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秋招抢投 | SIG刚刚放出2025岗位!

秋招抢投 | SIG刚刚放出2025岗位!

7月前

快快快!

有金融大厂放出2025岗位了!


上岸福利包为大家准备好啦👇


岗位+面试资料

点赞+在看+评论【SIG】领取

01

SIG!福利待遇拉满的财神公司!

本次放出岗位的公司是SIG,全称Susquehanna International Group。


该公司为美国最大期权交易商,每年于全球交易的ETF总值高达1.5万亿!


SIG自2005年就进入了中国市场,拥有字节跳动约15%的股份,还投资了包括喜马拉雅、一条、闪送等在内的260+家公司,投资总金额超过20亿美元。


在SIG实习,幸福指数真的拉满啦:

设施齐全的优质宿舍

免费小零食

宽松自由的着装要求

9,000 平方英尺的超大健身房(带免费私人教练)

晚宴、体育赛事等丰富社交活动

购物、旅游、餐饮、娱乐、景点等等专属折扣

干洗、美容、理发等免费服务

在公司健康中心还有专业的全职执业护士

......


最重要的,薪资给的还多:


早投早上岸,晚投哭着求!岗位+面经我们已为大家准备好啦:

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02

大批岗位即将来袭

和SIG一样,在每年秋招正式开启前,大厂都会提前低门槛捞人:Amazon近年是5月13日(曾表示6月是新招聘季),Google是6月8日,Meta是6月11日。


● 这批岗位数量较少,基本只开放几天就关闭


● 再加上学业忙碌、春招失利的同学觉得上岸机会已所剩无几、目标秋招的又觉得现在准备为时过早,大家对招聘动态的关注度大幅下降,因此仅仅是掌握哪些公司开启了超级提前批这一消息,就让大家至少超过了一大半的求职人!

这些岗位在哪找?

目前已有不少公司放出2025岗位,作为求职人的最强“僚机”,我们提前监控+精心整理涉及全行业(包含互联网、汽车制造、金融等)公司的超级提前批岗位!没领的回复【2025】速领👇👇👇


03

竞争小上岸易,太香了!

秋招提前批难度最低、竞争最小、上岸概率最高,非常适合同学捡漏,毕竟:

1

投递人数较少:除了上述提到的信息gap外,还因为公司发布提前批岗位比较突然,很多同学没做好面试准备,没什么信心投递。而时间越往后,充足准备好的人就越多,竞争的压力也就越大。

2

招聘名额限制:公司有固定招人名额限制,在这个前提条件下,如果提前批的考生都非常优秀,质量也很高,就很容易出现名额缩减的情况。

3

竞争强度不同:以Amazon为例, “...The virtual interview will run approx 30 minutes and is technical in nature...” 写完OA只需要再考一轮30min的VO就能上岸,这类幸运事件往往发生在提前批面试中。

部分上岸OFFER展示(点击查看大图)

这些提前批岗位有哪些考察侧重点

各专业同学如何抓住提前上岸机会?

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03

哪些同学,获得保送名额?

把握住超级提前批,无异于获得了保送大厂的名额。但求职就像下载文件的进度条,即使过程中再怎么努力,再怎么接近终点,不到100%就不算成功。你的进度条,现在达到了多少?


进度80%

简历关

不管是海投、校招,还是内推的简历,HR拿到后,有一半都被扔进了垃圾桶。剩下的50%里面只有20%的人有机会和HR来一场约20分钟的面试。


换句话说,你的简历,需要打败80%的竞争者。


此时,学校做的项目是拿不上台面的。以不少同学做过的《用Python调取相关API完成一些网络图片的监测或者识别》项目为例,课堂上仅仅用Python来调取相关方程,不会考虑:

以应用场景对宠物进行识别为例,换到自然状态下获取的照片,受到自然光线的影响,算法鲁棒性是否依然存在?

是否可以做到实时识别,可以达到多少fps?

③ 相关系统如何运作?

④ 系统架构如何搭建,模块部署如何完成?

为了性能考虑,是否需要使用C++?

重要算法可否进行并行优化?

