[阿里巴巴数据中台前端团队 21 届实习招聘] 21 届实习你要知道的那些事！

疫情期间，尽管各个大厂依旧处于在家办公的状态，但春招的步伐早已悄然而至，真的一年比一年早了。笔者是 17 届阿里的校招，当时是年后 3 月份投递的实习内推简历，虽然受到了疫情的影响，但由于今年过年比较早以及招聘面试都均以线上的形式为主，预计今年阿里面向 2021 届的实习生招聘依旧会在 3 月初正式拉开大幕。之前在知乎有回答过关于阿里校招的问题，也“勾搭”过几个不错的小朋友，也内推过蛮多的学弟学妹，由于阿里、腾讯等大厂的实习生招聘实在是太提前了，很多人处于一种懵懂的状态，也浪费了很多机会，等有意识时，不是招聘已经结束了，就是已经招满了，从近两年团队的招聘的小鲜肉来看，不是拥有丰富的大厂实习经验，就是实习生拿到转正 offer，因此春季的实习招聘非常重要。 为此，出来和大家分享一下校招需要关注的事情，笔者是前端工程师，内容可能会略偏向前端一些，其他岗位的同学可以做一下参考。

参考去年校招，21 届校招应该会分为两个阶段：

• 实习内推与网申（去年是 3 月 12 日 - 4 月 23 日，笔试是 4 月 10 日 - 4 月 12 日）
• 校招内推与网申（去年是 8 月 1 日 - 9 月 12 日，笔试是 8 月 28 日 - 8 月 30 日）

现在内推和网申是同步进行的，如果内推失败或者是网申简历未被人捞取，就会自动进入笔试环节。内推是可以指定部门、甚至投递到内推人所在团队的，所以一般在内推时会有部门意向、工作地意向，以及是否想投递到我所在团队的相关询问，只要被一个团队将你的简历录入校招系统后你确认接受，​进入其面试流程，其他人就无法再帮你内推，所以建议大家慎重考虑。当然阿里的部门和团队非常之多，很难全面了解，都是很不错的，无论是技术还是业务的成长，也无需过分在意。如果大家对某个部门某个团队或者业务特别感兴趣，建议直接找到相应的师兄师姐详细了解并投递简历。

由于目前招聘还未正式开始，我们（后有团队说明）会进行预先的简历筛选与线上沟通，如果通过并有投递意向的，会在校招系统开放后第一时间录入系统，享有优先权，如果未通过或是想投递其他团队的，不会造成任何影响，相当于多次机会！

简历很重要！很重要！很重要！重要的事情说三遍！，简历即会是一个筛选条件，也是会之后面试的重要依据，切忌给自己“挖坑”。大家在投递过程中，不要过于着急，如果现在还没有写过简历，可以利用过年这段时间，好好准备一下简历。如何准备简历就不在老生常谈了，这里放一篇朴灵大大写的分享一点“关于应届生如何写简历” 的人生经验，供大家参考。

投递完简历之后就是面试了，内推应该以电话面试和视频面试为主，面试中有可能需要在线写代码。实习生 /应届生主要以这三方面考察为主：

• 计算机基础（数据结构、算法、操作系统...）
• 岗位基础（前端-css、js，后端-java、c++，算法-机器学习基础...）
• 实战项目（课内实践、github 项目、之前实习 /外包经历..）

面试是要做一定准备的，阿里的面试一般不会提前约时间，会随时打电话过来，完全没有准备会一脸懵逼。利用疫情在家这段时间，大家可以把一些基础知识再过一遍，也可以在网上搜一些面经题来锻炼一下自己。对于自己做过的项目，或者研究过的东西，可以准备一下如何给面试官做阐述，思考一下面试官针对我的项目可能会问哪些问题。面试过程中不要过于紧张，关键是清楚表达。

写了这么多，总是要给自己团队打一波广告的：

关于阿里大数据

我们是来自阿里巴巴集团数据技术及产品部（ DT ）的数据平台技术团队。

作为阿里巴巴的数据中台，DT 负责了阿里集团统一的大数据平台，不仅为阿里集团内外几乎所有核心业务线的小二、商家、合作伙伴、社会大众，而且积极响应国家大数据战略，围绕政企客户，思考智能数据解决方案，为其提供全年无休的 7*24 小时稳定、高效、可靠的大数据解决方案服务！

而未来，我们着眼于未来 5-10 年的发展远景，结合国家大数据战略思考大数据商业化，致力于对大数据基础建设有需求者、对大数据应用创新有供求者、对企业及产业变革有想法和行动者，顶层设计充分思考云计算+大数据+人工智能：思考基于公有云和专有云云计算，基于阿里集团实战成功经验，联合阿里集团数据中台力量，思考如何将数据中台力量行业化、升级其产品技术赋能政企客户。

更具体的可以看我们部门的官方网站，目前市面上很火的 《大数据之路》一书，就是我们部门多年的经验沉淀

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在摸爬滚打多年成功治理了阿里巴巴集团超过 EB 级（ 1EB = 1024 PB ）数据之后，我们正在把阿里巴巴的大数据处理经验封装为成熟的解决方案，直接赋能给亟需大数据能力的大型企业、政府机关等。

因此，当你参与到这款产品的开发过程中时，你不仅仅是在写代码做需求，更是在学习阿里巴巴许多大数据专家经过多年沉淀下来的宝贵经验。

我们目前支持的产品有：

• Quick BI, 首个且唯一入选 Gartner 商业智能和分析平台魔力象限的中国企业 BI 产品
• Dataphin, 智能数据构建与管理
• 双十一媒体大屏、生意参谋、数据银行等等对外服务商家、对内服务小二的数据产品

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我们大概是国内最早一批接触并坚定使用 React （ 2014 年中）、Redux （ 2015 年中）、Hooks （ 2019 年末）技术栈的团队，我们见证了 React 从 0.10.0 到 16.22.0 的进步，也经历了 React Router 升级重构的阵痛（你懂的）。

无论怎样，我们坚定的认同 React + Redux 带来的 predictability 以及生态的给力发展。

除了最新最爽的技术栈，我们还是开源社区的坚定拥趸：recharts、You Don't Need jQuery、pont……

如果你的代码中添加过这些依赖，背后就有我们团队同学的默默付出。

我们一起写过一本技术书: 《深入 React 技术栈》

同时我们也是社区文章的积极贡献者，在知乎运营多个人气专栏，文章几乎都是来自团队同学工作技术总结。

pure render （ https://zhuanlan.zhihu.com/purerender ）

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