这阵子找工作，因为不会写简历就找了几个学长学姐的参考，发现他们在简历上吹的天花乱坠...但问题是他们拿到的Offer确实都还不错😢😢😢

这里介绍几个黑技能吧，好用的姿势总是剑走偏锋。 1、把关键词都复制到简历里，就着关键词改简历。 当你写简历的时候，把关键词都复制到自己d的简历里，就着这些关键词改简历，将自己的工作经历无限向这几个关键词靠近！ 2、高颜值照骗！ 内容已经难写了，还不想办法在其他方面找补？ 至少把自己收拾利落，用照骗给简历加点分吧。 3、简历左上角（或者右上角）加上企业LOGO！

Hello～近期在找新的机会吗？ 这个岗位考虑一下不？ 工作职责: 1、 价值观建立：在日常工作中，践行蔚来价值观，并向团队成员有效传导； 2、 团队工作计划：根据销售策略和团队目标，制定团队工作计划和目标分配，以确保完成销售、服务和交付等目标； 3、 销售达成：执行并确保团队完成用户发展和接待任务，将潜在用户转化为真正用户，完成销售并向客户交付车辆； 4、 用户关系管理：维护现有蔚来车主，定期跟进追踪会员，提供有关愉悦生活方式解决方案，增强现有车主品牌粘性； 5、 市场/用户开拓：开拓潜在客户，与市场同事合作，开展店外营销活动；不断创新、积极主动地吸引潜在用户； 6、 团队管理：监督、辅导团队成员（NIO specialist 和交付专员）的日常工作开展；开展绩效管理，提升并发展员工能力； 7、 开店支持：支持公司新店的开设，确保公司文化和价值观在新团队的传承。 任职要求: 1、 本科学历，热爱新能源汽车行业，3年以上零售、行业销售、大客户销售经验（中高端汽车优先），能够出色达成销售目标；
 2、 优秀的商业拓展能力和商务谈判能力； 3、 对销售数据敏感，优秀的数据分析能力和逻辑分析能力； 4、 认可蔚来汽车的创业公司文化，具备创业公司需要的心理素质； 5、 抗压能力强，能够适应在高速发展的环境中开展销售管理工作，达到公司业绩指标要求 6、 良好的自我管理能力及自我学习能力。 7、 接受零售业工作时间，根据工作安排排班，需要晚上和周末工作。 职位关键词：汽车零售 职位亮点：业务核心成长迅速扁平化管理 工作地点：深圳

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9月初收到OC啦！ 8.28 更新已经收到测评！ 楼主投的是产品运营，被产品经理捞起来去面产品经理了，面的是小说产品经理 感觉大家好像进三面的挺多的，还有两天提前批结束，许愿OC！ 【一面8.12】 大晚上9点多快10点的时候接到面试官电话，刚开始有有点懵， 然后简单的自我介绍，深挖简历，问了之前的几份实习具体做了什么，有什么的效益产出 以及你的兴趣点，想做To C还是To B 再然后就是反问了 面完直接就约了明天的二面时间，当场通过有些开心 这个面试官感觉挺好的，解答了我的很多疑惑，也很详细地介绍了一下公司业务和产品 【二面8.13】 约在了下午，还是电话面试，是个声音很好听的小姐姐 感觉整体上和二面有点像，问了下面几个问题： 1. 你平时看什么阅读类的产品 我答了QQ阅读和微信读书，介绍了一下两者的情况 2. 用一句话来概括这两个产品 感觉给自己挖了坑，对QQ阅读多年不用，微信读书倒是用得挺多的，一下子卡顿了，答得不好，能从电话那头听到面试官的失望 3. 说说百度小说这个产品的优点和缺点 楼主平日比较少用百度小说，昨天研究了一晚上，拉着我的朋友聊了很久，总结了几点的用户体验答了上去，感觉答得有点不太好 4. 然后就问兴趣和偏好哪个岗位，愿意北漂和提前实习吗？ 5. 反问： 1）百度小说如何平衡广告和商业的价值 2）百度小说的整体业务生态流是怎么样的 【三面8.26】 昨天临时收到了电话，问能不能过30分钟之后面试，然而我在外面吃饭，约到今天 本来以为第二面结束要凉了，因为感觉二面的自我感觉不太好，和朋友复盘了几个小时 那时候一边在忙实习的项目突然接到了面试的电话确实准备很不充分，所以这一次的面试，大晚上的想了很多，今天的整体面试感觉也良好，但是刚开始是要视频面试的，但是耳麦一直没有声音换成了电话面试 1. 自我介绍 2. 做过什么和产品相关的项目，产生了什么收益 答了一个以前做的产品项目，挖的挺细的 3. 什么契机喜欢上互联网，想做产品经理？ 4. 在这个项目中， 我的职责是什么，设计了什么功能点，有什么收益 答了一个历史迭代的功能点，这个问题答得还可以 5. 还是问了兴趣，想做B端还是C端 6. 能不能提前实习，愿意来北京吗 7. 投了什么公司，有偏好的业务吗？ 8. 反问 KPI考核压力来自于？（这是高压线吗感觉这个问题问得过了） 新人的培养路径 123面都结束了，许愿OC！！！有面过这岗位的小伙伴可以多多交流！

