今年春招选哪行?深度拆解五大热门行业

①为什么要了解热门行业?

通过之前的了解,大家对于互联网行业已经有了一定的认识,而互联网发展至今,经历了PC互联网、移动互联网、产业互联网等不同阶段,互联网这个庞大的行业下已经出现了很多细分的行业/赛道。

所谓,“选择比努力更重要”,尤其是现在整体市场都在回缩的形势下,大家想要入局互联网的话一定要选择一个“好的赛道”,那什么是好的赛道呢?其实这个问题很主观,也没有什么标准的答案。但,作为一个刚切入互联网的小白来说,我们可以明确不同细分行业切入的优先级,做好相应的准备工作,也能提高“应试”效率。那具体如何选择一个相对更适合切入的细分行业呢?我们可以重点关注以下两方面:

选择自己专业/背景契合的行业作为切入。以我们的产培班学员为例,这位同学是供应链相关专业出身的,从最开始的实习选择,到后续秋招方向都比较明确以电商行业的供应链产品岗位来作为优先求职目标,最后的结果也比较符合预期,毕竟专业优势帮助他pk掉了不少对手。本质上,我们需要看这个行业的专业要求是否match自身专业/背景,另一方面也可以从岗位jd分析相关背景的同学是否更有优势,根据自己的专业的优势切入合适的的行业。

看自己是否具有相关的项目/工作经验,或者该行业所做的工作是否更符合自身兴趣。如果满足的话,也都可以选择这个方向作为自己优先求职的目标,后续的实习项目也可以围绕这一方向进行展开,持续积累垂直行业的知识和思维。

②热门行业介绍

之前的内容我们讲到了产品/运营细分岗位之后的岗位能力模型,推荐阅读之前的专栏->点我查看《产品/运营岗位选择》。大家仔细看,热门行业其实也对应了我们现在热门的岗位,像我们说的需求很大的内容、电商、商业等都少不了策略产品/运营的身影,再比如像商业产品,也是互联网公司比较头疼的,那么企业在寻求更好的商业模式以及在广告侧寻求策略向的增长就很需要做商业化&增长的同学了

在这里也跟大家说一下,我们在选择自己感兴趣的行业时,应该尽量往往自己的专业方面去靠,发挥自身的先验价值。整体的这个互联网行业大概分为两大板块。第一板块是 ToC 也是我们经常说的消费互联网,它其实主要包括像内容、社交电商、生活工具类,包括一些社区向的这样的一些产品和细分行业。第二板块主要是 ToB (也包括一些 ToG 的行业),尤其是像我们知道比较例如广告、云计算、 SaaS 这些行业,大家可能都会有一定的了解。

下面我们从以下五个行业热门行业出发,一起来了解下不同行业热门产品,以及求职这个行业的能力模型以及期望背景。然后针对这些头部的行业和头部产品,我们大概会就会讲一下细分针对这些行业里面会有一些特定的岗位和能力模型,然后帮助大家去了解一下互联网哪些行业相对来说是比较适合流程切入的。

此外也能够大概知道针对不同行业以及特定的岗位的时候,我们在面试的时候应该怎么去投递投递哪些更会更合适一些,以及说在这些岗位方向我们有哪些能力模型需要进行相应的一些补足,包括说面试当中我们如何去凸显出来这部分的能力。

  • 内容

图1:内容行业细分

内容行业其实大家应该还是比较清楚,就是因为经常有句话叫做所有的互联网产品最后都离不开做内容或者说成为一个内容类产品。

那在内容这一块,其实我们可以按照不同的载体或者内容的形式可以分为九大块当然这个是不完全的例举。然后大家看这个导图有标记这个1和2,这个其实表示是说整个细分赛道里头,标记的这几个行业是相当于优先级比较高的,也是在求职过程当中,它在整个的市场需求量方面也会比较高一些。也是建议大家在投递的时候去优先投这些行业。

