腾讯是真不卡学历呀!大专也有面试机会

大家好,我是播妞!

说到高薪行业,IT和互联网大厂绝对是绕不开的选项。但众所周知,大厂薪资高,招聘门槛也高。

于是,不少低学历的同学早早给自己“判了死刑”——“大厂?我肯定没戏!”但播妞想说:千万别自我设限!因为现实是——即使是大专学历,也有人成功拿到大厂面试机会,甚至斩获offer!

最近,某职场平台上就有一位网友发帖称,自己只是大专学历,却意外收到了腾讯的面试通知,引发热议。

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截图来源牛某网,如侵删

类似经历的求职者并不少,甚至有不少双非学历的同学,最终成功上岸大厂。

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截图来源牛客网,如侵删

看了他们的投递经历之后,播妞想对大家说:秋招即将来临,大量的招聘机会在向我们招手,与其纠结“学历不够”,不如大胆投递! 别管大厂小厂,也先别管学历高低,只要看到心仪岗位,就可以勇敢尝试——毕竟,投了才有机会,不投机会永远为零!

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普通学历人群

如何掌握求职主动权?

大厂在放宽学历要求,除了勇敢投递之外,我们也要明白大厂这样做的深层原因。

毕竟大厂不卡学历≠不要求能力,即使部分大厂放宽学历要求,技术能力、项目经验、实战成果依然是硬指标。

学历门槛的松动,本质是互联网行业对“实战派”的需求升级。当业务竞争进入深水区,大厂更在乎的是:“你能解决什么问题?”而不是“你从哪里毕业”。

所以,如果没有名校光环,那你更需要用“不可替代的技术价值”打动HR!

这里,播妞想给学历吃亏的大学生和求职者一些建议,希望大家早布局早规划,早日拿到心动offer!

大学生务必在校期间就抢跑!

1.死磕技术栈:选定一个方向(前端/后端/算法/数据等),至少掌握一门主流编程语言+框架(比如Java/spring、Python/Django等)。每天2小时,坚持半年就能甩开80%同龄人;

2.用项目填满简历:多做能解决实际问题的项目(比如找黑马最新的成套稀缺项目),只有多做,才能让面试官一眼就能看到你的真实能力;

3.参加竞赛/开源项目给自己镀金:大胆参加竞赛,比如传智黑马举办的“传智杯”,很多比赛中的优秀奖也有加分,这些比学历更有说服力;

4.多学与AI相关的技术:已经进入AI时代了,企业对AI人才更加青睐,所以趁着有时间,多涉猎相关内容,会有好处!

求职者从以下几个方面突围:

1.像素级模仿大厂JD:分析大厂招聘具体要求,逐条匹配相关技能,匹配不上的技能就去有针对性的学习+相关项目实战,让自己的能力与JD契合度达到90%;

2.打造技术影响力:写技术博客、输出深度技术文章,甚至还可以录制实战视频教程,来让面试官知道你真的懂技术;

3.了解多个内推途径:通过某客/脉脉/linkedin等渠道,找到相关内推人,面试机会也会增加很多。

4.尽快学AI:在技术圈,现在没有比AI更火的了,【AI+X】复合型人才更有竞争力,能学尽早学!

记住,学历对我们来说,只是常量,能力才是变量,如果你有一颗想要冲击大厂的决心,就要将力量聚焦在你能改变的事情上,这点,黑马程序员的同学深有感触。

他们来黑马之前,没有高学历、没有项目经验,甚至是0基础,但是通过在黑马系统学习,他们成为了懂AI、精技术、能实战、会业务的【AI+X】复合型人才!

普通本科毕业朱同学:工作3年薪资仅12K,深陷职业瓶颈。去年他果断选择黑马AI大模型课程,系统掌握大模型开发,独立完成企业级AI项目,毕业后斩获27K*14薪大厂offer,薪资涨幅达125%!他说:“你永远可以相信黑马的实力!”

专升本的刘同学:专升本之后步入职场,为了赚钱他多次转行,还曾入职外包公司,为了职场更上一层楼,他选择辞职来黑马线下学习AI大模型开发,毕业后,成功入职京东算法工程师(22K×16薪),年薪达30w!

滑动查看黑马学长学姐高薪offer

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来黑马,成为黑马

硬实力助你高起点就业

线上线下皆可学(不离校不脱产)

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黑马好课好老师好服务

助力学生更高起点就业

作为IT教育行业的领导者,黑马已累计培养30万+优秀数字化人才。为了让学生学到过硬的技术,我们始终坚持“课好,老师好,服务好”,不断追求更高的课程标准和项目标准,真实还原企业级真实工作场景。

 黑马「课程」好 

 亿元级课研团队打造,融入AI全面升级 

高度对接企业需求:与2000+名企共享资源,与1200+大厂共建课程,精准匹配企业用人标准。
高效学习设计:制定行业领先课研标准,五库模式打磨精品好课,AI赋能实时迭代。
高能胜任工作:实战为王,220+老师打磨实战项目,培养独立解决问题能力。

