我不允许还有校招&社招党连这些HR黑话都听不懂!

文章介绍了互联网行业常见的招聘和求职术语,如HC(招聘人数)、RD(研发工程师)、JD(职位描述)、八股文(技术面试概念题)和薪资相关的术语,如总包、SP、SSP等,帮助求职者理解行业内部语言。

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作者:阿秀

校招八股文学习网站:https://interviewguide.cn

这是阿秀的第「242」篇原创

你好,我是阿秀。

我相信有很多人跟我一样,最开始听到什么OC、JD、RD、Package、HC、RD、QA之类的缩写和一些莫名其妙的黑话的时候都一脸懵逼,啥意思啊这是eff9099abc7e61d832dfc0521f1aedc2.png。。。

后来随着自己秋招、毕业、参加工作后,也慢慢的明白了这些英文缩写、黑话都是啥意思了,今天我就来总结一下常见的互联网求职黑话都有哪些?社招校招都有,偷偷说一句,最后一个最有意思哈哈哈。

1、HC、BG、BU、JD、OD、OT(公司相关)

HC,也就是Headcount,就是一家公司的招聘人头数。

BG:Business Group,指的就是事业群,比如腾讯的微信BG,QQ音乐BG,微信事业群(WeiXin Group,简称 WXG )和互动娱乐事业群(Interactive Entertainment Group,简称 IEG)

BU:Business Unit,通常指挂靠在BG下细分的业务单元,通常指业务线或者产品线。

OD:Outsourcing Dispacth(直译为“外包派遣”)的简称,只有研发类岗位,比如华为OD

OT:overtime,指加班。

2、岗位相关黑话

base:两个意思,一个是薪水:举个例子 15k*16 base代表15k;一个是地点:比如这个base是在背景还是在上海,就是指的具体的工作地点

JD:job description,就是职位的描述,岗位职责和要求。例如招聘后端研发,一般会要求你熟悉 Java/C++/Golang 等主流语言;熟悉常见的数据结构与算法等等。。

HR(Human Resource),即人力资源,全称人力资源管理,又称人事。人事管理是为实现一定的目标,对所属工作人员进行选拔、使用、培养、考核、奖惩等一系列的管理活动。说人话就是招人的,招打工人的。

RD:Research and Development engineer,研发工程师,一般分为前端开发工程师或者后端开发工程师,比如C++后端开发工程师、Java后端开发工程师、Golang后端开发工程师等都属于RD。

QA:Qualtiy Assurance,品质保证,QA的主要职责就是质量保证工作,也就是很多人口中俗称的测试。

PM:Product Manager/Project Manager,产品经理或项目经理。在产品的研发过程中,PM会负责调查并根据用户的需求,确定开发何种产品,选择何种技术、商业模式等。

PR:Public Relationship,公共关系,即平时说的公关,一般在传媒、互联网、品牌营销各种行业会出现。主要的工作范围就是舆情监测,客户管理,媒体关系,文案输出,活动策划等等。

PD:Product Designer,产品设计或产品负责人。程序员经常需要和PD和PM打交道,他们需要程序员去实现XXX的功能,然后程序员去编码实现,在此过程中也会出现一些撕逼,这就是产品和研发之间的爱恨情仇了。

3、求职&薪资相关黑话

八股文

八股文一般指的是概念性题目,比如 操作系统中进程和线程的区别是什么?数据结构与算法中的栈和队列的区别是什么?又或者是计算机网络中的三次握手四次挥手过程这类问题与回答。

因为这些问题与回答往往问法固定,标准回答也固定,类似于我国明清科举制度规定的八股文。

特别指技术的同学,就是面试喜欢考的一些理论知识,这些偏向于比较严格的答案,一般同学都会直接背。

OC/意向书

意向书的意思是指,在秋招中顺利通过面试获得口头offer的一种录用意向,没有具体的薪资待遇说明,换句话说就是:你很不错,我们打算要你了。意向书一般在每年的7-10月份会逐渐发放,而带有薪资待遇的详细offer一般是10月中下旬开始陆续发放。

