我被两个00后小学妹卷哭了(2022年校招/社招FAQ)

好兄弟们，是这样的。

周六我还在加班赶方案的时候，收到两个留言。是来求助学习路线和面试准备的。而且都是00后的学妹！

真的离谱。看到没兄弟们。

00后的学妹开始来卷你们了！ 而且她们提出的问题都非常专业。正好借着这个机会我们说一下2022年的校/社招情况和需要注意的问题。其中有些问题已经是老生常谈了，但是汇总到这里一起回答。

2022年及以后的数据开发大概趋势

整体来看，我个人还是持有谨慎乐观的态度，2021年真的足够变态了，算是整个中国互联网转折的一年。

数据开发方向需求仍然足够多。但是呈现出了 「高端岗位供不应求，低端岗位卷到飞起」 的状态，这也和很多其他岗位一样。

如果你面试很多公司拿不到Offer，好好审视一下自己的个人技术能力和背景，看看是哪里出了问题。

另外一个现象，是2016年后，大批高校开设跟大数据相关的专业，大批量毕业生开始进入这个领域。这也意味着，数据开发方向的「求职窗口期到来」。

所谓的「求职窗口期」，意味着再过2-3年，这个方向会变得和后端开发一样有「茫茫多的候选人」，所以如果你现在想进入这个方向或者还在这个方向的初级阶段，那么你要抓住这个窗口期，尽快提升自己的能力和不可替代性，因为马上更多的人会进入这个领域和你竞争。

校招同学看这里

校招的同学问题比较多，因为目前这个方向的本科课程设计不是面向企业和工业界的。用一句话概括表达，目前这个方向的课程设计 「注重计算机基础培养和学生眼界培养，但不是面向工业界的培养」。

某学校的本科课程设置：

岗位设置

对于校招的同学来说，这块可能了解的不多，现在整个数据开发领域的岗位也分很多种。大概总结下来就是：

• 中间件平台/面向云和业务开发同学的平台开发

这个方向对应届生的技术深度要求是最高的，我知道很多的同学在本科/研究生阶段就混迹在开源社区的，比如说你经常参与Flink社区的活动，会帮着社区解决一些问题，例如翻译错误，提交一些issue，或者能成为contributor或者committer，这个加分就很大了。

这个方向工作的内容基本就是开发类似阿里云上的Blink、EMR或者腾讯云上的Oceanus这样的平台。

• 面向业务的平台开发

这个方向需要你对常用的大数据组件非常熟悉，不仅会用还有会优化。涉及到面向业务的数据仓库、数据服务等的开发。

例如用户画像平台、推荐平台等。各家公司都有这样的部门和岗位。

• 数据仓库

一些大的公司会有面向业务的数据仓库部门，主要负责建设整个业务的离线数据仓库、实时数据仓库等。

• 其他

还有一些岗位例如数据算法、ETL等，很多大大小小的公司在对你数据开发能力的基础上，希望你会的更多一些。要么后端强一些，要么会一点基础的算法。是一个广义上的数据开发的概念，在小点的公司对技术广度的要求更偏重。

校招面试要素

这部分非常重要。

一个校招的同学在面试这些大公司的时候会进行评级，例如S/A/B/C这样的分级。
那么影响一个校招同学评级的要素有哪些？

第一，硬条件、学校、学历。

这部分不必多言，大家应该都懂。学校的牌子是你拿到一面的最好的招牌。

第二，学校荣誉

这部分主要是在学校的一些论文、获奖、比赛等。这部分需要你突出你在学校的科研能力，这是证明你过去能力的最直接证明。

第三，计算机基础

计算机基础包含计算机专业的基本主要的课程，也就是数据结构，计算机组成原理，计算机网络，操作系统。

此外你还需要刷上一些Leetcode题目保证自己的算法题能写出来。

还有就是你的语言基础，如果你是做OLAP数据库底层，那么可能要求C和C++基础，如果你去做Flink这样的中间件平台或者业务开发，那么就是Java的基础。懂了啵？

第四，项目经验

这部分主要是各位在学校实验室跟导师做的项目，以及你的实习经历。一份名企的实习经历是非常加分的。

大家根据自己的情况去做一些实际项目吧。能实习最好，其次在实验室写一些项目也可以，最后实在不行就在B站找上几个学一下，参考:我在B站读大学，大数据专业

社招同学看这里

要有信心

2021年是非常糟糕的一年。比如让大家看起来非常焦虑的: 《互联网最坏的时代可能真的来了》。

但是大家应该有信心，毕竟大家已经工作很多年了。如果你不是混日子，那么技术积累应该都是有的。在过去几年里，是技术爆炸的几年。很多工作多年的朋友应该都经历过从0到1开发某个平台或者复杂项目的经历。

刚参加工作的同学们可能再也没有这样的机会了。

起码从2019年到2021年这近3年时间里，大数据方向应该是走向成熟的3年。很多公司都经历了一整套大数据解决方案的开发和上线过程。

这3年时间，大数据方向也经历了和后端一样的发展路线。很多很高深难懂的技术被封装的简单易用，大数据开发方向SQL化就是证明。

如果你有之前的技术沉淀，那么换个工作对你来说都不是问题。

随着大数据领域成熟度越来越高，开发门槛也会变得越来越低。相应技术沉淀机会越来越少了。使得新进入的同学更容易变成螺丝钉，这是一个非常可怕的事实。

要讲方法

工作多年的老兵在跳槽的时候要懂得 「错位竞争」。应届生和新手的优势在于年轻、有活力，但是缺乏技术沉淀。

尤其是这两年刚刚进入的新人，在和工作5年+的老员工竞争的时候会处于明显劣势，尤其是面临裁员的时候。前提是老工程师们在过去的几年要有真真正正的技术壁垒。

在国内几家头部企业遭到重锤后，还有很多三线四线，不知名的企业在进行IT改造、数据化进程。他们需要那些工作多年的老工程师去从0搭建整套的大数据技术体系，老工程师的技术沉淀、需求分析和跨部门协同能力相比年轻的工程师们有绝对的优势。而这样的机会给到年轻人大概率是干不了的。

还有一些不成熟的小思考，写在这里了：打工人不容易，程序员更不容易

2022年马上就要来了，祝福各位新的一年里能有新的收获。^ _ ^