校招数据岗 | 数据分析/开发岗校招总结
1. 前言
新年伊始,过去一年校招季看了很多大佬们的面经和总结,突想自身坎坷的求职经历,以普通跨考生(菜鸟挣扎)的视角发帖总结作为参考,也顺便记录一下自己的秋招之路。
早期(3月份之前)备战的数据挖掘,属于算法岗相对较卷,加上自己的开发能力比较弱,之后就转成了数据分析。后来(4-7月份)就一直没固定方向的学习数分和数开的内容,大数据项目和各种刷题,投了几家暑期实习挂了之后就没继续面试,错过了提前批(6-7月份)。秋招(8月份)前期主要投递互联网,大部分没回应;后期(10月份)开始投递国企银行,投递时间比较晚错过了很多岗位。各种渠道投递了大概130家,私企的进度一般会快一些,感谢信也发的很快,国企流程通常漫长一些。
背景:本硕211,半科班,大数据技术与工程专业。(本科末流211天坑专业,gap一年,跨考非理工院校,buff叠满)
投递主要方向:数据分析、数据开发、数据仓库、数据产品、数据挖掘等。
数据岗的需求量比较少,多是技术+业务的综合类岗位。
a.数据分析岗
私企一般会考察sql、python+统计学+业务能力+产品思维等;
国企的数分大多会问一些基础八股、机器学习的知识。
b.数据开发/数据仓库岗
建议根据岗位JD修改简历,主要会问hadoop、hive、spark以及数据库、数据建模、数据治理等内容,sqlboy多一些。
c.数据产品岗
不同企业和行业侧重点不同,与业务强相关。相当于结合数据分析的产品经理,对数据流程需要熟悉。一般也会要求熟悉大数据技术、数仓架构等。
投递岗位类型:私企(互联网、新能源、金融等);国企(银行、运营商、电网等)
- 私企:开招时间早,尽早准备(6-8月份可以多关注提前批),后期也会持续有一部分企业补录。
- 国企:大多9-10月份开始招聘,一般分为不同批次,越早投递和面试越好,所有批次的整体招聘流程一般会持续到年底。
- 整体大概投递流程:投简历 - 测评 - 笔试 - 多轮面试 - 背调体检等 - offer。
2. 投递情况
收到的offer
- 比亚迪(深圳)、光大银行(北京)、中国商飞上海航空(上海)、民生银行(北京)、联通支付(北京)、中信银行(北京)
私企类
有回应:
- 乐城堡(数据分析笔试、面试挂)
- 星环科技(数据产品笔试后感谢信)
- 特斯拉(校招无回应,实习转正机会3进1,实习面试挂)
- 高仙机器人(笔试后无后续)
- 厨芯科技(数据开发笔试无后续)
- 途游游戏(数据产品笔试,一面无后续)
- 经纬恒润(数分岗位调剂测试,二面需要做ppt已拒)
- 比亚迪(秋招暖流“点击就送”第一个offer,按照学历和F类专业统一开价20w,岗位不匹配已拒)
- 西云数据(面试时间冲突已拒)
- 瓜子二手车(数据仓库笔试无后续)
- 掌阅科技(数据产品面试无后续)
- 民生银行(总行数据赛道10.19投递,11.16测评,11.29code初赛,1.6二面复赛)
无回应or简历挂:
- 哔哩哔哩、滴滴、荣耀、字节跳动、蚂蚁集团、联想、小米、拼多多、顺丰集团、美团、小鹏、百融云创、蔚来、理想、百度、竞技世界、水滴公司、用友网络、搜狐畅游、高途集团、闪送、嘉银金科、北银金科、博乐科技、因诺资产、第四范式、汽车之家、快手、最右、作业帮、网易杭州、百信银行、微众银行等
国企类
有回应:
- 中国银联(10.7投递,11.4笔试)
- 中信银行(10.7投递,11.7笔试,11.23总行数分面试 ,11.25总行技术考察,11.25杭州分行面试,12.9总行hr面,2.16总行签约会)
- 招商银行(10.7补投,10.24笔试,10.31苏州分行AI面试)
- 交通银行(10.7补投,10.31AI面试)
- 中国银行(10.8投递,10.30笔试,苏州分行11.15ai面试已拒)
- 工商银行(10.9投递,10.30笔试,苏州分行11.16面试,工商银行业务研发中心11.22面试)
- 农业银行(10.10投递,10.29笔试,10.26浙江省分行编程笔试)
- 苏州银行(10.12 投递,11.17笔试,12.10面试)
- 天津银行(10.13 11.5笔试,11.22面试)
- 浙商银行(10.13 投递,10.23一面发视频,10.27笔试,11.4二面)
- 上海农商银行(10.14投递,10.27AI面试,12.7一面)
- 中国平安(10.14投递,12.8平安产险数据分析笔试)
- 光大银行(10.17 投递,10.31笔试,11.31一面,12.15二面)
- 广发银行(10.19投递,10.28笔试,11.16北京分行AI面试)
- 兴业银行(10.20投递,12.25ai面试)
- 建信金融科技(10.20投递,10.29笔试10.17面试)
- 中国南方电网(10.22投递,超高压11.4面试,超高压12.16面试,11.20笔试)