 黑马「老师」好 

 精技术、会讲课、懂教学,擅用AI

技术大牛云集:90+资深课研专家,将前沿技术与实战经验融入教学。

精英师资团队:72%高学历(博士/硕士/985/211),58%来自华为、百度、阿里、腾讯、IBM等大厂。

严选严培:录取率<3%,10年+技术经验,重金培养,确保教学能力。

科学教学:双师护航(讲师+班主任),4大教学法精准突破重难点。

 黑马「服务」好 

 人性化+智能化教学服务平台,AI时代人机共育新范式

科学教学体系:个性化定制学习,教/学/练/测/评一步到位。

AI智能辅教平台:自研学习交流【传智APP】、教学实施【Tlias中心】、AI实战练测【星斗】、综合就业服务【好师父】等AI智能化平台,全程贯通精准提升学习效率。


面对AI浪潮,黑马课程拥抱AI,全面焕新!十大热门学科从软件到硬件,从开发到应用,从前沿技术到系统知识图谱,从企业级实训项目到真实业务场景,从大厂名师亲授到就业服务,全链路赋能0基础学员冲击年薪30W+,培养AI时代企业急需的复合型人才。

【AI智能应用开发(Java)学科】零基础学Java+AI,开发聊天机器人、智能仓储等项目,培养复合型人才,直通年薪20万+岗位!

【AI大模型开发(Python)学科】掌握大模型全栈技术,成为能落地AI解决方案的中高级AI开发工程师。

【AI鸿蒙开发】零基础学鸿蒙应用开发,适应智能时代需求,成为移动开发工程师。

【AI嵌入式+机器人开发】用AI让机器人“看、听、动”,培养智能硬件与自动化系统开发能力。

【AI大数据】学AI与大数据分析,掌握企业级数据处理技能,胜任高薪数据岗位。

【AI运维】学服务器管理、自动化部署,成为保障IT系统稳定的技术专家。

【AI测试】掌握AI测试技术,专注鸿蒙生态测试,快速胜任企业测试岗位。

【AI设计】学AI设计工具,打造高转化电商视觉内容,成为跨境电商设计师。

【AI视频创作与直播运营】学短视频创作、直播带货,用AI玩转流量变现,成为新媒体运营达人。

为了帮助更多学生顺利入行,黑马同时开设线上线下双班型,涵盖工作就业、技能提升、实习、毕设等丰富的课程产品,能够满足不同学生的个性化学习需求。无论你是在职人士还是在校学生,都可以灵活、高效学习。

最后播妞想说,秋招已经来袭,大家一定要大胆投递,如果对自己没有信心,又渴望高薪岗位,不如也和学长学姐们一样,先来黑马程序员提升技能,再利用应届生身份实现高起点就业!

工欲善其事,必先利其器。AI时代,企业的需求早已升级,如果你也想拿高薪,黑马就是你最好的跳板!

