作为一个双非大数据专业的大四学生，自己在大三选择择业方向时，毫不犹豫的选择了数据分析作为自己一开始的求职方向，那么作为花费很多精力学习数分，找过多段数据实习，且经历了一整个秋招的可怜大学生，关于数分的态度又是怎样呢？首先我想先根据自己的过往经验来给数分下一个定义，目前的数分岗主要有两种情况，一种是非常纯粹的数分，涉及AB测试，数据埋点，机器学习相关内容的，这一部分岗位对技术和学历的要求极强；而另一部分岗位则是偏向业务侧，相较于数分，可能更偏向数据策略运营，这一类岗位在部分公司也会直接写成运营岗。相信每一个对数分有兴趣的同学，或多或少都在网上看到过，纯粹的数分岗是非常吃学历的，这一点我深有体会，...

网上铺天盖地传起来🐻厂要开始裁员了，而且只裁新人和老人，好家伙你是不想培养新人了是吧，老人薪资高，降本增效，掐头去尾，就si操半新不旧的人，绝了，我以前10.19号参加笔试后到现在还没通知，好家伙怪不得没通知，要开始“财源”广进计划了是吧还刷到很多应届生被裁的。度子业务确实不咋的，老是起个大早，结果最后搞得不咋的，之前的文心一言就是，早早上线，结果现在搞得不咋的

 没关系的，记录一下

1. 招聘信息与实际严重不符 「挂羊头卖狗肉」式招聘：岗位描述光鲜（如「高薪管理岗」），实际是销售、地推等基础岗位，甚至存在「入职后调岗」的套路。薪资模糊化：标注「月薪8K-15K」，但底薪仅3K，其余全靠绩效或画饼期权。管理制度混乱：用「弹性工作制」「成长空间大」等模糊表述掩盖低薪高压现实。2. 流程不透明与HR失职「已读不回」成常态：简历投递后石沉大海，或面试后无反馈，消耗求职者时间与期待。单方面时间压迫：要求候选人「随时到岗面试」，但企业方频繁改期或迟到，缺乏尊重。 3. 职场PUA与不平等条款「福报论」泛滥：以「学习机会」「团队年轻化」为由压榨实习生或新人，甚至要求无偿加班。歧视性要求...