巨坑警告!去银行写代码千万别去分行

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回答 1

同今年入的建行科技类专项人才。目前在市分行科技部。此前在网点做柜员。下面是我的感受:

两年基层后,确定还能写出 hello world?本来科技部人就存在养老,一个萝卜一个坑,不像柜员,流动性大并且需求大,基本上去了基层锻炼就废了。在调去科技部之前,我已经提交了辞职,因为白天做柜员,晚上写代码,实在太累,而且不知道这么累是为了什么,这样学习代码,闭门造车,还不如去互联网加班。后来运气好,给我调去了,但据我所知,大部分都是做了一年两年柜员还在网点,并且科技部都是年级比较大的,所以新人去了哪里?

前段时间省行老总来开会,也对基层锻炼的决策不满意,科技人员应当跟随业务人员在开发系统过程中去了解业务,而不是两年只学业务。并且我认为,在基层网点做柜员,做大堂经理,根本连业务也学不到!

最后,你问为什么招科技类做柜员。我认为,这就是上面的决定,想要科技和业务复合的金融科技人才,但是落实到实际和基层,真正的系统开发还是交给了外包和省行,下面的科技类专项只是一种人才储备。关于是否会调回科技部,那只能看当地科技部有没有这方面需求了。

  • 轮岗问题:如果是科技中心一般都不轮岗的。如果是分行省行的科技岗位,无论校招还是社招,很多科技岗位都要去基层锻炼,一定要向hr问清楚,轮岗超过三个月的都不建议去,那种轮岗一年以上的,一年后你就一个标准柜员,很难有机会转岗。最重要的是这种长达一年的专业不对口恶心工作你忍受的了吗?

  • 面试难度,市分行很容易,学历要求很低,省份或许会有名校研究生学历限制。

  • 福利待遇,银行和公务员是不一样的,公务员的年终奖不会告诉你但是基本上都有。银行没有可能就是没有。薪资待遇问清楚,每个地方银行绩效不一样所以薪资不一样。以我在的国有四大行之一为例,第一年一般是见习期,薪资很低,五千以下。第二年第三年逐渐好一些,八九千的样子吧。

回答 2

因为根本不需要那么多科技岗人员。

省行层面还存在一些开发性质的工作,二级行科技岗就是修电脑的。

开发性质的工作主要在总行,有些行还有开发中心,还有很多开发工作都选择了专业团队外包出去。

所以省行科技部门一般三十多人,二级行一两个人足够(沿海地区省行科技部门可达一百多人,有省会市行的,市行科技部门二十人左右,其他地市行也是一两个人)。

就目前来说,各行招聘中,除了管培几乎确定基层轮岗后可以回到省行,其他岗位是没有本质性区别的,都需要从柜台开始,等待机会。

当然,科技岗、小语种岗等专项人才,会比柜员岗的员工在一些内部招聘上略有优势。

为什么要招这么多科技岗员工,因为各省招聘从人数到各类人员构成都是总行确定的。要响应金融科技政策,首先要把相关人才储备到位。

从柜员做起没有错,因为各岗位确实需要具备一定的基层工作年限,对银行最基础的工作有一定的了解。超过三年就没必要了。

就以往来看,很多科技岗员工入行后,慢慢的自己也不想从事科技岗位了,最终从事营销岗位。

因为银行来说,营销岗才是主流岗位,从收入到提拔晋升都具有很大优势,非营销岗位中,办公室、人力、财会也不错,其他非营销岗位在银行并不具有很好的发展前景。

回答 3

首先我很明确的告诉你,你确实是被骗了。作为一名前银行员工,对于银行的招聘流程也算熟悉。我来讲一下,银行为什么要这样干。

第一,银行的愿望很美好。由于银行搞科技开发,最终的目的也是为了业务发展,因此银行方面希望科技岗位的工作人员能熟练掌握银行的具体业务,具有深厚的业务背景,这样在搞开发的时候,才能以业务为导向,开发出真正面向市场、符合客户需求的产品。从这个角度来说,科技岗的新人先去柜台干一两年似乎是无可厚非的。

第二,银行确实骗人了。而这源于两方面原因,一方面是因为柜员流失率高,所以银行需要不断的招聘新人,弥补人员流失;另一方面银行柜员又招不来人,尤其是高学历、名校的学生,如果银行在招聘公告中说明是柜员,那无疑最终报名的都是学校学历很一般的学生。所以这几年各家银行都学聪明了,在招聘时各种其他名义招聘,比如运营岗,科技岗,管培生等等。等招进来以后,就以新员工必须先从柜台开始熟悉业务为理由,把你放到柜台上,从此遥遥无期。甚至有银行为了招揽双一流高校的学子,会以总行或者省分行的名义招聘,招进来以后放下去当柜员。

总结来说,真要去就去总行科技中心,分行下的科技岗大概率是个坑。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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