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总有一款适合你

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<think>嗯,用户现在想比较数据开发和后端开发的职业选择,特别是岗位数量、学历要求和实习经验的影响。首先,我需要整理之前提供的引用内容,看看哪些信息相关。引用[4]提到了薪资、工作年限、学历要求和技能,比如北京的数据开发薪资范围是22k到38k,学历以本科为主。引用[1]提到Java后端开发对转大数据领域的看法,可能涉及岗位需求的变化。引用[2]和[3]更多是鼓励进入大数据行业,强调技能和经验的重要性。 用户之前的问题是关于选择数据开发还是后端开发,现在进一步深入,想了解职业选择的对比。需要从岗位数量、学历要求、实习经验这三个方面来比较。首先,岗位数量方面,引用[4]指出大数据岗位在计算机软件和互联网行业需求大,尤其是大厂如华为、腾讯等。而后端开发作为传统岗位,可能基数更大但竞争也更激烈。 学历要求方面,引用[4]提到大数据岗位主要要求本科,其次是大专和硕士。而后端开发可能同样以本科为主,但具体情况可能需要推断。实习经验部分,引用[3]和[4]都强调项目经验和技能的重要性,特别是大数据领域,企业可能更看重实际项目经验,即使学历稍低,有经验也能放宽条件。 然后要考虑用户之前的回答,之前的建议是选择数据开发,但需要补充原理知识。现在用户可能想确认这个建议是否在岗位数量、学历和实习方面也成立。需要指出数据开发岗位增长快,尤其是大厂需求多,而后端开发虽然岗位多但竞争激烈。学历方面两者都要求本科,但大数据可能对硕士需求稍多?需要仔细看引用内容,引用[4]提到大数据岗位学历大部分是本科,其次是专科和硕士,所以可能和后端相差不大。 实习经验方面,数据开发可能更看重项目经验,因为涉及具体工具如Spark、Hadoop,而后端开发可能更注重算法和系统设计能力。用户需要了解实习经验在两者中的重要性,是否没有实习经验会影响求职,或者可以通过项目弥补。 另外,用户可能担心自己的学历是否符合要求,是否需要提升学历,或者通过实习来增强竞争力。需要结合引用中的信息,说明学历是门槛,但经验可以弥补,特别是大数据领域更注重技能和项目。 最后,综合给出对比表格,并建议用户根据自身情况选择,如果学历一般但有相关项目经验,可能更适合数据开发;如果学历较好且喜欢深入研究系统原理,后端开发也是不错的选择。同时强调实习经验的重要性,建议积极寻找相关实习或自己构建项目。</think>### 数据开发与后端开发职业选择对比分析 --- #### 一、岗位数量对比 1. **数据开发领域** - **行业分布**:集中在计算机软件(38%)、互联网(32%)、金融科技(15%)领域,头部企业需求旺盛(华为/腾讯/阿里平均每家开放15+岗位)[^4] - **岗位类型**: - 基础型:ETL工程师(占45%)、数据仓库开发(30%) - 高阶型:实时计算工程师(15%)、数据治理专家(10%) - **增长趋势**:流批一体架构普及带来**实时数仓工程师**需求年增长27%[^4] 2. **后端开发领域** - **行业分布**:覆盖更广(电商35%、物联网25%、企业服务20%、其他20%) - **岗位类型**: - 通用型:Java后端开发(60%)、Go/PHP开发(25%) - 专项型:高并发架构师(10%)、中间件开发(5%) - **竞争现状**:初级Java工程师岗位供需比达**5:1**(数据来源:Boss直聘2023Q2报告) --- #### 二、学历要求差异 | 维度 | 数据开发典型要求[^4] | 后端开发典型要求 | |--------------|--------------------------------|------------------------------| | **学历基线** | 本科78% / 大专15% / 硕士7% | 本科82% / 大专13% / 硕士5% | | **特殊场景** | 金融领域要求硕士学历(如量化数据分析岗) | 算法优化岗偏好硕士(尤其分布式系统方向) | | **突破路径** | 通过Cloudera/HDP认证可降低学历门槛 | 获得Oracle认证专家(OCP)可提升竞争力 | --- #### 三、实习经验价值分析 1. **数据开发岗位** - **核心考察点**: ```mermaid graph LR A[实习价值] --> B{数据开发岗} B --> C[是否接触过真实数据流水线] B --> D[能否解释Spark任务失败原因] B --> E[是否设计过星型/雪花模型] ``` - **典型案例**: - 电商用户画像构建实习(涉及Hive+Spark链路)可提升**37%**面试通过率[^4] - 缺乏实习经验者可通过Kaggle竞赛项目弥补(需包含**数据清洗→特征工程→模型部署**完整流程) 2. **后端开发岗位** - **能力验证链**: ```python # 后端开发实习评价模型 def evaluate_intern(project): if '高并发' in project.keywords: score += 40% # 如秒杀系统实现 if '性能调优' in project.metrics: score += 30% # 如JVM GC优化 if '分布式' in project.architecture: score += 30% # 如RPC框架开发 ``` - **关键数据**:参与过**10万QPS以上系统**优化的实习生,转正薪资平均高出**15%**[^1] --- #### 四、决策影响因素矩阵 | 决策因子 | 数据开发优势点 | 后端开发优势点 | |----------------|-------------------------------|-------------------------------| | **岗位增长率** | 年增23%(实时计算方向)[^4] | 年增9%(云原生方向) | | **学历弹性** | 大专+认证可进入 | 通常要求全日制本科 | | **经验替代性** | 数据分析竞赛可替代部分实习经验 | 需要真实系统开发经历 | | **薪资区间** | 北京22-38K(3年经验) | 北京18-35K(3年经验)[^1] | | **技术栈迭代** | 每2年出现新范式(如Data Mesh) | 核心框架(Spring)演进较缓慢 | --- #### 五、选择策略建议 1. **学历本科以下优先选数据开发**: - 考取**CDP认证**(通过率68%)可弥补学历短板 - 构建包含以下要素的个人项目: ```sql -- 展示数据建模能力 CREATE TABLE user_behavior_fact ( user_id BIGINT COMMENT '雪花模型ID', session_chain ARRAY<STRING> COMMENT 'Flink计算的会话路径', time_stamp TIMESTAMP COMMENT '事件时间' ) PARTITIONED BY (dt STRING); ``` 2. **有优质实习机会时倾向后端开发**: - 在BAT级别企业实习可建立**技术品牌背书** - 重点积累: - 性能优化案例(如将API响应时间从200ms降至50ms) - 技术方案文档写作能力(占高级工程师考评权重的25%[^1]) 3. **硕士学历建议双路径发展**: - 选择**数据密集型后端系统**方向: ```mermaid graph TD A[数据开发技能] --> B[掌握Kafka/Flink] C[后端开发技能] --> D[精通Spring Cloud] B & D --> E[实时风控系统架构师] ``` - 该复合型岗位在北京薪资可达**45-80K** --- ### 结论 数据开发在**新兴领域机会**和**学历包容性**上更具优势,但需要持续跟踪技术范式变化;后端开发则提供更稳定的职业路径,但对系统级原理掌握要求更高。建议结合自身实习资源储备做选择:若已有大数据项目经验可冲刺数据开发,若具备算法竞赛经历则适合后端开发。 --相关问题--: 1. 非计算机专业如何转型数据开发? 2. 后端开发工程师需要掌握哪些大数据技术? 3. 数据开发岗位的技术栈更新周期是多久?
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