Oi,27届,如果你从现在开始准备校招——
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最近后台总收到提问:“27届现在开始准备秋招是不是太早了?”
其实现在准备正是最佳时机——2027届毕业生预计将达1300万,竞争激烈。当前大厂(如腾讯、阿里等)已针对2027届启动寒假实习或校园大使招聘,这意味着校招“抢人战”已提前一年开始。若等到明年秋季再准备,将错失实习转正、提前批等关键机会。
那我们现在来看看27届校招时间线到底应该如何规划:
1. 2025年12月-2026年2月(寒假实习期)
投递寒假实习岗位,积累经验,争取转正机会。
制作首版简历,明确职业方向,学习岗位核心技能(如编程、数据分析)。
2. 2026年3月-5月(日常实习积累期+暑期实习申请期)
投递可转正暑期实习,积极参与面试模拟。
通过日常/远程实习补充项目经验,强化专业技能。
3. 2026年6月-7月(暑期实习+秋招提前批启动)
全力争取暑期实习转正。
关注互联网大厂、央国企技术岗提前批,提前刷题(如行测、专业知识),利用内推提高通过率。
4. 2026年8月-10月(秋招高峰期)
实习转正答辩,更新简历并突出量化成果。
多渠道投递(每日5-10家),抓住“金九银十”,参加线下双选会,针对性准备笔试与面试(如互联网重群面,央国企重HR面)。
5. 2026年10月-12月(Offer收割期)
强化面试准备,合理评估并洽谈Offer。
关注秋招补录,把握秋招最后机会。
6. 2027年1月-5月(春招补录期)
继续投递寒假实习与春招岗位(岗位量比秋招少30%-50%)。
平衡毕业论文与求职,完成入职准备。
最后,送上成功关键策略:
1. 实习优先:高质量实习经历比GPA更重要,多数企业重视至少两段相关实习。
2. 打破信息差:通过官网、招聘平台、内推等多渠道获取信息,紧盯提前批与补录。
3. 技能聚焦:AI等前沿领域岗位需求大、薪资高,建议提前学习机器学习等相关技能。
总结:校招是信息战与准备战,现在开始规划正当时。再带上一个求职全流程赋能工具——求职精灵,帮大家解决从简历、网申、笔面试到offer选择的一切难题!
点击下方即刻体验!
https://m.finsight.work/pages/activePage/general/index?pageCode=0F52EBAB
ps. 给大家一张图,了解一下今年大厂校招规模,以供参考~
#想实习转正,又想准备秋招,我该怎么办# #秋招,不懂就问#
其实现在准备正是最佳时机——2027届毕业生预计将达1300万,竞争激烈。当前大厂(如腾讯、阿里等)已针对2027届启动寒假实习或校园大使招聘,这意味着校招“抢人战”已提前一年开始。若等到明年秋季再准备,将错失实习转正、提前批等关键机会。
那我们现在来看看27届校招时间线到底应该如何规划:
1. 2025年12月-2026年2月(寒假实习期)
投递寒假实习岗位,积累经验,争取转正机会。
制作首版简历,明确职业方向,学习岗位核心技能(如编程、数据分析)。
2. 2026年3月-5月(日常实习积累期+暑期实习申请期)
投递可转正暑期实习,积极参与面试模拟。
通过日常/远程实习补充项目经验,强化专业技能。
3. 2026年6月-7月(暑期实习+秋招提前批启动)
全力争取暑期实习转正。
关注互联网大厂、央国企技术岗提前批,提前刷题(如行测、专业知识),利用内推提高通过率。
4. 2026年8月-10月(秋招高峰期)
实习转正答辩,更新简历并突出量化成果。
多渠道投递(每日5-10家),抓住“金九银十”,参加线下双选会,针对性准备笔试与面试(如互联网重群面,央国企重HR面)。
5. 2026年10月-12月(Offer收割期)
强化面试准备,合理评估并洽谈Offer。
关注秋招补录,把握秋招最后机会。
6. 2027年1月-5月(春招补录期)
继续投递寒假实习与春招岗位(岗位量比秋招少30%-50%)。
平衡毕业论文与求职,完成入职准备。
最后,送上成功关键策略:
1. 实习优先:高质量实习经历比GPA更重要,多数企业重视至少两段相关实习。
2. 打破信息差:通过官网、招聘平台、内推等多渠道获取信息,紧盯提前批与补录。
3. 技能聚焦:AI等前沿领域岗位需求大、薪资高,建议提前学习机器学习等相关技能。
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#想实习转正,又想准备秋招,我该怎么办# #秋招,不懂就问#
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现在越来越卷了
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03-11 16:39
中山大学 算法工程师 点赞 评论 收藏
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书海为家:#人脑vsAI#
尽管深度学习的最初灵感来源于人类的大脑,但二者的运作方式截然不同:深度学习所需要的数据量远比人脑所需要的多得多。可是一旦经过大数据训练,它在相同领域的表现将远远超过人类(尤其是在数字的量化学习,例如挑选某人最可能购买的产品,或从100万张脸中挑选最匹配的一张)——相对来说,人类在同一时间内只能把注意力放在少数几件事情上面,而深度学习算法却可以同时处理海量信息,并且发现在大量数据背后的模糊特征之间的关联,这些模糊特征不仅复杂而且微妙,人类往往无法理解,甚至可能不会注意到。
虽然深度学习拥有人类所缺乏的并行处理海量数据的“绝技”,但不具备人类在面对决策时独一无二的汲取过去的经验、使用抽象概念和常识的能力。
与人类相比,深度学习想要充分发挥作用,离不开海量的相关数据、单一领域的应用场景以及明确的目标函数,这三项缺一不可,如果缺少其中任何一项,深度学习将无用武之地。 点赞 评论 收藏
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