开奖

互联工作基本上是先有意向,之后打电话的形式,或者直接发邮件给你,这个时候你的薪水,互联网人称之为开奖。

泡池子

就是说迟迟不发offer也没有结果,一直被放在人才池里面,有可能会有被捞起来重新安排后续流程的可能,也可能没有。

保温

一般就是HR或者直接主管时不时和你联系,没发offer之前来打听一下你的offer情况,发了offer就看看你是不是确定能来报道会不会有变动。

A(argue)

开出来的薪资不满意,想要跟HRA一下薪资,建议是有更高offer的情况下再去A,要不然很难成功。

总包

指总收入,年薪,包括基础工资+绩效+年终奖+补贴+各类奖金+岗位福利

这个时候同学同学们一定要注意base(基础薪资)到底是多少,然后其他的项的薪资情况是多少,很多同学是会在这里栽跟头了。

烂白菜

offer的最低一等,也是最近两年新出来的一个词,以前是只有白菜价这一个说法的。

白菜

指校招生中占据60%-70%的人拿到的offer薪资待遇,毕竟大佬还是比较少的,大部分人的offer都是白菜价格。

大白菜

也是最近两年新兴的一个词语,意思就是比白菜价稍高一档的薪资待遇。

小SP

大佬拿到的 offer 偏低的一档,但也比大白菜要高一点。

SP

这是真大佬才能拿到的,能够拿到SSP的同学基本都是校招生中的人中龙凤,极其稀少。比如 2021 年校招中快手的快star、中兴的蓝剑计划、阿里的阿里星、小米的未来星、京东的猎聘计划等,能够通过上述考核人拿到的基本都是SSP。

SSP+

一般很少出现 SSP+,这种offer一般只发给那些神仙选手,就是很厉害很厉害很厉害的选手,可以理解为神仙级选手中的神仙了!

4、大厂背书

可以理解为“认证”或者“镀金”的意思,能去一些顶尖大公司实习或者工作,说明他们认可你的能力,那么你正式找工作面试同行业其他公司的时候只要表现正常基本offer是可以顺利拿到的。

其实也就是去一个工作地点团队最后的认可度怎么样,在跳槽的时候之前的工作团队的加成和作用有多大,是否可以提升自己的经历背景

5、各种厂的外号合集

鹅厂——腾讯;猪场——网易;狗厂/兄弟厂——京东;菊厂——华为;

动物园/猫厂/福报厂——阿里巴巴;开水厂——美团;宇宙厂——字节跳动;

体面厂——海康威视;发点厂——B站;狐厂——搜狐;渣厂——新浪;

蓝厂——VIVO;鸟厂——迅雷;真香厂——拼多多;

桔厂——滴滴‘;数字厂——360;wifi厂——爱奇艺;

菊厂——华为;猴厂——小米;老铁厂——快手;

参考资料:https://www.nowcoder.com/discuss/452587462032986112

—END—

你好,我是阿秀,普通双非学校出身,现于抖音旗下担任全栈研发工程师,前后端都会一点点。一路走来,很累也很不容易,希望能帮助到更多像我一样的普通学校的学生,组建了一个阿秀的的学习圈最开始只是用于记录自己的日常学习。

再后来就很多学弟学妹加入进来一起学习、准备实习、准备秋招、分享秋招&记录学习,其中置顶帖的「知识图谱」和「精华区」(如下图)中有很多计算机大学本科&研究生学习以及校招的内容和问题,多看看这些能够帮你走的更稳、更顺、更平坦。

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星球里的精华区、知识图谱以及资源沉淀

一个人踽踽独行不如结伴而行。以后会继续笔耕不辍,输出一些有价值的内容9df0ec71054f316c48e4728690ec65cb.png,对于每位阿秀的的学习圈中的学弟学妹也会增送自己以前的学习和校招面试总结笔记:阿秀的校招求职笔记PDF版本现在只有这一种获取PDF版本的方式了。

