Amazon蝉联“招聘大户”桂冠,11月仍在校招的大厂需要什么样的人?

Dice发布科技行业第三季度报告!

来源:Dice


由于许多科技公司的收入和利润在2020年疫情期间仍保持了相对强劲的势头。整个报告仿佛都在诉说着科技行业很稳!

//技术人员失业率低
总体而言,技术人员的失业率低于全国平均水平3.5%,一些大型科技公司非但没有在疫期缩小招聘规模,还增加了招聘人数。

在第三季度Top50的雇主中,68%的公司招聘人数比第二季度多。

//科技公司招人不断

来源:Dice


毫无疑问,Amazon作为招聘大户依旧是招人最多的公司!

Disney虽然最近进行了数轮裁员,但对技术人员的需求只增不减,尤其是那些精通Python、项目管理、Java、SQL和Linux的人才。

//秋招尾声依旧有公司捞人
而且即便是到了11月上旬,仍然有Google、Apple、TikTok这样的大型科技公司返场捞人!

种种迹象表明:疫情之下,科技公司的抗风险能力远比我们想象的还要强大,招聘依旧在如火如荼的进行!

然而遗憾的是,在如此多的机会面前,仍然有不少同学没能拿到面试!

求职er:“如果我有罪法律会制裁我,而不是让我一天收好几个拒信现在手里一个面试都没有!”

说到这里,我们就不得不盘一盘到了现在这个节骨眼儿上还没拿到面试的原因了。

不能拿到面试的原因
根据直通硅谷求职顾问老师的辅导经验来看,除了岗位投递渠道关闭、毕业时间不符合职位要求、有的公司根本就不招国际生等客观因素外,简历和项目不过关成了阻碍大家拿不到面试的主要原因。

根据Google HR部门的粗略统计,大概只有10%左右的求职申请者可以通过简历关而顺利进入到面试关。近90%的求职申请者在简历投递后,被直接拒之门外。

简历项目的重要性不言而喻,但这却是很多同学的短板!扎心归扎心,但还是要说,面试官们通常把我们在学校做的项目称作toys。

//简历方面
/技术栈不匹配
主要指的是技术栈不够匹配公司想要给对应team的招人要求(尤其是组招公司,统招还好些)。

一些公司直接告诉同学:“简历不匹配!”大厂也在优先考虑背景匹配的求职er。

根据诸多求职er的经验来看,如果想增加简历关的通过机率,的确应该为每家公司“量身定做”简历,match他们要求的技术栈。

尤其是小公司,他们希望你上手就能干活,所以要求候选人的很多技能都要match上才行。

/简历的internship不够
Amazon、Oracle、VMware、Pinterest等招聘都十分看重候选人的实习经历。SiriusXM公司的移动端开发工程师实习岗更是在招聘信息中明确要求申请人要有实习经验!

各大厂对实习经验的重视正在验证着“实习-全职已成招聘新趋势”。

/出现低级错误
简历排版或者有一些低级错误,比如拼写、语病等也会直接导致简历不过关。

//项目方面
/是否具备规模性和完整性
比如一个项目的代码量是否比较大,数据方向的话,数据是否比较全,模块化的小功能开发并不能达到标准,从头到尾的一个比较完整的data pipeline才是HR最想要看到的。

软件工程方向,主要看你是否有架构上或者系统级别的design patterns。

/是否符合主流
具体指简历中提到的项目是不是行业里面现在都在每天都在用的项目,使用的技术栈是否是行业中比较主流的技术栈。

/使用的技术栈是否有深度
随便调用一个function浅尝辄止不能算是有深度的技术栈,如果是这样你也只能在公司做一些比较底层的开发工作。

我们要做的是对技术栈框架性的东西了解更多使用的更深入一些。

/是否具有落地能力
所谓“落地能力”更多的是项目变成产品的能力,而不是停留在学校作业水平。

以人工智能视觉项目为例,很多同学在学校中会完成一个用Python调取相关API完成一些网络图片的监测或者识别。那么问题来了:

以应用场景对宠物进行识别为例,换到自然状态下获取的照片,受到自然光线的影响,算法鲁棒性是否依然存在?
是否可以做到实时识别,可以达到多少fps?
相关系统如何运作?
系统架构如何搭建,模块部署如何完成?
为了性能考虑,是否需要使用C++?
重要算法可否进行并行优化?
算法内核是否可以改进来增加识别准确率?
所部署的目标平台是什么?
结果的检测标准(KPI/Quality Matrix)是什么?

当仅仅用Python来调取相关方程,不考虑其他条件的情况下,完成识别或检测是一件非常简单的事情,这样的项目并不能帮助我们胜过其他求职者。

相反,如果针对所做项目提出了严苛的产品级要求,并且向着产品落地的目标而努力实现,同样功能的项目,在面试官的眼中,会是完全不一样的竞争力。

除此之外,信息不对等、内推资源不靠谱、自身准备不足等都会是你拿不到面试的拦路虎~

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