岗位信息
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这个岗位做什么
产品经理属于典型的「职能类」岗位,核心是把用户需求和商业目标翻译成能落地的方案。日常大概是这几块:跟运营、研发、设计扯皮对齐需求,写 PRD 和画原型,跟进度盯上线,再看数据复盘哪里没做好。说白了,你不是一个写代码的人,但是你得懂一点技术逻辑;你不是做设计的人,但你要知道啥叫好体验。在招岗位数目前有 351 条,说明需求还是挺稳的,不管是 App 还是后台系统,都离不开产品岗。
适合谁
说点实在的,产品岗对专业卡得不算死。计算机、设计、商科、甚至文科都能投。但有几类同学投起来更有优势:
- 逻辑清楚、表达顺溜,能把复杂事儿讲简单;
- 真的用过很多产品,还爱琢磨「它为啥这么做」;
- 有实习或项目经历,比如自己搞过小程序、做过社群运营、参加过比赛产出过方案。
能力特质上,同理心和执行力比天赋更重要,毕竟天天都在协调资源和扛需求。
薪资水平
直接上站内真实爆料的数据(月薪):
- 字节跳动(本科,2025 届):25-40k
- 腾讯(本科,2025 届):20-35k
- 另外有一份 2019 届的数据参考:8-20k
大厂给得确实猛,但普通公司肯定没这么夸张。没数据的行业和公司,建议你看准对标企业的校招帖,再结合当地生活成本判断,别光看月数,算算年化更踏实。
怎么投
- 渠道:校招宝这类聚合平台先刷一遍,再把心仪公司的官网招聘页和公众号都关注了;
- 节奏:秋招为主,提前批夏天就开,春招是补录,别等截止前一天才投;
- 准备:简历别写空话,用「做了啥+结果咋样」的句式;面试前把一款产品拆透,练习说清楚需求优先级。
整体就是早准备、多投递、脸皮厚点问反馈,产品岗更看重你像不像个能干活的人。
这个岗位做什么
数据分析一般归在「数据/商业分析」这种职能线里。说人话就是:帮公司从一堆乱七八糟的数据里捞出有用的结论,支持老板做决策。典型活儿包括接业务需求、写 SQL 取数、做报表看板、搞点可视化,偶尔还要跑模型找规律。日常不是纯写代码,也不是纯写 PPT,是两边沾点,谁急你帮谁。494 条在招岗位说明市面上真缺这类人,但活儿细碎,得坐得住。
适合谁
- 专业上:统计、数学、计算机、经管都行,跨专业也能投,关键看你会不会用数据说话。
- 背景上:有过实习取数、比赛建模、自己爬过数据的,简历更好看。
- 特质上:好奇心重、逻辑在线、被业务方催还能笑出来,这种人投最有优势。别怕不会 Python,很多岗允许边干边学,但 Excel 和 SQL 真得自己先练熟。
薪资水平
站里 2019 届的薪资参考是月薪 9-23k(千元/月)。这是实打实的历史数据,现在市场可能有波动,但能给你个底:这岗不是天上掉钱,但比起纯执行岗,下限和上限都还算友好。其他届或城市的爆料暂时没有,建议多翻翻师兄师姐的聊天记录,别光看招聘页写的范围。
怎么投
- 渠道:校招宝这种聚合站先刷一遍,再把目标公司官网和靠谱招聘 App 都挂上,别只守一个入口。
- 节奏:大厂秋招早,暑假就得准备;小公司滚动招,看到 494 条在招就说明全年都有坑,别拖到毕业前一个月。
- 准备:简历写清楚「用啥方法、解决啥问题、带来啥结果」;笔试练 SQL 和逻辑题;面试把做过的项目讲成故事。没有实习就自己搞个分析小作业,比空写「熟练掌握」强。
这个岗位做什么
管培生说白了就是企业提前锁定、重点培养的「未来管理者苗子」。典型工作一般是先在多个部门轮岗,比如去运营、市场、供应链或职能岗实实在在干几个月,熟悉公司是怎么运转的;之后会跟真实业务项目,做数据分析、写报告、盯落地;再往后可能独立带小任务或虚拟团队。它所属职能比较杂,不算纯技术也不算纯销售,更偏向综合管理储备,所以你会看到很多公司在招,目前校招宝上在招的管培生岗位有 505 条,选择面挺广的。
适合谁
- 专业上其实限制不多,经管、工科、文科都能投,关键看公司和业务方向;
- 背景方面,有学生组织、项目实习、竞赛经历的会更有优势,说明你扛过事;
- 能力特质上,靠谱、学东西快、愿意跑一线、能跟人聊明白话的人更适合。如果你只想安稳做一颗螺丝钉,这岗可能有点累;但你想三五年后带团队,管培生是条相对清晰的路。
薪资水平