资讯行业:资讯的话其实我们其实大家耳熟能详,按照整个市场体量来定它优先级的话,目前投入最大的应该是今日头条。然后其次是腾讯新闻,然后除了这些产品之外,还有一些三大门户,像搜狐、新浪、网易这几个产品。然后我们发现资讯往往是以图文为主,它主打偏热点时政相关的一些内容,相对来说,它在整个的内容消费这一块其实并不拉时长。那不拉时长的这个产品往往对它来说广告收益并不好。所以像腾讯新闻的话,这些产品其实它在后续的变现这一块其实是比较乏力的。

短视频:那随着整个消费这一块的变革或者整体的一个5g网络的一个发展来看的话,我们发现从头部消费图文的形式慢慢开始转入短视频,所以慢慢又诞生像抖音、快手、视频号、B 站这些产品,他们在用户的时长拉升这方面起了很大的作用,同样的话他们整个变现能力也会比较强。

长视频:短视频之外其实还有长视频,而长视频其实更多的是一些 PGC 制作的内容,那像传统的一些像优爱腾芒果这几个长视频平台都是相对来说在版权制作, IP 制作这一块有他们独到的能力。但长视频这个行业短期来看并没有探索出一个更好的变现方式,目前还是以会员为主,但是因为版权整体的生产成本比较高,所以导致在这个行业里头它整体的变现很一般。音乐、音频、阅读、动漫、 K 歌相对来说它整个市场规模没有那么大,大家在这个这种细分赛道里面尽量选择比较头部的企业,另外小说这一块,整个行业还在做增量,像字节推出的番茄小说,包括其他一些小说产品,都很有潜力。

  • 社交

图2:社交行业细分

社交其实是人跟人直接进行一个交互。微信也好, QQ也好,包括说陌生人社交领域的陌陌探探也好, soul 也好。其实都是人跟人进行一个直接的交互。例如通过内容载体进行交互:微博、小红书、贴吧社区是通过内容或者说一种载体或介质去形成人跟人之间的一个互动关系。那如果是说我们去量化来讲一下社交和数据区别在哪里呢?这里面其实我觉得可以大概这样判断,测试一款社交的产品,主要来看它的互动数据,而社区更多是看它评论、点赞分享这种互动数据,通过这种这两种方式我们可以定义出来哪样一款产品它需要产品,哪一款产品它需要去产品包括说刚刚讲的这两个指标,其实我们也是围绕这两个指标也是去推我们的社交社区化的一个方向定位。

  • 电商

图3:电商行业细分

电商是一个发展很成熟的一个行业,国内非常热门的包括淘宝、拼多多、京东,然后就是一些垂直领域里面,像是蘑菇街、网易严选、唯品会等等。除了国内的这些行业之外,电商行业也包括一些跨境的,像shopee 、lazada、shein 考拉海购等等。那尤其是留学生同学,是很合适去投递的,因为相对来说这部分它都涉及到一些本地化的服务,跨境电商主要涉及到和国内外仓储匹配协同、和商家买家沟通也好,都是需要你具有一定的这个本地化或者说一些外文的理解能力的。这两年还诞生了一些二手、生鲜的平台,像闲鱼转转,盒马鲜生、每日优鲜,同时也包括一些汽车类细分领域的电商,但这些行业相对来说做的并不成功,极具挑战。

  • 本地生活

图4:本地生活行业细分

本地生活主要包括我们常说的一些本地服务之外,还有出行、旅游、票务业务等,由于本地生活业务类别多,区域差异性强,使得公司格外需要通过产品来实现高效低成本精细化管理。同时由于决策逻辑复杂,很多决策没有办法通过完美的AB实验来验证,只能通过业务逻辑推理。

本地生活有很大一部分是一些交易类的业务,所以他这个业务的核心是在于如何高效地去撮合交易的匹配。所以在面试中他会非常非常注重考察候选人在这种理性层面的逻辑思维。这种逻辑思维一方面是指你在宏观层面是不是有一个比较结构化的框架,是否考虑问题是否全面。然后另一个是你在微观层面,你每一个逻辑的点是不是自洽的,面试官可能会进行一个深度的挖掘,来看你的逻辑链条是否是完整的。

