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实习求职经验分享交流会顺利举办
时间:2020-06-12 00:58:57  来源:  作者:李冉  点击量:

   2020年6月13日下午,由信管研会举办的实习求职经验分享交流会顺利开展。本次活动邀请了腾讯应用宝产品策划丁凤一、中兴新云需求分析师高志辉、阿里巴巴实习算法工程师张霁和腾讯PCG产品策划实习生郭晨睿这四位信管院同学为大家分享求职与实习经历,吸引了来自全校各院系的一百余人参与。

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  本次活动分为分享互动和群内答疑两个环节。

  在分享互动环节,四位嘉宾分别围绕在校经历、职业选择、实习准备、求职分享、企业介绍这五个方面进行分享。

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  首先,丁凤一学姐就“如何找第一份实习”展开分享。对于产品岗位来说,需要在简历中体现出两方面内容:一是展示产品能力,如相关学生干部经历、活动策划经历、科研经历等;二是表现出积极学习产品知识的态度,可以参加一些产品类的比赛或者学习项目。针对面试中可能涉及的“职业选择”类问题,学姐建议大家对过往经历进行梳理,思考自己作出每一步决策的原因,并以讲故事的形式叙述出来。在实习过程中,要主动、谦虚、靠谱,关于未来发展的问题,都可以选择在适当的时机(例如坐电梯、吃饭时)进行询问。对于受疫情影响暂未找到实习的同学,学姐提出了能实习尽量实习,尽量选择大公司,实在找不到实习就通过提升专业能力等方式加分三点建议。

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  随后,高志辉学姐分享了实习与求职经历。在分享过程中,学姐就实习提出了三点建议:一是注意时间节点,平衡实习与论文之间的关系;二是要明确实习的动机和目的,不要盲目跟风;三是注意不同行业与岗位的要求。在简历制作方面,学姐提出要多次进行版本迭代,通过面试了解简历的不足,运用STAR法则加以美化。最后,学姐分享了三点求职体会:一是即使没有技术也可以找到不错的工作;二是所有专业都有对应的市场需求,面试时切忌贬低自己的专业,要体现专业特长;三是充分回顾过往经历并适当美化。

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  随后,张霁同学从笔面试准备、实习简历投递、未找到实习的应对方法、面试流程等方面分享了技术岗找实习过程中的经历与感悟。在笔面试准备方面,他建议大家最好提前半年准备笔试,可以每天坚持在力扣(LeetCode)网站刷题,熟悉解题思路;算法岗的面试主要围绕个人简历,因此大家需要充分了解简历中的内容,相关实习经历、校园项目、数据竞赛参赛经历等都可以成为加分项。在实习简历投递方面,他建议采取“广投”战术,将目标岗位按个人意愿分成ABC三类,首先尝试C,同时准备A,B类则用来保底。即使面试失败也不要灰心,及时做好复盘。对于未找到暑期实习的同学,他认为不用局限于暑期实习,也可以找日常实习,如果没有实习经历,也可以着手参加一些项目和竞赛作为秋招加分项。在面试流程方面,他提醒大家注意心态,不要因为过长的流程而放弃。

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  最后,郭晨睿同学通过讲述自身经历启发大家善于挖掘自身优点,选择合适的岗位。他提出了以下建议:一是协调好时间,在有限的时间内多做尝试;二是用其他相关经历弥补缺乏实习经历的不足,没有机会就自己创造机会;三是官网投递简历的效果往往比通过实习僧等平台更好;四是实习未必要对口,即使是不对口的实习也能从中挖掘出与专业相契合的点。

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  在答疑环节,四位嘉宾和与会同学进行了非常热烈的互动。信小研在这里为大家整理了一些具有代表性的问题与回答:

  Q1:请问产品经理有哪些类型?

  A1:不同企业的分类有所不同,常见的产品经理有策略型和用户型两种,策略型主要负责推荐、搜索等,用户型主要负责APP的页面、流程设计。

  Q2:请问暑假开学后会有大型秋招吗?

  A2:秋招一般集中在9-11月,技术岗的秋招往往6-7月份就开始了。

  Q3:请问面试会问到专业相关问题吗?

  A3:会的。会问到所学的课程、学习的内容、选择所学专业的原因等,通过这些来判断你是否适合该岗位。

  Q4:请问编程基础不好,如何准备算法岗?

  A4:算法岗必须会Python,了解流程。至少要留半年时间熟悉工具,写一个完整流程。另外,数据库、数据结构也很重要。

  Q5:请问找实习前如何自学相关技术?

  A5:可以系统学习《统计学习方法》和《机器学习》这两本书,手推lr,svm,朴素贝叶斯,adaboost,kmeans,xgboost等算法。

  Q6:请问跨学科经历对就业有什么影响?

  A6:跨学科的优势是能力比较综合,对待问题会有更多的思考角度;缺点是可能面试官会认为经历比较杂,不够专业,当然这也可能是对简历的优化不足造成的。

  Q7:请问如何优化简历呢?

  A7:首先内涵一定是最重要的,在时间充足的情况下,可以多参照师兄师姐的经历找到自身的不足并加以弥补,如果时间紧迫,就需要努力从现有经历中挖掘相关内容,同时也要多听取他人的意见,把握好时间点和办法。

  Q8:请问数据分析师和算法岗的技能区别是?

  A8:数据分析师其实工作内容也有不同,有偏向产品的数据分析师,还有大数据分析师。偏向产品的数分侧重于发现问题,分析数据,从数据中发现线索;大数据分析师主要是hadoop;算法岗主要是解决具体业务问题,比如给你一个实际问题,处理数据和找到合适算法去解决问题。

特此感谢陆雨涵同学的悉心记录!

内容整理:李冉

文编:刘奕、王义

排版:邓静仪

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