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外资投行，毕业后年薪100万港币左右税前，税率15%左右。第二年涨薪20%，之后每升一级会有一个较大的加薪(分析师=>经理=>副总裁=>董事总经理)，主要体现在年终奖部分，从一开始底薪的100%到后来的200%-300% (根据市场行情，小组业务量，个人在每个项目所 承担责任分配)。 以前的同事，现在跳槽到PE的，年薪两三百万吧。 投行这个行业不太以年薪多少为目标，而是以谁能以最快的速度找到最好的“出路”(Exit Opportunity)。 因为投行刚入行几年每周工作80-100小时，可想而知，这种强度很难维持，所以大部分人会尽快找到薪资差不多(或略高一些)但工作时长和弹性友善很多的工作，比如私募股权基金. (PE)和对冲基金(Hedge Funds)。 . 关于这个行业的发展前景，我在让人离开投资银行的原因都有哪些中简单说过，由于次贷危机后 的强监管环境，现在再怎么好都不如2008年之前的鼎盛时期。 但那篇文字是2015年写的，过去4年又发生了一些变化，这里可以跟大家更新一下:这几年整个华尔街都在担心AI将如何替代金融从业者的工作。 根据金融咨询公司Opimas的预测，截至2025年， Al将会替代23万金融从业人的岗位。 简单说一下 为什么不同业务领域被替代的岗位数量差别会这么大: 资产管理 二级市场非常适合AI和大数据的应用，因为有非常多的历史数据可以用来训练数据模型。 AI可以学习全宇宙所有的投资策略，并根据新加入的数据和结果不断自我优化，24*7全年无休， 说这个行业要被AI彻底颠覆和替代丝毫不为过，过去几年也有无数这方面的创新企业，“智能投顾”已经是一个金融领域的常用词。见:智能投顾是什么?「智能」 体现在哪些方面? 证券服务 中后台职能，在花旗这种商业银行里占据整个投行业务线2/5的人力，基本可以用自动化解决重复性劳动，都不一定要用 上很多的深度学习。 销售与交易部门 这可能是整个投行业务中变化最大、最复杂的部门。交易员的做市职能可能会被AI完全替代，但自营交易职能可能和资管类似被AI大幅度优化。能够留存下来的交易员将会是编程和大数据能手，而非纯粹炒股的大拿。销售部门面临着新一代数据驱动的客户管理系统(CRM) ，意味着一个销售可以负责较以前更多的客户数量，同时能提供的策略推荐也会由AI赋能。 我大学同学在大摩纽约总部负责研究如何运用Al将交易自动化。用她的话来说，如果她成功了，整一层楼的人都可能被炒掉，但她自己能继续管理AI方面的基础设施；如果她失败了，市场上的其他AI服务提供方会让交易自动化，她自己在5-10年后也会被AI替代。 财富管理 由传统的客户关系+投资建议职能，逐渐演变成为客户关系为主的行业领域。高净值客户很大程度上还是更愿意跟人打交道，因为大规模私人资产的管理不是一味的追求alpha (投资组合的超额收益)，而是要结合家庭/家族情况对资产进行跨几代人的长远规划。 投资银行业务 帮助企业并购、.上市、 发债，做融资方面的顾问，可以理解为.上市公司的贴身服务。其中较为机械和重复的建模、分析、项目流程管理的工作，Al可以代替或赋能。但由于投行业务相当一部分属于服务(到客户公司开会、驻场，通过考察、访谈对对业务尽职调查)，所以想要完全不靠人力完成投行服务几乎不太可能。 技术和数据 这部分业务不但不会精简，还会在未来几年增加岗位。以高盛为例，1/3的员工都是程序员，也是为什么很多时候高盛会告诉媒体"我们其实是一家科技公司”。 2017年的高盛实习生调查报告中，72%的人认为Python编程语言比中文更能让自己对未来做好准备。 除了发力自动化和人工智能，投行在过去几年里也在用"精细化运营"的思路提高人效。高盛号称已经将企业IPO的步骤拆分为146个模块，这么做的目的就是从原本-堆人上项目逐步做到合理分配资源，用更少的人完成更多的项目。 从高盛的人均总管理资产规模就可以看出，从2006-2016的十年间，人头只增长了15.7%, 但人均资产管理规模增长了63.5%。在2012年之后，人效上发生了明显的变化，可以理解为图中蓝色的部分，是公司重点提升人效，精细化运营带来的成果。 所以对于未来想进投行享受高薪的朋友，可能学习金融、经济，已经成为过时的做法，未来是属于科技与金融的复合型人才。