  • ToB

图5:ToB行业细分

从整个行业来看的话,我们基本上过去10-20年的时候,经历了从消费互联网主要产业互联网的一个迭代,因为很多的变现模式会以广告为主,所以导致整个的互联网生态并不好。那这个时候随着政策对于广告的一些把控和监管,对于 ToC 整个消费互联网环境并不是很友好。所以说这一块其实也很鼓励大家来到 ToB 这个行业或者消费互联网这个行业。

商业广告:商业广告主要是头部的 bat 这几个公司在做,像腾讯广点通、百度广告 SCM 字节巨量引擎,阿里妈妈,这几个头部的公司基本上占据了整个商业广告的全量的一个市场份额。SaaS&AI:这些头部公司可能需要大家都查一查,不是相关技术背景的同学会觉得非常的陌生,这些头部的公司每年招人也很少,但是竞争相当的激烈。

云计算:阿里云、腾讯云这些头部的公司都在招人。那云计算,其实它更像是我们说这个互联网水和电,对于一些有技术背景的同学其实是特别友好的。@不二当时没有任何的产品经验,最后还是因为本身技术背景比较硬,幸运地进入了这个行业。

网络安全:互联网在高速发展的同时也会有很大的安全隐患,所以像头部的网安的公司360,奇安信、深信服,包括绿盟这些产这些头部的行业产品也比较受大家的欢迎。而且很多公司的业务是服务 ToG 的。所以这个行业其实相对来说它其实还比较传统的。

③深入了解行业

以上,我们对于“热门”行业的定义是根据市场的体量和规模以及结合目前大厂的占比情况大致预估得出。由于篇幅有限,所能讲到的行业比较有限,只是做了一个简单的分析,大家可以在私下进行更加深入的学习和了解后选择一个适合自己的细分行业作为切入口,推荐如下3种方式进一步了解细分行业:

各位牛友也可以留言个人情况,我们评论区给出建议,由@不二本人答疑,为大家提供行业选择的建议。

留言格式:毕业届数+学历+专业+实习经验/项目经验+实习岗位/项目角色+兴趣

多读:多阅读大行业的行业报告,通过阅读行业报告,你能大概了解到每个行业目前的头部公司有哪些,每个行业涉及到哪些关键的角色以及商业模式。再具体到这些行业的细分岗位,你可以去阅读一些入门的书籍,例如,对商业化、广告感兴趣,可以先试着读一读《计算广告》,对消费/金融行业感兴趣,可以多读一读每个季度的消费调查以及行研报告等,还可以参加一系列体系化的付费课程,快速的了解不同行业、不同岗位的日常工作,把自己带入具体的情境,在遇到不同的面试问题时会以什么样的逻辑来回答。

多问:通过“多读”你会遇到很多的问题,这个时候你可能需要去联系到行业内的前辈,去了解各个行业的面试官,他们对于候选人的核心考察能力是什么,你需要准备些什么以及哪些地方你还可以再进行了解。

多反思:基于上述的读书、读行业报告、通过和其他人交互获取到的信息,以此来综合了解不同行业,并总结不同行业的面试问题回答逻辑。

#牛客创作充电计划##互联网没坑了,还能去哪里?##互联网##产品##运营#
全部评论
干货满满👍
1 回复
分享
发布于 2023-03-06 23:29 天津
1 回复
分享
发布于 2023-03-07 11:34 广东
滴滴
校招火热招聘中
官网直投

