaming Topic

Spring & AWS

React & Spring Boot

Go & Big Data Proc

Go & Distributed System

Data

Transaction Risks Detection and Analysis

A/B Testing on Email Marketing Campaign

Text Analysis on Amazon Reviews Project

Customer Behavior Patterns Analysis

Big Data Streaming & Processing

Computer Vision & Deep Learning, Face lmage Generator

NLP & Deep Learning, Text Understanding


“HR说行,Manager摇头”


面试从容通过,仍不是上岸。目前很多同学虽然过了面试得到面试官认可,却被卡在了team match


能够走到team match这个环节,前期能力都不会很差,之所以仍没被manager捞走,原因大多集中在背景经验和岗位需求的不匹配上。


SDE有哪些细分方向?

Data有哪些细分方向?

1. Frontend Software Engineer

2. Backend Software Engineer

3. Fullstack Software Engineer

4. Mobile Software Engineer

5. Desktop Software Engineer

6. Embedded Software Engineer

7. Game/Computer Graphics Software Engineer

8. AI(MLE)

UIUX有哪些细分方向?

1. UI/UX Designer

2. Product Designer

3. UX Researcher

Quant有哪些细分方向?

1.Quant Researcher –

 Statistics Heavy Track

2.Quant Developer – Programming Heavy Track 

3.Quant Analyst 

Finance Heavy Track 

4.Quant Trader – 

Execution Heavy Track

1. Data Scientist

•Modeling Data Scientist

 •Inference Data Scientist

 •Analytics Data Scientist

2. Data Analyst

3. Business Intelligence/Analyst

4. XXX Analyst(Marketing, Product, Financial, Operation…)

5. Data Engineer

6. Analytics Engineer

7. Machine Learning Engineer/Applied Scientist

AI有哪些细分方向?

1.Machine Learning Engineer

2. Computer Vision Engineer

3. NLP Engineer

4. AI Applied/Research Scientist


以SDE为例,当简历中展现了大量的Embedded嵌入式系统开发方向的经验,那么你将很难在全职求职中获得Fullstack方向的机会,这就恰好解释了什么是“不匹配”。


同样的,如果大家在简历里写有特殊经历,比如具备Cloud Computation等热门项目,而这恰好符合行业要求以及该公司的发展战略,那么这就意味着咱将有可能“插队上岸”,提前被组挑走。


瑰丽壮阔的科技世界,如何选择求职市场中增长强劲,且又适合自己的呢?


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1

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为了保证导师库水准,我们从未因考核成本而降低标准。课程随着科技届趋势不断迭代更新,对导师的培养和考核标准也会只增不减。


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每份简历,老师都会详细批注如何修改,项目内容如何迭代,提出尽可能多的方向让同学们进行选择和优化。


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封面:From Wikimedia Commons, the free media repository:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Android_Lollipop_statue.jpg Author:Birdies100

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