- 中国移动(10.23投递,10.29笔试,11.6咪咕笔试,11.16中移在线北京数据分析面试)
- 中国联通(10.23投递,联通产互12.16一面,12.28终面)
- 联通支付(12.20一面,12.27二面)
- 中邮信科(10.23投递,12.11面试,12.23二面)
- 上海银行(11.1投递,11.6笔试,11.9数据开发面试)
- 中建数字科技有限公司(12.28投递,1.3线上面试,1.4线下面试)
- 中国商飞上航公司(12.28投递,1.12面试,数据开发调剂软件开发)
- 中国系统(1.12笔试)
无回应or测评无后续:
- 杭州银行(10.7补投)
- 建设银行(10.7补投)
- 中国进出口银行(10.12投递)
- 国家开发银行(10.12投递)
- 中国平安(10.14投递,平安壹钱包数据仓库、金融壹账通助理数据工程师无回应)
- 中华联合保险集团(10.14投递)
- 邮政集团(10.30投递)
- 国网数科控股公司(10.30投递)
- 中国电信(11.5投递)
- 国泰君安期货校园(11.18投递)
- 中国航空结算有限责任公司(12.31投递)
- 中国核能电力股份有限公司(1.3投递)等
3. 总结
校招心得:
- 选择大于努力,努力是基础。
- 尽早开始准备和投递!(面向工作多准备实习和项目,面向读博多准备论文)。
- 校招选择优先级:暑期实习转正 > 提前批 > 秋招 > 春招。
数据岗位个人总结:
明确方向比较重要,提前做好准备,根据岗位JD修改简历投递会提高回应率。实践是最好的老师,多实习和做项目对校招帮助很大。数据岗相对需求量比较少且比较卷,自己前期摇摆不定乱学一通,走了很多弯路:
数据挖掘是最卷的方向,对学历和算法能力要求比较高,很多公司没有单独数据挖掘岗位,统一归类为算法工程师。又细分不同的nlp、cv等领域,要求特定领域达到足够深度,包括一定的工程能力。研二寒假开始复习高数线代概率论和凸优化,自学了sklearn和周志华西瓜书,复习了研一的神经网络课程,简单实践了深度学习框架和kaggle项目,开始投简历跃跃欲试,结果回应惨淡。同时自己读研期间没有任何论文,竞争不过大佬们。考虑自己研二上学期有一段数分实习,所以转到了数据分析。
数据分析上下限比较高,小公司要求低一些,一般是BI工程师、数据助理等职位,待遇很差;中大厂不同公司侧重点不一样,SQL是基础功,可以多看面经提前准备,我当时实习用到最多的其实是excel。国企的话通常学历要求比较高,群面的时候发现好多双9大佬有2-3段大厂数分经历。总结卷的原因一是因为岗位需求量少(经常会看到只招收1-2人);二是数分入手门槛低,且要求专业比较宽泛。最对口的应该是统计类专业,因为自己是计算机专业,屡屡碰壁后也开始同步投递了数据开发和数据产品。
数据开发,一般岗位名称是''大数据开发工程师'',限制计算机相关专业。一定要注意看岗位JD和要求,如果是大数据平台研发其实就是java开发,我主要投递的数据开发/仓库/建模/治理类方向。同样私企的话一般会注重大数据组件的掌握情况,hadoop生态体系等,编程一般是经典的sql留存率等。国企的技术相对''稳定'',就是用的比较旧的技术,大多是传统数仓,主要用orcale那一套,主要考察ETL等,也会涉及大数据采集存储传输同步等。
数据产品,可以理解为产品岗加一些数据分析能力,不同企业不同岗位的要求都不尽相同,针对性的准备,多刷面经一定会有所帮助。对于硬实力来说:产品规划(思维导图、流程图、原型图、PRD、MRD、BRD等)、产品设计、需求分析、数据分析等;对于软实力来说:市场调研分析、沟通能力、同理心、执行力、自我驱动力、项目管理、协调资源、方法论建设、行业认知等。数产岗位同样较少,因为不限专业,竞争较大。
小tips:
海投需''谨慎'',可以提前offershow看大概待遇,进行筛选,有的放矢。
尽量找内推投递,大多公司可以投递多个岗位,看要求把所有想去的志愿岗位排好序。
私企主要看重实习和项目(尽量提升简历匹配度,可以删掉特长爱好、校园职务经历等无关信息);
国企通常需要填写很详细个人信息,尽量把所有能填的填完,包括学校经历、特长爱好等。我把自己所有完整信息做成了文档,每次直接复制会节省一些时间。
城市选择总结:
建议结合户口和房价以及定居的城市,提前锁定自己的目标城市投简历,会轻松很多。因为我的河南的,郑州的互联网环境较差,所以投递时''四海为家''。前期主要投递了一线城市和杭州苏州天津等,后来发现杭州房价薪资比太高,性价比较低;苏州南京的高考江苏卷比较难;之后就主要考虑直辖市了(离河南近一些,高考压力相对小)。目前已经签了上海,只有一次违约机会,也同步看看天津的机会吧,或者留在上海或者在北京工作几年跳天津落户等。打工人该何去何从,又是一个人生选择...
#如何看待2023届秋招##你觉得今年秋招难吗##你的秋招进展怎么样了##我的求职思考##如果校招重来我最想改变的是#