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上周六的笔试大家参加了吗,做得怎么样呀?接下来基本每周六都有笔试,准备得差不多就及时参加哦!已经完成笔试的小伙伴也可以开始准备面试啦,预计最快下周就会开始面试啦!(北斗如果简历OK应该是免笔试直接进面试的,投递北斗的小伙伴没收到笔试通知也不用着急哈)
#美团#
#秋招#
#面试#
@MinGW_:
美团秋招和北斗开放,内推码iWOgnIP,大数据岗位欢迎咨询
美团秋招内推已经开始啦!常规秋招和北斗计划同时开放投递!划重点:1. 9月1日24:00之前投递,有两次笔试机会,笔试成绩取最高!担心自己笔试发挥的小伙伴们一定要抓紧这一个月的机会呀!2. 每位同学可投递3个志愿,可以有更多选择机会,但是要注意岗位之间有先后顺序,最好把最想去的岗位排前面。3. 觉得自己满足北斗条件的尽量投递北斗试一试,反正即使判定不满足也可以转常规秋招,试了不吃亏试了不上当。4. 内推一定会给笔试机会,但是笔试能做到什么程度还是看个人实力,所以千万不要草草了事!同时笔试成绩不是决定是否面试的唯一条件,所以简历也一定要认真准备好好写!5. “感兴趣的事业群”尽量要选,不了解事业群的话可以私信咨询。【基本信息】本次春招开放的岗位包括:技术类、零售类、产品类、运营类、设计类、销售类、客服类等,细分岗位多。工作地含北京、上海、深圳、成都、厦门等多个城市。想来美团做同事的小伙伴可以关注啦,赶紧开始准备哦!招聘对象:毕业时间为 2023年11月—2024年10月 的海内外院校同学网申时间:2023年7月31日 至 2023年10月31日(部分岗位招满后会提前结束网申,准备好了就抓紧时间投递哦!)笔试时间:8-11月部分周六(10:00或19:00)9月1日24:00前投递简历的同学,在进入面试前拥有最多2次完成笔试的机会,笔试成绩取高值【关于北斗】北斗计划是针对在具体领域方向上已经有一些研究积累的候选人,比如今年就有比较多大模型相关的。一般岗位划分比较细,而且比常规秋招要求高很多,但是相应的待遇也很高,而且即使北斗不通过也还可以转到常规校招岗位,符合条件的小伙伴可以试试哦~北斗条件:超级学霸(相关专业Top 5%学生,在基础学科领域能力扎实)学术达人(在国际顶级会议或期刊上发表过重要学术论文,或获得过计算机相关领域专利)竞赛大神(有国内外顶级大赛如ACM-ICPC、NOI等获奖经历)工程高手(拥有丰富的项目或实习经验,有将技术运用到实际场景的实践结果)【关于岗位志愿】今年可以选择多个岗位志愿了,最多选3个。官方是这么说的:志愿有先后顺序,第1志愿结束后才会开启第2志愿。投递简历时志愿1是必填的,志愿2和志愿3是选填的,未填写的志愿可以后续补充,每人最多填写3个志愿。未开启的志愿后续可以修改、删除,已开启的志愿后续无法修改、删除。也可以选择选择“无明确意向职位”,你的简历将会被全公司的面试官看到,但面试官会优先筛选有明确意向岗位的简历,所以请谨慎选择该选项。选择“无明确意向职位”后,无法再修改志愿,也无法新增志愿。讲人话给大家翻译一下:志愿1必填,投递了就会被志愿1的面试官看到,如果志愿1筛选未通过、笔试面试未通过,会流转到志愿2的面试官那边,以此类推。 当然,还是不能同时面两个志愿的,避免你太优秀了到时候两边部门抢人哈,所以优先级还是得考虑清楚哦~往常有很多同学会问哪个岗位容易过,哪个岗位招人多,说实话,我不是 HR 我是面试官,这个数据我是真没有……但是从我的角度能给的建议是,选你感兴趣的,如果都感兴趣的话,看一下岗位要求,选你更满足要求的。【关于内推】本人负责大数据计算引擎开发与维护,长期参与招聘流程,大数据相关岗位可以精确推到相应小组,尤其是 Flink、Spark、Kafka 等。其余开发岗位可以尝试通过六度空间理论帮忙询问相应小组的情况,争取精确推荐到对应组(其中机器学习平台基础架构、无人配送、信息安全方向熟人多些)。如果没有倾向的部门,可以选基础研发平台,毕竟是我自己所在的事业部,信息多一些。非开发岗位内推码一样有效,但是毕竟不是我的领域,可能无法给到很有用的信息。牛客网不定期在线,一般中午和晚上比较活跃,各类问题欢迎咨询,私信看到必回。内推码:iWOgnIP(PC端使用,和内推链接一样,都有效)内推链接: https://zhaopin.meituan.com/m/campus?staffSsoId=2104825也可以邮件联系:EDP.DataEngine.Recruit@meituan.com 【我所在的部门岗位推荐】对大数据、分布式计算相关领域感兴趣的小伙伴,特别推荐一下我们部门的“大数据基础架构工程师”岗位:https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?jobUnionId=1620568142&highlightType=campus&staffSsoId=2104825扎根底层原理,直面技术挑战,存储和计算相关的岗位应有尽有,对主流大数据计算引擎(包括不限于Spark、Flink、Presto、Kylin、Druid、Doris等)感兴趣的小伙伴欢迎咨询~
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