投了上百家，拿到5个offer，面霸吐血经历经验总结
本帖最后由 pig2 于 2023-1-29 22:08 编辑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：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）
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）
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。
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