Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >去银行写代码千万别去分行

去银行写代码千万别去分行

作者头像
用户6983566
发布于 2023-01-14 07:02:07
发布于 2023-01-14 07:02:07
7660
举报
文章被收录于专栏:findyifindyi

很多同学秋招时也会投银行,主要是金融科技岗,发现大部分都会要求轮岗一到两年,心中大呼实在太坑了吧,干两年柜员还能写得来 Hello World?感觉根本原因是培养方式有问题,先熟悉业务再开发系统,这俩强行整了个先后顺序有点不合适吧,找个有经验的开发人员带两年不比在柜台干两年有用。上网搜罗了一些资料分享出来~ 知乎上也看到了类似的问题和高赞回答。

回答 1

同今年入的建行科技类专项人才。目前在市分行科技部。此前在网点做柜员。下面是我的感受:

两年基层后,确定还能写出 hello world?本来科技部人就存在养老,一个萝卜一个坑,不像柜员,流动性大并且需求大,基本上去了基层锻炼就废了。在调去科技部之前,我已经提交了辞职,因为白天做柜员,晚上写代码,实在太累,而且不知道这么累是为了什么,这样学习代码,闭门造车,还不如去互联网加班。后来运气好,给我调去了,但据我所知,大部分都是做了一年两年柜员还在网点,并且科技部都是年级比较大的,所以新人去了哪里?

前段时间省行老总来开会,也对基层锻炼的决策不满意,科技人员应当跟随业务人员在开发系统过程中去了解业务,而不是两年只学业务。并且我认为,在基层网点做柜员,做大堂经理,根本连业务也学不到!

最后,你问为什么招科技类做柜员。我认为,这就是上面的决定,想要科技和业务复合的金融科技人才,但是落实到实际和基层,真正的系统开发还是交给了外包和省行,下面的科技类专项只是一种人才储备。关于是否会调回科技部,那只能看当地科技部有没有这方面需求了。

  • 轮岗问题:如果是科技中心一般都不轮岗的。如果是分行省行的科技岗位,无论校招还是社招,很多科技岗位都要去基层锻炼,一定要向hr问清楚,轮岗超过三个月的都不建议去,那种轮岗一年以上的,一年后你就一个标准柜员,很难有机会转岗。最重要的是这种长达一年的专业不对口恶心工作你忍受的了吗?
  • 面试难度,市分行很容易,学历要求很低,省份或许会有名校研究生学历限制。
  • 福利待遇,银行和公务员是不一样的,公务员的年终奖不会告诉你但是基本上都有。银行没有可能就是没有。薪资待遇问清楚,每个地方银行绩效不一样所以薪资不一样。以我在的国有四大行之一为例,第一年一般是见习期,薪资很低,五千以下。第二年第三年逐渐好一些,八九千的样子吧。

回答 2

因为根本不需要那么多科技岗人员。

省行层面还存在一些开发性质的工作,二级行科技岗就是修电脑的。

开发性质的工作主要在总行,有些行还有开发中心,还有很多开发工作都选择了专业团队外包出去。

所以省行科技部门一般三十多人,二级行一两个人足够(沿海地区省行科技部门可达一百多人,有省会市行的,市行科技部门二十人左右,其他地市行也是一两个人)。

就目前来说,各行招聘中,除了管培几乎确定基层轮岗后可以回到省行,其他岗位是没有本质性区别的,都需要从柜台开始,等待机会

当然,科技岗、小语种岗等专项人才,会比柜员岗的员工在一些内部招聘上略有优势。

为什么要招这么多科技岗员工,因为各省招聘从人数到各类人员构成都是总行确定的。要响应金融科技政策,首先要把相关人才储备到位。

从柜员做起没有错,因为各岗位确实需要具备一定的基层工作年限,对银行最基础的工作有一定的了解。超过三年就没必要了。

就以往来看,很多科技岗员工入行后,慢慢的自己也不想从事科技岗位了,最终从事营销岗位。

因为银行来说,营销岗才是主流岗位,从收入到提拔晋升都具有很大优势,非营销岗位中,办公室、人力、财会也不错,其他非营销岗位在银行并不具有很好的发展前景。

回答 3

首先我很明确的告诉你,你确实是被骗了。作为一名前银行员工,对于银行的招聘流程也算熟悉。我来讲一下,银行为什么要这样干。

第一,银行的愿望很美好。由于银行搞科技开发,最终的目的也是为了业务发展,因此银行方面希望科技岗位的工作人员能熟练掌握银行的具体业务,具有深厚的业务背景,这样在搞开发的时候,才能以业务为导向,开发出真正面向市场、符合客户需求的产品。从这个角度来说,科技岗的新人先去柜台干一两年似乎是无可厚非的。

