搞开发的话,以前本科有点经验,笔试面试,还有一点底子。算法岗的话,就是目前的研究方向是智能故障诊断,可以往智能算法方向发展
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有感而发,分享些一直以来都在「不断重复的感受」:1.对于学历不错、履历也不错的同学:往往容易出现实践深度不够,认知、思考模型和实践项目复盘不够导致过面率低。我的一个判断一直在重复发生:履历不错时,要有对应的领域认知和项目思考深度来迎接面试官对你的「高期待」,否则也很容易挂(面试官期待高,但现实低满足)。一直很推荐大家在实习中,思考清楚一个问题:什么才是高质量的实习?如何拿到你需要的实习认知和结果?2.对于学历不错,但缺有竞争力履历,是很多国内 985、211、海外 QS 前 100 高校学生求职中大厂时简历的最大之痛:这种情况下,单纯的简历优化,能给求职大厂带来的助力是很低的。过筛率低的核心原因是:履历,不是简历表达。所以,很多同学找我看简历时,我只能重复一遍专业的简历诊断,给优化建议。但是啊简历的优化,根本不是表达方式的优化。所谓简历的优化,表面是内容优化、样式调优(权重 30%),深层是项目复盘后的内容描述(权重 70%),更进一步可能还需要进行履历优化。3.双非学历,就算有 1 段大厂实习履历(外加丰富的实践履历),也建议降低对秋招进大厂的期望值。可以努力挑战,但降低自我预期,这是真话。竞争太激烈了,HC 少,简历环节极其有可能就挂了。这种情况下,建议是把目标调整至中厂或者独角兽,有了领域经验和成绩后未来还想进大厂时,社招难度会降低些;4.很多同学实践履历很丰富,如差在学历门槛上,这种情况下不用妄自菲薄:a)大厂也没那么香,只是外面的人想进来看看,其实里面的人也想出去,笑死;b)能进大厂的人,其实也不一定那么优秀,任何的结果都有历史运气的加成;c)承认历史的不足,在未来 1-3 年内实现弯道超车也是很简单的事情,一句话:时间的力量是巨大的。毕竟很多百里挑一的校招选手,也会做起事儿来平平无奇。5.此外最近 1 个月给很多实习生和校招产品经理模拟面试的感受是,大家对结构化面试和行为面试缺乏认知,大家准确面试时普遍的一个误区是仅仅盯着通用认知去补足,其实面试中能搞定面试官的往往还有「细节的准备」。 #牛客创作赏金赛#  #简历中的项目经历要怎么写#   #你投了多少份简历了?# #实习,投递多份简历没人回复怎么办#  #产品经理校招#  #实习,投递多份简历没人回复怎么办#
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