看到作业帮这轮校招的职能分布，我第一反应是翻回去确认有没有看错。
排在前面的岗位是这些：达人运营 2 个、视频剪辑 2 个、数据分析师 2 个、直播运营 2 个、视频编导 2 个、直播主播 2 个、素材运营 2 个、员工关系 2 个、HRBP 2 个、组织发展顾问 2 个、海外投放 2 个。
大模型算法工程师和 LLM 算法工程师也在表里，但每个只占一个位置，没有出现在职能排名前列。整轮校园招聘的岗位结构，更像一家内容公司而不是一家技术公司。
一家以拍照搜题和直播课起家的教育科技公司，招聘重心跑到了内容运营和直播上。这个反差值得拆。
第一层：为什么是内容和直播
在线教育的商业模式这两年发生了明显位移。过去靠投放买量，获客成本一路走高；现在更多依赖内容本身带来流量——短视频、直播、达人合作，用内容换用户，比用钱换用户便宜。
这轮岗位里，直播运营、直播主播、视频编导、视频剪辑、达人运营、素材运营加起来占了相当大一块，几乎是围绕"内容生产—分发—转化"这条链配了一整套人。这不是零星补位，是成建制的搭建。
海外投放出现两次，一次标注"海外业务"、一次标注"市场流量"，说明出海也是一个正在铺的方向。
第二层：算法岗少，是不是不重视技术
不能这么推。算法岗少更可能意味着这个团队已经成型，不需要大批补新人。一家公司如果算法团队还在搭架子，会一次放几十个算法岗；如果团队稳定，每年只补几个尖子，岗位数就少。
这轮里 LLM 算法工程师（智能外呼方向）和大模型算法工程师（NLP）各放了一个位置，方向很明确：外呼和教育场景的对话理解。这类岗位的招聘逻辑是精准补位，不是批量储备。
对算法方向的人来说，这意味着机会少但含金量高；对非算法方向的人来说，意味着这家公司的岗位主体在业务侧，不在技术侧。
第三层：北京 84 个，其他城市在收缩
城市分布是北京 84 个、郑州 5 个、西安 5 个、重庆 4 个、上海 2 个、广州 2 个、宁波 2 个、合肥 3 个、潍坊 2 个，还有 7 个标注"上海、北京"组合、2 个标注"全国"。
北京占比超过六成。这个集中度在教育科技公司里算高——过去这类公司会在武汉、西安、成都设大规模的分部做辅导老师和运营，现在岗位明显往总部收。
郑州、西安、重庆这几个城市的岗位，从样例看多是区域性的员工关系、HRBP 这类职能岗，不是业务主力。这说明区域分部现在更多承担执行和支持，决策和内容生产留在北京。
第四层：学历字段几乎空白，说明了什么
137 个岗位里，标注学历的只有 10 个（本科 6 个、本科及以上 4 个），其余全空。
这个信号有点意思。它通常意味着两件事之一：要么这家公司对学历不设硬门槛，靠面试筛人；要么岗位描述是从内部需求直接同步过来的，没有经过标准化处理。
从岗位构成看，前者可能性更大。达人运营、直播主播、视频剪辑这类岗位，作品和实操能力比学历重要得多。一个能做出爆款视频的专科生，比一个没有作品的本科生更受欢迎。
第五层：薪资样本里的另一个故事
薪资样本里能看到几条有意思的记录：本科双非、北京、24 乘以 15，折合 36 万；前端开发、本科双非、14 乘以 14，折合 19.6 万；算法工程师、硕士 985、20 乘以 14，折合 28 万。
第一条最扎眼——本科双非拿到 36 万，比 985 硕士的算法岗还高。这类样本通常出现在特殊年份或者特殊岗位（比如早期的核心业务线），不能当普遍水平看。但它至少说明，这家公司的薪资不完全由学历决定。
趋势判断和求职建议
从这组数据看，作业帮的招聘重心会继续往内容侧倾斜，技术岗保持精简，区域分部维持支持职能。这对三类人是有利的：
第一类，会做内容的人。短视频、直播、达人合作，这些岗位的数量和成长空间都在扩张。
第二类，愿意做业务的数据分析。数据分析师岗排在职能前列，说明业务侧需要能看懂数据的人，而不是只会跑模型的人。
第三类，出海方向的人。海外投放连放两个位置，这个方向还在早期。
反过来，如果你是纯算法背景、希望进大团队做大模型预训练，这轮校招给的位置很少，可能要看看同赛道的其他公司。
最后提醒一句：这轮校招的截止日分四档，最早 11 月 15 日，最晚到 2027 年 9 月 26 日。北京的岗位竞争最激烈，如果家在郑州、西安、重庆，区域岗是性价比更高的选择。