二面表现不是太好，希望面试官高抬贵手 😂 （8月21号一面，8月25号二面）

一共45分钟，共四道题，每道题10分钟； 面试形式是通过手机链接点入小程序，然后通过麦克风录音，转成文字，文字可以进行编辑； 题目回顾： 1.在学习和实习中，在业绩达到优秀的情况下，你如何继续突破自我？在其中你付出了什么？请举例说明 2.计划赶不上变化，但你遇到突然变化时，你是怎么想的，你采取什么行动进行应对？举例说明 3.举例说明，你是如何通过突破自己的舒适圈，来让自己实现更大的价值？这个价值有什么与众不同？ 4.在过去半年中，你是如何在团队中，取长补短，让团队获得进步的？其中克服了什么困难？ 建议留下两分钟继续文字修改，语音输入后转文字的修改中，打字快的同学可以继续接着输入文字答题的 加油~~~~

许愿美团三面 许愿许愿

1. 为什么想来雅诗兰黛？ 2. 你觉得你为什么适合这个岗位？ 3. 对美妆护肤品的看法？ 4. 对雅诗兰黛的看法？ 5. 你觉得雅诗兰黛的竞争者是谁？为什么是它？ 6. 身边的朋友同学用的是什么化妆品？ 7. 你对你今天的妆容打分？ 8. 现场模拟卖一支口红给我。 9. 还有什么想问的？

就是央企，投的简历已经过了上边写的四级过了，但是其实没过，报到上写的是需要带四级复印件和原件，这该怎么办，需要和hr说明实际情况吗，我怕万一造假被查出来，后果可能会严重。