算法内核是否可以改进来增加识别准确率?

所部署的目标平台是什么?

结果的检测标准(KPI/Quality Matrix)是什么?


如果说学校项目只是在单纯的使用技术栈,那么工业界项目则以解决问题为主。没有大厂的相关工作经验,是很难想到这些的。而这些,却又恰恰是面试中频频出现的重点。


如何向实际的工业需求看齐?

直通硅谷给你的,绝不仅仅是简历包装、格式调整等肤浅的帮助:

在职资深面试官导师手把手带你做100%匹配的工业级落地项目,学透吃透面试讲透!不但能力可以得到最大程度的锻炼,而且能通过HR、面试官的层层筛选,完美填补简历空白。


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进度90%

电话面试

通过的同学将有一个大概1小时的电面,主要面技术。


例如:你的简历里面写了web application development经验,就有可能会被细问当时的数据库用的是什么,调了什么external API,你当时的部署是什么样的?聊完简历之后,一般会出一个中等难度的面试题,看看基础。


这一阶段看着难度不大,却会刷掉一半求职者,只有10%的人可以通过。


身在庐山中,很难看清自身问题

有些人的问题在于背景不过硬,几个问题下来很容易露马脚;有些人的问题在于节奏把握不好,很容易说跑偏、白白浪费时间……

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进度94%

Onsite面试

Onsite一般4-5轮,因公司不同酌情有别。这一阶段的难度会被加深。面试官会深挖数据结构,考察面试者对算法理解的深度和广度,也有可能会出一些系统设计、面向对象设计的问题。


本轮再次筛掉4%,只有6%的人会通过。


而公司考核的重难点,往往是不断变化的,是种动态平衡。每场面试,都是大厂关于supply和demand的博弈,如果思路还停留在学会某个固定的技能、某些domain知识就能上岸,显然是不现实也不符合目前求职形势的。


直通硅谷的每一位导师,都是具备三年以上经验的资深在职面试官,他们会将平时自己工作时、面试时遇到的真实案例拿到课堂中,作为日常训练题目,给予及时解答。学员相当于提前感受真实职场工作,提前练习面试重难点,以面试官思维吃透众多套路。


正因如此,直通硅谷学员在面试中屡屡遇到原题,也就不足为奇了!

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进度99%

Team Match

除了组招岗位外,一般都有team match环节。能够走到这里的同学,前期能力不会差,之所以仍没被组负责人选中,原因大多集中在对公司内部信息不了解、背景经验和岗位需求不匹配上。


而直通硅谷的学员,安全感满满:“老师给我分享了很多在公司里的工作经验,甚至可以精准说出我要面试的是哪个组,各个组跟哪个研究方向比较契合...... 提前知道了各个组各个部门的工作方向,team match很顺利的上岸了。”

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即使team match成功,也不排除会有hiring freeze、headcount取消等意外;再加上今年求职市场人变多,岗位减少,整体更难,只有1%甚至更少的人可以拿到OFFER。


面试是一个很综合的事情,除去流程这项基操外,还有很多细节需要全面准备。


有的人刷题只求数量,但不懂的如何刷透题目、举一反三;

有的人虽然有过实习经历,但做的工作并不核心,落在简历中毫无竞争力;

有的人简历中的各个项目单看都很精彩,却与实习经历的方向大相径庭,track不够统一,一样会被HR刷掉……


身在庐山中的你,很难看清自己的问题。


名校、高GPA、项目、实习经历……这些tiitle如绕山云雾,蒙蔽了我们的双眼。但在recruiter与面试官眼中,拥有这些的候选者多如牛毛,并不稀奇。

那么

如何经过层层筛选

成为拿到OFFER的那1%?


在直通硅谷ALLinONE求职计划中,我们会全面了解同学的个人情况与需求,让800+大厂在职面试官们经历一场“被筛选”,只为匹配到最合适你的面试官。


他们已是站在山顶的Top级选手,各个身怀多年面试经验,面对同学们各种各样的现状,总能用丰富的行业经验,通过定制化的课程,补齐弱项,帮你逆风翻盘!


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