840万应届生创历史新高,企业大规模缩招,互联网行业首次出现需求负增长

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随着秋天来临,2019届校招热火朝天地展开,目前一些大公司已发放offer。这届毕业生大部分是95后,那么这些新95后是如何择业的呢?薪水待遇是如何呢?


互联网校招又是一番怎(工)样(资)激(俱)烈(高)的情景呢?下面小编带大家看看:


1.互联网大厂薪资遥遥领先,平均22w起(社招人员请先准备降压药再观看图片)


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大厂一如既往的土豪,有趣的是TMD比BAT的平均薪资高。头条甚至还给出“上不封顶”的土豪条件,如此出手阔绰让人想到头条刚完成金额25亿美元的Pre-IPO融资,估值达750亿美元。目前头条已启动IPO相关的准备工作,计划明年上市,所以积极进行人才储备。


看到这大家别慌,小编再献上往年2018届的薪资。你会发现大厂的薪资并非今年才高,而是很平稳——遥遥领先于行业平均水平:


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2.扎堆应聘热门专业,这个岗位爆冷缺人


一线互联网公司普遍高薪,那么其他公司的应聘行情又是如何呢?


上个月,中智咨询人力资本数据中心发布的一份研究报告显示,五个新兴热门专业应届生起薪超8900元。

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这五个热门岗位分别是算法工程师,人工智能,大数据,软件开发,硬件开发。起薪平均12627元,11557元,9962元,9055元和8925元。


于是今年秋招应届生一窝蜂往算法岗位投简历,导致算法岗目前过热,很多应届生可能面临着转型调岗。


上个月头条还特意发文让应届生多关注关注客户端岗位,头条表示“企业需求很旺盛,奈何投递该职位的数量却很少”。企业为了抢人调整薪资待遇,给出“应届生入职满一年将获得一笔相当于3个月工资的签约奖金”丰厚奖励。


头条这么重视客户端人才,和自身两大核心业务有关,头条、抖音,均需要客户端开发。从市场的大环境来看,客户端岗位的需求量是收紧的。应届毕业生需要从各方面综合考虑,选择适合自己的路。


3.95后对人才政策不感冒,只看是否高薪

今年,西安、武汉等二线城市开展抢人大战,提出不少优惠的人才引进政策,特别欢迎应届毕业生前来就业。但是比起优惠的人才政策,95后更看重薪资。


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▲选择就业城市时95后最看重的因素


调查结果显示,95后在选择就业城市时,大多数应届毕业生认为工作城市的“工资水平”最重要,其次是“城市未来发展前景”。


这届95后既关注眼前的收入,也关注未来的发展潜力等现实问题。至于文化、环境、政策等城市软实力,年轻人觉得并不十分重要。


4.应届毕业生数量达历史新高,企业却大规模缩招


有数据表明,2019届应届毕业生有860万人,为历年之最,但是企业却大规模缩招。2018年二季度,互联网行业的招聘职位数同比减少6%,首次出现需求的负增长。


网上陆续曝出互联网公司裁员的信息,其中有传言阿里、京东、华为已全面缩减 headcount ,所有业务线都不批offer:


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后来京东和华为否认了,但如果秋招算法求职群体再这么膨胀下去,恐怕供需不平等的现象会加剧,中低端算法求职者恐怕难觅岗位出路了。


应届毕业生不妨多关注行业动态,从现实思考岗位出路,换个方向思考出路。


5.应届生该如何备战面试


如何在时间紧凑的校招中,让面试官眼前一亮,成功突围而出呢?对于未来的程序员,面试官是从哪方面进行考察的呢?


小编从头条对面试官的采访中整理一些面试官对求职学生的建议:


算法工程师:

有基础的coding能力,包括数据结构和算法。投递机器学习、深度学习方向的同学需要对常见算法有所了解,多发paper。


后台研发工程师:

注意基本的知识点,多写代码,做些中等难度的oj;找个开源的工程研究下,最好有个人解读。


大数据工程师:

基础知识的复习,多思考做过的实习项目的细节。


测试开发工程师:

数据结构、算法准备,弄懂对自己使用过的技术框架、原理,coding能力。


前端工程师:

复习基础知识,多刷题。


写在最后:


随着“互联网寒冬”,“互联网下半场”等词频繁出现,各大厂缩招消息不断曝出,这届毕业生难免焦虑担忧。


这是最好的年代,有高薪的技术岗位,能良好氛围的大厂环境;这是最坏的年代,8400000,你仅是庞大数字渺小的“1”,竞争残酷。


希望正在找工作的应届生注意观察行业动向,注意自身知识的储备与提高,认真对待面试机会,早日拿到满意的offer。


- The End -

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var_dump('点个赞吧');
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System.out.println("点个赞吧!");
console.log("点个赞吧!");
print("点个赞吧!");
printf("点个赞吧!\n");
cout << "点个赞吧!" << endl;
Console.WriteLine("点个赞吧!");
fmt.Println("点个赞吧!")
Response.Write("点个赞吧");
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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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