大厂招人五要素
很多同学都想进入大厂或者大的甲方公司,尤其是大数据开发这个方向,岗位也集中在头部的这一批公司。这两年进入大厂的门槛也越来越高,那么进入这些公司有哪些条件?
今天抽时间盘点一下进入大厂的几个核心要素,想进入大厂的同学好好听!
1.教育背景
985/211,QS排名前100的同学是特别受大公司欢迎的。因为较好的学历背景代表你的聪明程度、学习能力、新事物的接受能力、以及面对新的问题的处理能力等等。尤其是应届生,大厂一般都有目标院校,校招学历因素占比一般会在3-5成左右。但是学历因素会随着工作时间的延长衰减,一般工作超过5年以上,学历只是我们过简历筛选的门槛,最多也就占1-2成因素,更多的需要看技能本身。那么对社招来说,我们所掌握的技能、过去的项目复杂程度,会占到80%以上的因素,这也是我之前反复跟大家强调的,想去大的甲方公司,最重要的是过去的工作履历和项目复杂度。
2.过去公司履历
大厂在招聘时,会看重候选人过去工作履历中的公司知名度、所在公司的行业排名。例如你所在的行业,你的公司在行业内排前3或者前5等。另外反应到我们数据开发同学身上,会看重你过去公司技术栈的完整度、数据规模,和业务复杂度。这也是很多同学一直在小公司,想直接进入大公司会非常困难。本质上讲,除了技术栈、项目复杂度完全不能和大公司相比,还有从眼界、做事的专业度上也相差甚远。可以找一家行业内排名较高的中型公司进行过渡。
3.项目的匹配度
这个很容易理解,就是你过去做过的项目是不是某家大厂空缺的岗位。例如业务相近或相同,本来是竞争关系,项目所用到的技术栈是否互相匹配,大厂在招人的时候,尤其是社招特别关注加入团队后能否快速上手,能否独立完成工作,甚至可以把前司的经验直接复制过来。除了技术栈、业务匹配度,更重点的是面试官也会关注你在这些项目中所取得的成果或者业绩,而且面试官会通过你的项目描述、成果表述,推断你的做事方式和方法。所以你看,面试官从你的简历上希望得到的信息绝对不只是某个技术点这么简单,会考察更深、更高层次的技术理解、业务理解、做事方法论等。
4.专业度
「专业度」这个词是今年我写文章,做视频特别强调的东西。所谓专业度就是你从事的这个岗位的理解程度,要有全局视野。例如我们对数据开发这个方向的主流技术栈有哪些、分别解决什么问题、行业内主流的技术方案和优劣、数据开发方向未来的发展方向和规律,除了技术本身,我们更多的可以考虑业务本身,例如了解所在行业的产业链,上下游关系,竞对的发展情况等,对产品、运营、技术都要有一定的了解,在我们在做具体的某一个项目的时候,各方向的问题都有所考量,这也是我们从最基层的开发者慢慢进阶到技术专家,架构师的一个必经之路,形成自己做事方法论、技术方法论,靠着这种经验的积累,我们在技术上的灵敏度、前瞻性都会有质的飞跃。
5.人本身
面试官在考量一个候选人的时候,会通过候选人的面试过程、过去的项目经历,来判断候选人的做事态度、责任感、自我反省、自驱力等等人本身的素质。团队负责人在面试中也会考量候选人的可塑性、是否值得培养,能否经过培养独当一面,在团队中发挥更大的作用。
另外还有一些软素质,例如沟通能力、协调能力等等。此外,一个合格的面试官还会看一个人的外在,是否精神饱满,充满自信等,这个我相信大家都没问题,毕竟我和在座的各位,哪个不是玉树临风呢?
当然,最后一点就是「运气」,现在的IT行业和3年前有明显区别,岗位在减少,面试机会也在变少,面试还有更多的玄学因素在其中,每次面试完后要多复盘,多总结。
如果这个文章对你有帮助,不要忘记 「在看」 「点赞」 「收藏」 三连啊喂!
2022年全网首发|大数据专家级技能模型与学习指南(胜天半子篇) 互联网最坏的时代可能真的来了
我在B站读大学,大数据专业
我们在学习Flink的时候,到底在学习什么? 193篇文章暴揍Flink,这个合集你需要关注一下 Flink生产环境TOP难题与优化,阿里巴巴藏经阁YYDS Flink CDC我吃定了耶稣也留不住他!| Flink CDC线上问题小盘点 我们在学习Spark的时候,到底在学习什么? 在所有Spark模块中,我愿称SparkSQL为最强! 硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结 数据治理方法论和实践小百科全书
标签体系下的用户画像建设小指南
4万字长文 | ClickHouse基础&实践&调优全视角解析
【面试&个人成长】2021年过半,社招和校招的经验之谈 大数据方向另一个十年开启 |《硬刚系列》第一版完结 我写过的关于成长/面试/职场进阶的文章 当我们在学习Hive的时候在学习什么?「硬刚Hive续集」