科大讯飞 内推电话面 1. 自我介绍 2. 介绍FashionAI项目（做了什么重要工作，有无对模型进行改进） 3. 问更熟悉C++还是Python（答Python） 4. 针对Python问了一系列的知识点： 复制代码1234- Python字典采用的是什么数据结构？（没答对。正解：使用的是key-value匹配的哈希结构） - Python的列表和元组的区别？（可变 vs 不可变） - Python的多线程能否用来做并行计算？（不能，它有GIL锁，但可以用多进程实现并行） - 口答编程题：如何用Python统计大型单词文件的词频并返回最多的前100个单词？（想到用字典统计词频，但后面除了想到用排序没有想到其他的。 散列处理（用Hash散列把大文件拆分成许多小文件使内存可以处理）+词频统计（可以使用字典进行hash-map或使用字典树Trie来统计词频）+频数排序（可用含100个结点的最小堆，每当新读取的元素比堆顶元素大，就替换堆顶元素并调整堆）+合并处理（可使用归并排序）） 5. 针对深度学习问了一系列知识点： 复制代码12345- 缓解过拟合的方法？（数据增强、L1/L2正则化、dropout、早期停止） - dropout的原理？ - Batch Normalization的原理？可学习的参数有哪些？ - 自适应优化算法有哪些？（Adagrad（累积梯度平方）、RMSProp（累积梯度平方的滑动平均）、Adam（带动量的RMSProp，即同时使用梯度的一、二阶矩）） - Batch size对模型训练有什么影响？其大小是怎么选取的？（会影响训练的稳定性，Batch size过小会使Loss曲线振荡的比较大，大小一般按照2的次幂规律选择，至于为什么？没有答出来，面试官后面解释是为了硬件计算效率考虑的，海哥后来也说GPU训练的时候开的线程是2的次幂个） 6. 感想：感觉表现的不是很好，多半没戏了。但通过此次面试被问到的一些问题，尤其是Python相关的知识点，暴露出对Python知识的一些盲点，算法和数据结构也要抓紧复习。把每一次面试都要当成是一次学习和检验的过程，不断总结提升。 7. 后面9月下旬的时候意外接到了科大讯飞的面试通知，二面没有再问什么很难的技术问题，除了自我介绍和项目介绍，剩下就是问了些个人学习、家庭情况，最后也拿到了科大讯飞华南研究院的offer。 CVTE 提前批电话面 1. 自我介绍 2. 介绍目标检测的项目（做了哪些重要的改进工作，取得的效果怎样，工作中面临的挑战或难点有哪些） 复制代码123 - 主要对二阶目标检测器的特征提取网络做了改进 - 在Pascal VOC数据集上的mAP达到了80%，与基于ResNet-FPN的faster R-CNN效果相当，但模型大小减小了三成；在红外图像的电力设备检测中mAP达到了85.4%比改进前提升了5.6个百分点。 - 红外图像视觉质量低、目标尺寸差异大、某些目标类间差异小 3. 是否了解EM算法（只说了下大概的原理，用于含有隐变量的概率模型极大似然估计或最大后验概率估计的迭代算法，其它不是很了解） 4. 传统的图像算法熟悉吗？有哪些常用的特征？SIFT特征是如何保持旋转不变性的？（常用的图像特征HoG、SIFT等；sift特征通过将坐标轴旋转至关键点的主方向来保持旋转不变性，关键点的主方向是通过统计关键点局部邻域内像素梯度的方向分布直方图的最大值得到的） 5. 情景题：如何让计算机通过老师讲课的视频分析他在讲什么课 复制代码123- 答的不好，只是笼统地说先用目标检测和图像识别对一帧图像进行分析，必要的话还需要结合时序对多帧图像进行分析，没有根据不同的情况进行深入地思考。事后和实验室同学交流时，同学分析地更深入一些：首先会判断视频中老师讲课有没有使用黑板，如有会通过识别黑板上不同类型的信息进行初步的分析判断（如比较多的数学公式很可能是在讲数学课、比较多的英文可能是在讲外语课等），如果没有或是需要更精确的判断，会再对老师讲的话等信息进行时序分析，综合判断。 6. 感想：面完立马就在招聘官网的个人中心查到“面试未通过”，有些失落和沮丧，可能主要是在那个情景题上没有答好，还有回答一些问题的时候表述不太清楚，需要花时间去练习一下如何尽可能清晰地把自己的想法表述清楚（感觉主要原因还是没有想清楚或知识掌握不牢） 多益网络一面 1. 自我介绍 2. 最好的项目介绍（讲了基于深度学习的目标检测项目，有问到模型的效果、模型大小、实时性如何以及后续进一步提升模型检测精度的想法） 3. 机器学习相关问题 常用正则化方法有哪些？（参数范数惩罚、Dropout） 梯度消失/爆炸是什么？（反向传播中由于链式求导法则的连乘，如果乘数都比较小趋于0，最终传递到网络输入层的梯度会变得很小（梯度消失），如果乘数都很大，最终的梯度也会变得很大（梯度爆炸），其实二者都是因为网络太深导致权值更新不稳定，本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应） LR与线性回归的区别（LR通常用于二分类，使用的是交叉熵损失函数；线性回归用于回归，使用的是均方误差损失函数） SVM的原理？如何解决线性不可分问题？（间隔最大化，通过引入软间隔、核函数解决线性不可分问题） 4. 数学概率题：一副扑克牌，随机均分成三份，问大小王被分到同一份的概率是多少？（一时没答上来，后面问了海哥，应该是从52个里面取16个的组合数/从54个里面取18个的组合数，按基本的计算概率的思路去算， 概率统计要加强） 5. 算法题：找出2000万条记录中出现次数最多的前十条记录 （一种思路是通过哈希散列将大文件拆分成小文件，然后对每个小文件的记录进行频数统计，取各文件频数前十的记录进行归并排序，再取最终结果的前十；更简单快捷的方法是在频数统计后依次遍历每个小文件，直接维护一个10个节点的最小堆） 6. 问了一些非技术问题： 对于互联网加班怎么看？ 学习成绩怎么样？ 期望薪资是多少？ 目前有拿到offer吗？ 7. 最后是一道编程题：5分钟内写出冒泡排序（因为时间短有些紧张，没完全写对，面试时紧张和焦虑很影响发挥，需要想办法调整） 总结：多益网络的概率题和编程题没答好，多半也没戏了，从中暴露出的概率统计分析能力不足和抗压调节能力较差要重视起来。对概率统计进行专项训练，学习一些克服紧张、缓解焦虑的方法，比如改变认知（降低心理预期，小事多用心、正事用点心、大事放宽心）、注意转移（分心/专注）、合理表情（微笑）、心理暗示（面试前准备幸运物，紧张时摸一摸）、生理放松（深呼吸、平时多运动、面试前休息好）、熟能生巧（多参加面试）等，详见知乎 另外面试前准备的时候，可以多思考一下，准备一些回答问题的要点，尽量不要准备充分的稿子，防止背不过卡壳，才是面试成功的终极方法。