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AI抬高实习门槛?选对渠道照样稳拿offer!

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海投几十份实习,

全部石沉大海。

并不是你能力不行,

而是AI悄悄拉高了实习门槛。

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很多人说,AI正在抢走实习生的饭碗。明明自己背景和往年拿到offer的学长差不了多少,现在却连一面都拿不到。其实这是因为企业对实习生的招人标准,普遍被AI拉高了

01

门槛提高!

微软、谷歌的技术类实习,已经把AI编码工具协作能力从加分项改成了默认准入要求;Meta、亚马逊的商业、运营类岗位,也默认实习生要能用AI完成数据整理、基础内容产出等工作。核心变化其实就两点:

  • 基础执行岗大幅缩水:过去要两三个实习生分摊的杂活,现在靠AI工具一个人就能高效完成,企业不再招纯打杂的人手,只留能对接核心业务、输出落地价值的名额。

  • AI能力成为隐形门槛:简历里没相关能力体现,很容易在机器初筛环节直接被刷;面试答不出工具实操场景,也会被判定效率不足,竞争力直接打折扣。

图/网络

现在的就业环境确实越来越卷了,但卷的背后,是行业在快速发展,机会在大量涌现。想跟上这个新节奏,与其盲目海投碰运气,不如先把AI协作的相关经历补进简历,精准匹配企业的筛选标准;同时多挖掘非公开的投递渠道,避开公开池的激烈内卷

02

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01

谷歌

开发实习岗

1

地点:remote

2

岗位要求:

· 计算机科学或相关技术领域相关专业。具有数据结构或算法方面的经验(包括开源爱好编码);

· 软件开发经验以及以前在通用编程语言中的动手编码;

· 以下编程语言之一的编码示例,包括但不限于:C、C++、Java、 JavaScript 或Python。

3

岗位职责:

· 将计算机科学课程中获得的知识应用于现实世界的问题;
· 分析信息并评估结果,以选择最佳解决方案来有效解决问题。开发脚本来自动化日常任务;
· 创建并支持一个高效创新的团队。

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02

字节跳动

数据科学实习生

1

地点:remote

2

岗位要求:

· 有新用户体验用户画像、搜索等相关产品或研发经验者优先;

· 对于计量经济学在业界的应用有经验者优先;
· 在机器学习、数据挖掘、经济学或者运筹学的顶级会议、顶级期刊发表过文章有加分。

3

岗位职责:

· 熟练使用SQL,Python或R中进行数据分析、可视化呈现等;

· 具有统计学和概率论基础,擅长数据分析。了解常见统计机器学习模型及使用;
· 本科及以上学历,理科,工科或者经济学,有良好的逻辑思维能力;
· 目标导向,影响力驱动。对产品及相关业务场景有浓厚兴。

03

贝恩

咨询实习岗

1

地点:remote

2

岗位要求:

· 本科或硕士学历,专业不限;

· 学习成绩优异且分析能力出众;
· 中英文听说读写优秀;
· 工作积极主动以及人际沟通能力强。

3

岗位职责:

· 与三至五名其他咨询顾问组成案例小组,负责项目的各个方面;

· 与客户、竞争对手、供应商和雇主进行访谈,这将成为案例团队战略建议的基础;
· 掌握并识别信息源,收集并分析数据,将其转化为有意义的建议;
· 向案例团队成员和客户利益相关者展示您的调研结果。

04

尼尔森

数据分析实习岗

1

地点:北京/上海

2

岗位要求:

· 认真,细心,具有较强的逻辑分析能力,学习能力,理解能力及工作的责任心;

· 熟练操作excel及PowerPoint(非常重要);
· 良好的英文水平;
· 专业不限,商科背景优先。

3

岗位职责:

· 定期制作e-commerce零售商数据报告、向客户提供最新中国零售市场资讯、提供项目支持和参与制定项目报告;

· 通过尼尔森数据库进行大量数据抓取和分析,并整合成市场分析报告;
· 为team其他成员工作提供支持。

05

中金证券

量化实习岗

1

地点:remote

2

岗位要求:

· 相关专业(金融、经济、会计等)及投资银行实习经验优先;

· 有很强的财务和会计知识,商业写作能力强;
· 以顾客为中心的心态;
· 有效的沟通者;
· 优秀的人际交往技巧;
· 自我激励能力强,自信,精力充沛;
· 以细节为导向,能做好工作态度;
· 英语良好。

3

岗位职责:

· 进行基本的财务和统计分析;

· 开展研究,准备支持文件并协助尽职调查工作;
· 根据要求协助其他项目的支持。

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(篇幅有限,部分内容展示)

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