根据站内的真实数据,2018 届管培生月薪参考是 7-18k(千元/月)。这个区间跨度不小,具体落点在哪,通常跟城市、行业和企业性质有关。目前主要行业、企业性质和城市分布暂无统计,所以没法给你更细的对照。但整体看,管培生起薪在校招里算中上,毕竟企业是把你当储备干部花的钱。后面涨薪大多和转正定级、轮岗表现挂钩,不是死工资。
怎么投
- 渠道:校招宝这类聚合平台可以直接筛「管培生」看到那 505 条在招岗,同时盯紧目标公司官网和校招公众号;
- 时间节奏:秋招是主战场,大三升大四的 8-11 月最密集,春招补录别错过;建议提前一个月改简历;
- 准备建议:简历写清楚轮岗/实习里你解决了啥问题,面试常考商业 case 和抗压题,平时多看看行业新闻、练练结构化表达。投的时候别海投,挑业务你真感兴趣的,不然轮岗枯燥期容易劝退。
这个岗位做什么
金融与银行方向的在招岗位目前有 1151 条,数量真的不算少。这类岗位通常落在金融机构的前台业务、中台风控或后台运营里。典型工作可能是帮客户做资产配置、审信贷材料、跑资金清算,或者做市场数据和合规支持。总的来说,它属于“金融职能”这条大线,离钱近、流程规范,也讲究稳。
适合谁
说实话,专业上财经类、金融、经济、会计、统计的同学天然对口;但理工科转量化或风控的也不少。比专业更关键的,是这几种特质的人投了更稳:
- 对数字不头疼,能坐得住看报表
- 沟通不怯场,因为很多岗要面对客户或跨部门
- 做事有条理,银行类流程真的多
如果你实习里干过券商、银行、保理相关,简历一下就有优势。
薪资水平
站内真实薪资参考(月薪):5-20k(2019届)。这是早几届的爆料区间,现在市场会变,但你能先心里有个数——入门不算高,往上空间看城市和岗位。其他届暂无薪资爆料,建议多看看同校学长姐去向,别只盯宣传页。
怎么投
- 渠道:校招宝这类聚合平台先刷“金融与银行”类目,再补官网和宣讲会
- 节奏:秋招是主战场,春招补坑;1151 条在招说明全年都有机会,别拖
- 准备:简历写清实习和金融相关课程;笔试刷行测+金融常识;面试练下自我介绍和案例题
投的时候别海投,挑匹配的岗改改简历,靠谱得多。
这个岗位做什么
销售在校招里属于典型的业务职能线,说白了就是帮公司把产品或者服务卖出去、把客户维系好。日常大概就是这几件事:
- 跑客户、打电话、聊微信,做需求挖掘和初步触达;
- 跟进出单流程,从报价、演示到签合同都要管;
- 维护老客关系,做复购和转介绍;
- 把市场反馈带回给产品和运营。
目前在站里销售相关的在招岗位有 881 条,说明用人需求是真的旺,几乎各行各业都缺能打仗的同学。
适合谁
销售不挑死专业,但有几类同学投起来更有优势:
- 性格开朗、不怕被拒,能把天聊下去的;
- 有一定社团、兼职、摆摊、拉赞助经历的,证明你敢开口;
- 逻辑清楚、共情力强,能快速懂别人要什么;
- 目标感重,愿意用结果换回报的。
专业上经管、传媒、外语都常见,但工科同学去卖技术类产品反而很吃香。头部招聘企业、主要行业和企业性质这些维度站内暂时还没统计出来,大家可以多翻翻岗位详情页自己判断。
薪资水平
先说真的有数的:根据站内数据,2019届销售岗的月薪参考是 1-14k(单位千元/月),跨度挺大,基本看城市、行业和提成了。
至于现在这一届的具体爆料薪资,站内目前显示暂无,不建议盲信网传平均数。方法论上,你谈薪时重点看「底薪+提成结构+封顶空间」,别只问总数,问清楚新人平均成单周期更靠谱。
怎么投
渠道上,校招宝这类聚合平台能直接刷那 881 条岗位,也别忘了公司官网和宣讲会现场。
时间节奏一般是秋招黄金期最密集,春招补录也有不少销售坑。准备建议:
- 简历里写清任何「与人打交道拿到结果」的经历;
- 面试准备一个你说服别人埋单的小故事;
- 提前查好对方卖什么、客户是谁,别空手去聊。
销售岗讲究真诚和韧劲,资料不齐就先投起来,练几次就有手感了。
这个岗位做什么
说白了,算法工程师就是帮公司用数据和模型解决实打实的问题。典型工作内容一般是:刷数据、做特征、训模型、上线跑效果,再来回迭代。你可能归属于技术研发里的算法职能,有的偏推荐,有的偏视觉,有的搞自然语言。日常不是只写公式,更多是和工程、产品扯皮,把模型塞进业务里真能用。学长提醒一句,别被名字唬住,这岗核心是用算法撬动业务,不是纯发论文。
适合谁
从上面真实薪资能看到,百度、字节、腾讯、阿里爆的薪资格外偏向硕士,所以硕士背景的同学投起来优势明显。专业上,计算机、统计、数学、自动化这类都算对口。能力特质方面,你最好:
- 代码底子稳,Python/C++ 能干活
- 数学直觉在线,不害怕推导
- 能坐得住冷板凳调参
- 沟通别太崩,能说清“为啥这么干”
如果本科直接冲,也别怂,用实习和比赛补背景就好。
薪资水平
直接上站内真实数据,都是月薪(千元/月):
- 百度(硕士):48-70k(2025届)
- 字节跳动(硕士):55-60k(2025届)
- 腾讯(硕士):50-60k(2025届)
- 阿里巴巴(硕士):42-55k(2025届)
- 腾讯(硕士):40-43k(2025届)
- 字节跳动(硕士):38-42k(2025届)
- 某数据:13-28k(2019届)
能看到头部厂给2025届硕士开得相当厚道,不同业务线有差距。早期届次基数低些,也正常。其他行业普遍情况就不编了,你按上面区间心里先有个谱。
怎么投
目前站内这岗位在招 1249 条,量不小。渠道上,校招宝这类聚合平台先刷一遍,再去大厂官网投。时间节奏建议:
- 秋招提前批夏天就开,别等九月
- 正式批错峰投,别全堆最后一天
准备建议:简历写清楚项目指标,LeetCode 刷顺手,论文和比赛挑能讲的。面试被问“不知道”就老实说,别装。靠谱准备比海投重要,祝顺利拿到 offer。
这个岗位做什么
软件开发说白了就是写代码把产品做出来。典型工作内容包括需求评审、写业务逻辑、前后端联调、修 bug、上线维护这些。你在招聘软件上看到的 1163 条在招岗位,基本都绕不开这些活儿。它属于研发职能线,是互联网和公司数字化里最最核心的工种之一,不管是做 app、网页还是内部系统,都得有人写代码。
适合谁
- 专业上:计算机、软件、通信、自动化这些工科背景肯定最对口,但也不是死规定,不少自学转行的也能上岸。
- 背景上:有实习经验、写过完整项目、搞过竞赛的,投的时候优势明显。
- 能力特质:坐得住冷板凳,逻辑清楚,遇到报错不崩心态,愿意持续学新框架。如果你平时就爱折腾电脑、逛技术论坛,那这岗真的可以冲。
薪资水平
根据校招宝站内数据,2019 届软件开发岗的月薪参考是 9-23k(千元/月)。这是比较早期的真实爆料区间,现在市场会有波动,但能给你一个底线感知:这行起薪在应届里算能打的。其他届或者当下的具体数额站里暂时没有更多爆料,建议大家多看看近期 offer 对比,别光凭感觉谈钱。
怎么投
- 渠道:校招宝这类聚合平台可以直接筛那 1163 条在招岗位;再加企业官网和官方公众号,别只盯一个地方。
- 时间节奏:大厂秋招一般开学就开,春招补录少而快;中小厂全年零散招,看到合适的别拖。
- 准备建议:简历里放一两个能跑起来的项目链接,笔试刷刷算法,面试前把用过的框架原理过一遍。投递别海投不管,每个岗位稍微改改针对性文案,命中率高得多。
这个岗位做什么
医药生物这个方向,说白了就是跟药、跟生物技术、跟生命健康打交道。校招里在招的岗位有 289 条,不算少,说明市场还真需要人。典型工作内容一般落在这几类职能里:一是研发端,比如协助做实验、整理数据、跟进项目;二是生产质量,像GMP相关记录、现场巡检;三是医学事务或注册,帮着写材料、对接法规。整体属于技术研发和生命健康的交叉职能,活儿比较踏实,也讲究严谨。
适合谁
专业上,生物、药学、医学、化学、化工这些相关背景的同学天然适配。但也不是死卡专业,如果你有这几类特质会更吃香:
- 坐得住,能接受重复实验或案头工作
- 数据敏感,做事有条理
- 沟通不差,因为常要跨组协作
- 对行业有长期信心,不指望一夜暴富
如果是理工科出身、又愿意往大健康靠,投这类岗位优势挺明显。
薪资水平
直接说清楚:目前站内的薪资参考和薪资爆料都是 暂无,所以我不编数字糊弄你。行业普遍情况是这样的——医药生物起薪受城市、企业阶段影响大,初入行更多看平台和成长空间。我的建议是,别只盯月数,看总包结构、看培训体系、看项目资源,这些比一个孤立数字更有参考价值。
怎么投
投递渠道上,校招宝这类聚合平台能刷到那 289 条 在招岗位,官网和宣讲会也别漏。时间节奏方面,秋招是主战场,春招补录也有机会,建议提前一个月润简历。准备上:
- 把课程项目和实习经历写成“做了啥、产出啥”
- 了解基本法规和企业管线,面试不露怯
- 简历别堆术语,说人话更重要
整体心态放平,这行靠积累,路挺长但稳。