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找工作有哪些冷知识

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“哎?这些事我怎么不早点知道!” 找工作存在哪些信息差?有哪些事是你当时不知道的,事后才了解的?有哪些事情你深信不疑,最后才发现是假的? 简历上HR最看重什么?怎么投递比较高效?面试和谈薪的时候存在哪些潜台词? 点击参与话题和牛友们聊聊吧~
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12-17 20:43
吉林大学 Java
想问问六级没过对进大厂影响大不大啊
海梨花:不亚于上厕所之前没洗手
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作为一个有接近一年半工作工作经验的老登谈谈自己对测开的看法
首先简单的说明下个人情况:25届毕业生,普通一本+211硕,在美团外卖与平台组实习了半年多,然后在现在这家大厂赚钱发动机部门工作了十个多月。暑期实习拿到了小米后端、大疆后端、美团测开以及一些中小厂后端offer,秋招拿到了字节、美团的sp,京东、滴滴的ssp(没有明确定义ssp到底多少薪资,是我在网上所了解到的测开的最高价)以及部分中厂后端(大厂只投测开)。暑期实习主要是60%黑盒测试+40%工具开发建设。目前的主要工作内容:30%的AI测试开发建设,60%的服务端测试,10%的前端页面测试,测试基本是纯白盒测试,自动化建设技术含量甚至不如服务端测试,所以也可以认为是测试内容。首先,测开适合什么人:1、学校背景一般,达不到大厂后端要求。(根据我的工作经验,当前大厂核心部门后端基本是都是中上游9硕,或者北邮西电较多)2、速成选手(项目准备不够充分、八股文场景题准备不够)3、非卷王(后端相比测开需要关注更多的内容,包括处理运营的各种杂事问题、需求评审需要全神贯注、需要cover住自己所负责所有模块的逻辑,以及相关上下游的相关交互等等)简单点用工作时间来衡量就是,测开平均每天比后端少工作1h左右,而且测开需求评审不需要全神贯注,摸鱼时间相对多点)然后,测开不适合什么人:1、对自己要求特别高,追求有挑战的事情。我虽然自己进行AI建设开发类似于全栈,但是难度相比研发简单很多,研发的代码涉及逻辑特别复杂,很多时候一个小改动可能会影响到某个模块,需要评估非常多的内容。2、野心大、愿意担责、能力强的人。不避讳的讲,上面这种品质的后端开发,更容易成为某个产品线的负责人(不一定是leader),而测开由于职业的原因,很难做到。接着,测开的优点:1、钱多门槛相对较低。以我为例,有的offer甚至超过了当年大部分后端ssp的薪资,但是我个人的学历以及能力肯定是比不上后端ssp甚至sp的。2、压力相对较小,后端你不会的那是真的不会,测开可以堆时间弄明白。然后,测开的缺点:1、职业上限一般,拿美团职级举例说明:后端干到l9不说没希望,但还是有可能。测开干到l9真的很难。2、岗位相较于后端更少,而且是成本部门,如果业务线亏损,很可能首当其冲(这里就体现赚钱/核心部门的重要性,希望大家学生思维不要太重,为了薪资选择亏损、边缘部门,同理,核心部门的测开真不比边缘部门的开发差,不要想着被裁了随便找下家,我接触到的被裁的后端,真的很难找同等层次的下家)。最后,说点自己观察职场上面的一些感悟:1、校招进大厂绝对优于中小厂,很多工作七八年的社招,职级低,工资低,因为他们都是中小厂/二线城市跳过来的,校招生晋升、涨薪的速度和幅度不是中小公司来的社招能比的)2、工作久了就会发现,薪资才是王道,而不是简单的后端>前端>测试,大家都是出来赚钱的,谁比谁高贵,都是一起合作把活给干了。3、程序员就是赚快钱的工种,学会用钱生钱,才是实现财富自由的必经之路,打工是为了给自己赎身,而不是把自己变成头牌。
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面试杀手锏:避开7大雷区,完美回答指南
问题往往裹挟着技术深度和软技能考验。招聘经理如猎鹰般锐利,那些看似无害的问题,其实是测验你是否能融入快节奏的创新环境。我记得我的第一次硅谷面试,面对“为什么离职”,我支吾其词,结果被pass。后来,我用故事化和数据驱动的回答逆袭,拿下多家大厂offer。下面,针对科技职位,拆解7大高危问题,提供科技专属干货、代码示例和策略。视面试为科幻冒险:你是从代码菜鸟到AI英雄的旅程,每个回答都推进剧情高潮。问题1:你最大的缺点是什么?科技版翻车:选“调试慢”,直接暴露核心弱点。策略:选辅助缺点,链接技术成长。示例:“我有时在追求完美代码时,忽略了时间管理(情境)。如一次算法优化项目,我纠结于边缘案例,延误一天(任务)。我引入了TDD(测试驱动开发)流程(行动),结果代码质量提升,交付提前(结果)。”建议:用科技术语,如“微优化癖”,强调工具克服,如用Jira管理。准备代码片段演示。问题2:为什么从上一家公司离职?翻车:抱怨“加班多”,科技公司视之为常态。策略:强调技术追求。示例:“在上家,我开发了后端服务,掌握了Kubernetes(情境)。但我想挑战AI规模化部署,而贵公司的云平台正合适(任务)。离职是职业升级,我还开源了部分代码(行动,结果)。”干货:链接GitHub,展示连续性。问题3:你凭什么胜过别人?科技强调量化。示例:“我的优势是全栈经验加机器学习专长(情境)。在上职,我用PyTorch构建模型,优化预测准确率28%(任务、行动、结果)。相比他人,我能快速原型迭代,适合贵公司的敏捷开发。”建议:附代码链接,如“查看我的GitHub repo”。问题4:失败经历说一个。科技版:选bug故事。示例:“一次部署中,我忽略了负载测试,导致服务器崩溃(情境)。任务是修复并上线(任务)。我用Docker容器化,重构代码(行动),恢复后系统稳定性提升50%(结果)。”干货:强调 postmortem 分析,展示DevOps思维。问题5:为什么我们要录用你?聚焦技术匹配。示例:“贵公司AI产品需高效算法,我有TensorFlow经验,上职减少计算时间30%(情境、任务、行动、结果)。我能加速你们的R&D周期。”建议:研究公司tech stack。问题6:你未来3年的规划。科技变化快,强调学习。示例:“第一年掌握贵公司的框架,贡献核心模块;第二年领导AI子项目;第三年争取架构师角色,跟上Web3趋势(全过程)。”干货:提证书如AWS。问题7:还有什么想问我的吗?问技术深度:“贵团队如何处理数据隐私在AI中的挑战?”其他:“开源贡献机会?”这展示你的行业洞察。
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