这个岗位做什么

编辑与传媒在校招宝当前有 361 条 在招岗位。这类岗位一般归在内容生产和传播职能里，典型工作可能是写稿、做选题、排版发布、跟进媒体渠道，或者帮企业做品牌内容。说白了，就是靠内容和表达去连接人和信息。不同公司细分差别大，有的偏新媒体运营，有的偏传统采编，有的做视频脚本，但核心都离不开「把事儿讲清楚、讲好看」。

适合谁

专业上不卡死，中文、新闻、传播、广告相关当然顺路，但很多岗位更看作品和手感。如果你平时爱写东西、刷社交平台能看出爆款逻辑、或者做过的公众号/短视频有点起色，投起来就有优势。特质上，靠谱比聪明重要：能按时交稿、改得了需求、对错字有洁癖，都是编辑岗的隐形加分项。反过来，如果特别抗拒被改稿、坐不住冷板凳，可能要想想。

薪资水平

这块得跟你说实话：校招宝站内的薪资参考和薪资爆料目前都是 暂无 状态，头部招聘企业、主要行业、企业性质、主要城市也暂时没有统计。所以没法给你编个具体数。一般看行业普遍情况，编辑与传媒的校招起薪跟城市、媒介形态强相关，新媒体积分绩效弹性大，传统采编更稳。建议你投递时直接看 JD 写的范围，或面完礼貌问 HR 带宽，别信群里的离谱爆料。

怎么投

渠道上，校招宝这 361 条 岗位就是现成入口，筛城市和专业直接投；公司官网和官方公众号也常发独立招募。时间节奏上，秋招是主战场，春招补录不少，日常实习岗全年有。准备建议：1. 整一份作品集，哪怕是自己号的三篇代表稿；2. 简历别写「熟悉办公软件」这种废话，写清楚你产过啥、数据怎样；3. 面试带改稿思路，被问「这篇怎么改」能聊出逻辑，比背概念管用。

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。

这个岗位做什么

科研岗说白了就是在企业、院所里搞研究的人。典型工作内容包括看文献、设计实验或模型、跑数据、写报告、申请专利，还有跟团队一起把技术往产品上靠。它属于研发职能线，跟纯开发岗不一样，更看重“从0到1发现或验证点东西”。目前校招宝上在招的科研岗有 343 条，说明需求还真不少，但头部企业、行业、城市这些维度暂时没统计到，大家可以多刷站点看更新。

适合谁

专业上，理工科肯定是主力，像材料、生物、化学、物理、计算机、电子这些背景都常见。如果你有这些特质会更有优势：

• 坐得住冷板凳，能接受反复试错
• 文献检索和逻辑推导能力强
• 有实验室经历或发过论文、参加过项目
• 沟通不差，能跟上下游说清自己的研究

如果是跨专业但跟着老师做过课题的，也可以试试，简历里把产出写明白就行。

薪资水平

根据站里 2018 届的薪资参考，科研岗月薪大概是 8-23k（千元/月）。这个是早几届的数据，现在行情会有波动，但能给你一个底。其他届或最新的薪资爆料暂时没有，建议结合你目标城市和行业普遍情况自己再多打听，别光看一个数就定预期。

怎么投

1. 渠道：校招宝这类聚合站点先刷一遍，再把目标公司官网招聘页、学校就业网、导师推荐群都铺上。
2. 节奏：科研岗很多跟着项目走，秋招、春招都有，看到 343 条在招就说明常年有坑，早投早面。
3. 准备：简历别写空话，把做过啥、用了啥方法、得出啥结论写清楚；面试前重看自己最熟的一个项目，能被问穿就行；有条件带个代表作或海报，比嘴说管用。

整体就是：信息勤看、材料写实、别怕被拒，科研岗更认真东西。