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

1. 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
2. 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
3. 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

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

1. 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；
2. 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；
3. 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

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：

1. 性格开朗、不怕被拒，能把天聊下去的；
2. 有一定社团、兼职、摆摊、拉赞助经历的，证明你敢开口；
3. 逻辑清楚、共情力强，能快速懂别人要什么；
4. 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

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

1. 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。
2. 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。
3. 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

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）：

1. 百度(硕士)：48-70k（2025届）
2. 字节跳动(硕士)：55-60k（2025届）
3. 腾讯(硕士)：50-60k（2025届）
4. 阿里巴巴(硕士)：42-55k（2025届）
5. 腾讯(硕士)：40-43k（2025届）
6. 字节跳动(硕士)：38-42k（2025届）
7. 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

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

1. 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。
2. 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。
3. 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。