校招面试真题 | 你的期望薪资是多少?为什么?

本文探讨了面试中如何合理确定期望薪资的问题,建议了解职位薪资范围、自身价值,并从学历、履历和能力三个方面评估自身价值。提供了一种策略,即根据实际情况给出薪资区间,并强调面试表现对最终薪资的影响。

很多人去面试的时候,就像打游戏,过五关斩六将,终于到最后一关了,但是谈薪资的难度堪比打游戏中搞定终级 boss 的难度,真的是太「南」了,好多人都是因为这个问题让自己五味杂陈呀。报高了怕好 offer 失之交臂,报低了又怕自己肠子毁青了。那么期望薪资该怎么去衡量呢?该怎么说才是一个皆大欢喜的共赢局面呢?

要说你的期望薪资是多少?那肯定是越多越好了。但是,作为一个应届生,能拿多少真的不晓得呀。那么,该怎么去判断自己可以拿多少薪资呢?是不是我要了这个薪资,公司就会给这个薪资呢?HR 会不会压价呢?如果HR压价该如何处理呢?接下来听内推小姐姐给你慢慢叨。

期望薪资怎么说才合理

知己知彼,百战不殆。在去面试之前,我们需要了解我们面试的职位是什么,招聘 JD 上的薪资范围是多少,技术面试时面试官对你的印象怎么样(你自己面的怎样应该有数,需要平常心来对待),还有整个城市该行业的大概薪资范围,弄明白了这些,咱们谈薪资才会有理有据有重点。

那接下来我用字节跳动的岗位给大家详细的叨叨一下。我们先在拉勾上按照我们的要求搜一下字节跳动-北京-应届的岗位(如下图):

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值