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机智的豹子有点心碎:UU我还在找工作还没找到,一直在搜简历怎么改,总结了这些: 1.SEO:简历根据每一个岗位定制化:使用这个岗位中所描述的工作的词,它要求什么技能就把自己的技能描述成什么样子,把SEO用在自己身上(把我的简历和个人特质,当成一个热门产品来做 “搜索引擎优化”),让HR能用最低的门槛看到我 2."顺序:把岗位要求的技能跟经历放在简历的最开头、最显眼的位置" 3.包装:简历是一个最终交付说明书,只要最终学习成长做得到就可以,在合适的范围内自我吹捧(我这个人怎么能够在HR的角度被迅速的看懂和看到,减轻HR的工作压力) 4.每点加小标题​:用6~10字概括该段内容,便于面试官快速抓取信息。 5.避免空泛描述​:拒绝“培养了组织能力”等泛泛而谈,替换为具体行动和成果。 6."使用“三段式结构”​​:每段经历按“为什么做-做了什么-结果如何”展开: ​a) 为什么做​:痛点或目标(例如“品牌声量不足”) ​b) 做​了什么:方法论(例如“趋势洞察+竞品对标+人群细分”) ​c) 结果如何​:量化成果或影响(例如“推动客户投放20万预算”)" 7.量化成果​:用数字体现工作成效(如“整理500+份资料”“撰写2万字报告”)。 这些有的是我想去的岗的,如果对你有用的话按需修改就好~加油,早日上岸!
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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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