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<think>好的,我现在要帮用户解释人工智能的特征提取方法,而且要简单易懂,让懂技术的人也能理解。首先,我需要明确用户的需求。用户可能对技术术语太熟悉,所以得用生活中的例子来类比。 特征提取是什么?简单来,就是从数据中找出关键的信息,帮助AI做判断。比如,识别猫的图片,AI需要关注耳朵形状、胡须等特征。但如何把这些转化成非技术语言呢?可能需要比喻,比如教小孩认动物,指出显著特征。 用户可能想知道为什么特征提取重要。这时候要明,好的特征能让AI更准确,就像人抓住重点更容易识别事物。同时,需要区分传统方法和深度学习方法。传统方法可能需要人工设计,比如边缘检测,而深度学习自动学习特征,比如通过多层网络提取抽象特征。 还要考虑用户的潜在需求,他们可能想了解同方法的应用场景,或者为什么现在深度学习更流行。这时候可以举例子,比如人脸识别中,传统方法可能用眼睛间距,而深度学习自动找出更复杂的模式。 需要避免使用数学公式或专业术语,比如PCA、CNN这些词,但可以用更简单的法,比如“统计主要变化”或“多层处理信息”。同时,结构要清晰,分点解释,每部分用例子支撑。 可能用户会混淆特征提取和选择,需要简单明区别。特征提取是转换数据得到新特征,而选择是从现有中挑重要的。但为了简单,可以合并解释,重点在提取的过程。 最后,检查是否每个部分都易懂,有没有技术黑话,确保例子贴近日常生活,比如垃圾分类、识别人脸等。这样用户就能明白特征提取是AI如何抓住关键信息来完成任务的过程了。</think>用最生活化的比喻来解释人工智能的特征提取: --- ### 想象你在教小孩认识动物: **普通方法**: 你指着绘本"猫有尖耳朵、长胡须、肉垫爪子",这些就是**人工提取的特征**,需要你主动总结。 **AI的方法**: 给孩子看1000张猫狗照片,他自己发现:"原来有这种花纹的、尾巴向上翘的多半是猫",这就是**自动特征提取**。 --- ### 具体实现方式: #### 1. **传统"找重点"法(像做笔记划重点)** - **例子**:识别人脸 - 量眼睛间距(用尺子测数据) - 算鼻子到下巴的比例 - **局限**:就像只关注"戴眼镜的就是老师",可能错判戴眼镜的老师 #### 2. **多层筛子过滤法(深度学习)** - **第一层筛子**:找明暗变化(比如边缘) ```plaintext 原始图片 → [找出轮廓] → 线条图 ``` - **第二层筛子**:组合线条成形状(比如圆形+三角形=猫耳朵) - **第三层筛子**:判断这些形状的组合方式(比如耳朵在头顶的是猫,在两侧的是狗) #### 3. **"找"游戏法(对比学习)** - 给AI看100张椅子和沙发 - AI自己发现: - 有扶手且能坐三个人的大概率是沙发 - 单座带腿的是椅子 - **关键**:需要告诉AI什么是"扶手",它自己会注意到这个区别特征 --- ### 现实中的神奇应用: - **垃圾分类**:AI通过观察反光程度识别玻璃瓶(玻璃反光比塑料强) - **疾病筛查**:从X光片中自动发现细小的阴影颗粒(人眼可能忽略的微小特征) - **语音助手**:根据声音波纹中的起伏变化判断你的是"打开空调"还是"打开灯光" --- ### 简单总结: **特征提取就是让AI学会:** 在杂乱的信息中抓住最关键的特征,就像你会通过发型和走路姿势认出远处的朋友,而需要看清整张脸。同之处在于,AI是通过分析海量数据自己总结这些"辨认诀窍"。
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