相关推荐

点赞 评论 收藏
转发
4.26更新:4.23HR面后进入录用评估,昨天已收到offer邮件!祝大家也早日收到满意的offer!#晒一晒我的offer#—— —— —— —— —— —— —— —— —— ——10分钟后更新:发面经真的会有好运!10分钟后状态就更新为HR面了—— —— —— —— —— —— —— —— —— ——#如何判断面试是否凉了#4.10初试,4.16复试后面试官让等HR电话,目前官网还是复试链接状态,慌得一批。。。听说发面经有好运,许愿早日进HR面!初试:(约50分钟)1. 面试官介绍部门2. 自我介绍3. 聊简历4. 八股    Q:如何规范LLM的回答?    A:1.SFT微调;2.上下⽂学习(prompt中给例⼦);3.涉及到专业领域时,使⽤RAG    Q:RAG实现?    A:1.分割文档 2.使⽤向量模型将文档转为向量(对⽐学习,双塔模型)3.将向量灌⼊向量数据库;4.将⽤⼾query转为向量,并在向量数据库中检索;5.设置距离阈值,将前n个最相关的结果给到大模型    Q:Transformer中的⾃注意⼒?    A:将每个token embedding与Wq,Wk,Wv相乘得到Q,K,V。对于每个token,计算其Q与所有token的K之间的点乘,通过softmax转为系数,与对应token的V相乘得到与该token的注意⼒。    Q:Transformer中的Q与K点乘后,为什么要除以根号下dk?    A:点乘当dk较⼤时,会导致结果较⼤,经过softmax后可能会导致梯度消失。除以根号下dk相当于正则化,防⽌梯度消失    Q:SVM基本原理?    A:最⼤化超平⾯和⽀持向量之间的margin    Q:SVM是⼆分类模型,如何处理多分类问题?    A:训练多个⼆分类SVM模型对应于每个类别,判断样本是否属于该类,最后根据每个模型结果的置信度得到结果    Q:SVM是线性模型,如何处理⾼维问题?    A:使⽤核函数对数据进⾏升维5. 算法题:DFS模版题,较简单6. 提问环节    Q:有什么可以提⾼的地⽅?    A:多了解模型微调复试:聊简历,一道算法题,20分钟结束算法题:给定字符串,输出其中不包含重复元素的最长子串的长度
点赞 评论 收藏
转发
上上周五宣讲会线下面了一下,好像被挂了然后被捞起来。(项目和实习都是音视频相关的,线下面试也和面试官说了希望帮忙转到音视频那,不过实际上还是被做后台的部门捞起来了)一面时间上周五。70mins简单介绍了一下自己的项目和实习然后被告知这个部门主要用go做纯后台相关。(当时就心凉凉了,自己主cpp)起手两个算法题和一个场景题二叉树右视图和堆排序场景题应该是他们组里的一个问题拿出来问。好像是编译期间的一些错误数据,有一个多G,怎么存储查找这些数据。给出自己解决方案。当时听的一脸懵逼,就强答了b+树啥啥啥的。再比较了一下和hash存储和红黑树的区别什么的。然后就是一些常规八股的拷打了(cpp,操作系统,网络,Linux),浅浅的问了一点项目的问题,epoll和select的啥的。主要看我简历没写MySQL和redis就没细问太多这方面的东西。基本上八股问的都还能答上来。一面完后周一通知我周二二面。感觉一面这样能过就很神奇了,感觉技术栈完全不对口,所以估计二面那边也就是把我当KPI了。二面(60mins)首先是个女面试官,全程没开摄像头。(基本上可以确定是KPI面的前兆了)然后自我介绍的时候那边也闭麦了,也没有感觉对方在认真听。说完以后,面试官说上一轮面评评价我对音视频比较感兴趣,但他们业务和音视频没啥联系。(基本可以确定是KPI了)然后问问项目的难点我就简单的说了一下自己音视频项目的几个问题。又问了问怎么优化。继续补充优化思路。不过感觉她应该不怎么懂音视频的一些东西。接着就开始场景题拷打了。上来就是说什么有十几亿个用户要设置定时器,回调啊什么什么,然后又开始各种要求balabala的。反正听得我是一脸懵逼的那种。大概探讨了一下思路,给出了一下自己的方案。然后继续下一个场景题拷打,怎么快速定位到五分钟内重复登录了两次的QQ号,用什么数据结构。然后又开始一番探讨给出了一下自己的方案,问怎么怎么继续优化。感觉对方全程不太满意,可能我一直在问各种细节,且方案不是很好😂面到这里差不多就已经汗流浃背了,然后看时间有多就打发打发问了几个八股,显得没有那么KPI面。后面闲聊倒是聊了半天,然后觉得我更适合产品经理,这听得我属实有点蚌埠住了😅。
点赞 评论 收藏
转发
22 62 评论
分享
牛客网
牛客企业服务