第二,银行确实骗人了。而这源于两方面原因,一方面是因为柜员流失率高,所以银行需要不断的招聘新人,弥补人员流失;另一方面银行柜员又招不来人,尤其是高学历、名校的学生,如果银行在招聘公告中说明是柜员,那无疑最终报名的都是学校学历很一般的学生。所以这几年各家银行都学聪明了,在招聘时各种其他名义招聘,比如运营岗,科技岗,管培生等等。等招进来以后,就以新员工必须先从柜台开始熟悉业务为理由,把你放到柜台上,从此遥遥无期。甚至有银行为了招揽双一流高校的学子,会以总行或者省分行的名义招聘,招进来以后放下去当柜员。

总结来说,真要去就去总行科技中心,分行下的科技岗大概率是个坑。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2022-11-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 findyi 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
Hadoop 面试,来看这篇就够了
原文链接 | http://www.jianshu.com/p/c97ff0ab5f49
数据和云
2018/07/27
5880
Hadoop 面试,来看这篇就够了
【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇
2021年初的时候,关于Hadoop要退休淘汰的PR文章甚嚣尘上。其中MapReduce思想最为人所诟病,因为其并不友好的写代码方式,高昂的维护成本以及较差的运行效率。
大数据真好玩
2021/09/18
6520
【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇
Hadoop前世今生
本文从Hadoop(1.0)系统中调度策略的角度展开讨论。这本质还是对Hadoop的集群资源进行管理,主要有四个方面:
章鱼carl
2022/03/31
9960
Hadoop前世今生
大数据学习之路05——Hadoop原理与架构解析
Hadoop 是 Apache 开源组织的一个分布式计算开源框架,是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的解决方案,它提供了一套分布式系统基础架构,允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理。
汪志宾
2019/05/24
8.6K0
大数据学习之路05——Hadoop原理与架构解析
MapReduce的工作原理
我们知道MapReduce诞生与搜索邻域,主要解决的是海量数据处理扩展性差的问题。
Tim在路上
2020/08/05
1.1K0
MapReduce的工作原理
2021最全大数据面试题汇总---hadoop篇,附答案!
1)Zookeeper:是一个开源的分布式应用程序协调服务,基于zookeeper可以实现同步服务,配置维护,命名服务。 2)Flume:一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。 3)Hbase:是一个分布式的、面向列的开源数据库, 利用Hadoop HDFS作为其存储系统。 4)Hive:基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据档映射为一张数据库表,并提供简单的sql 查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 5)Sqoop:将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的 HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
大数据小禅
2021/08/16
4.5K0
Hadoop学习笔记
作者:伍栋梁 编辑:陈人和 1.hadoop安装与介绍 1.1hadoop生态圈介绍 分布式系统—Google三架马车(GFS,mapreduce,Bigtable)。google 公布了发布了这三个产品的详细设计论文,但没有公布这三个产品的源码。Yahoo 资助的 Hadoop 按照这三篇论文的开源 Java 实现:Hadoop 对应 Mapreduce,Hadoop Distributed File System (HDFS)对应Google fs,Hbase对应Bigtable。不过在性能上Hado
机器学习算法工程师
2018/03/06
2.6K0
Hadoop学习笔记
Hadoop基础知识及部署模式
在开始Hadoop的部署之前需要了解其基础知识及部分原理,由于本文以部署的介绍为主,篇幅有限,因此只会对这部分内容作简单的阐述,后面有机会会撰写专门的Hadoop原理及基础系列文章。
数人之道
2022/01/07
13.3K0
Hadoop基础知识及部署模式
Hadoop大数据初学者指南
Hadoop是一个开源框架,允许在分布式环境中使用简单的编程模型来存储和处理大数据,跨计算机集群。它被设计成可以从单个服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储。
yeedomliu
2023/09/03
3310
Hadoop大数据初学者指南
BAT大数据面试题及答案
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成 header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成。当magic的值为1的时候,会在magic和crc32之间多一个字节的数据:attributes(保存一些相关属性,比如是否压缩、压缩格式等等);如果magic的值为0,那么不存在attributes属性 body是由N个字节构成的一个消息体,包含了具体的key/value消息
Maynor
2021/12/06
6140
EMR(弹性MapReduce)入门之计算引擎Spark、Tez、MapReduce区别(八)
Spark Core:包含Spark的基本功能;尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的。
小司机带你入门EMR
2020/02/11
2.7K0
【万字长文】HDFS最全知识点整理(建议收藏)
1)跟NN通信查询元数据(block所在的DN的节点),找到文件块所在的DN的服务器。2)挑选一台DN(就近原则,然后随机)服务器,请求建立socket流。3)DN开始发送数据(从磁盘里读取数据放入流,一packet为单位做校验) 4)客户端以packet为单位接收,现在本地缓存,然后写入目标文件中,后面的block块就相当于append到前面的block块,最后合成最终需要的文件。
857技术社区
2022/05/17
3.1K0
【万字长文】HDFS最全知识点整理(建议收藏)
【大数据相关名词】Hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
Ai学习的老章
2019/04/10
7290
大数据面试杀招——Hadoop高频考点,正在刷新你的认知!
上一篇文章为大家总结了一些关于Hive的热门考点,得到了一些朋友的肯定与转发,菌菌就觉得花时间去做这些知识整合是非常有价值,有意义的一件事。本篇文章,让我们有幸一起来阅读一下,该怎么准备Hadoop的内容,才有机会在面试过程占据上风。
大数据梦想家
2021/01/27
7340
大数据面试杀招——Hadoop高频考点,正在刷新你的认知!
Hadoop基础教程-第6章 MapReduce入门(6.1 MapReduce介绍)
MapReduce最早来源于谷歌公司的一篇学术论文,是由Google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法,当时主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理。但由于MapReduce可以普遍应用于很多大规模数据的计算问题,因此自发明MapReduce以后,Google公司内部进一步将其广泛应用于很多大规模数据处理问题。到目前为止,Google公司内有上万个各种不同的算法问题和程序都使用MapReduce进行处理。
程裕强
2022/05/06
2910
Hadoop基础教程-第6章 MapReduce入门(6.1 MapReduce介绍)
一步一步学习大数据:Hadoop 生态系统与场景
到底是业务推动了技术的发展,还是技术推动了业务的发展,这个话题放在什么时候都会惹来一些争议。
用户2292346
2018/06/08
4970
深入浅出大数据:到底什么是Hadoop?
1998年9月4日,Google公司在美国硅谷成立。正如大家所知,它是一家做搜索引擎起家的公司。
鲜枣课堂
2019/07/22
6740
深入浅出大数据:到底什么是Hadoop?
hadoop大数据面试题
以下资料来源于互联网,很多都是面试者们去面试的时候遇到的问题,我对其中有的问题做了稍许的修改了回答了部分空白的问题,其中里面有些考题出的的确不是很好,但是也不乏有很好的题目,这些都是基于真实的面试来的,希望对即将去面试或向继续学习hadoop,大数据等的朋友有帮助!
风火数据
2018/08/26
1.8K0
hadoop大数据面试题
MapReduce工作流程最详细解释
MapReduce是我们再进行离线大数据处理的时候经常要使用的计算模型,MapReduce的计算过程被封装的很好,我们只用使用Map和Reduce函数,所以对其整体的计算过程不是太清楚,同时MapReduce1.0和MapReduce2.0在网上有很多人混淆。
Tim在路上
2020/08/05
7270
MapReduce工作流程最详细解释
Hadoop的前世今生
HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM,简称HDFS,是一个分布式文件系统。它是谷歌的GFS提出之后出现的另外一种文件系统。它有一定高度的容错性,而且提供了高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS 提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。
week
2018/08/24
4380
Hadoop的前世今生
推荐阅读
相关推荐
Hadoop 面试,来看这篇就够了
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档