为帮助同学们进一步了解不同就业方向的准备路径，明确职业规划目标，提升就业竞争力，充分发挥优秀学长学姐的榜样引领作用，6月2日晚，数学科学学院在学生公寓教学楼204举办就业经验分享会。

本次分享会邀请了2023级硕士研究生樊嘉雯、高懿、吴晓云、邹庆庆，2022级本科生林清五位同学，分别围绕教师、算法、数据分析、考公、国企等方向，结合自身求职、备考和成长经历，为在场同学带来了一场内容充实、针对性强的经验分享。学院各年级学生参加。

樊嘉雯同学：数据分析方向

樊嘉雯同学围绕数据分析方向，从求职定位、简历制作和投递渠道三个方面进行分享。她建议同学们在求职前期主动了解岗位要求，通过招聘网站、企业岗位描述等渠道明确自身能力差距，并有针对性地补充提升。在简历制作方面，她强调要善于挖掘和整理项目经历，运用 STAR 法则突出个人在项目中的实际贡献和能力体现，使简历内容更加清晰、有说服力。同时，她建议同学们积极关注学校就业平台、企业官网、招聘软件、校友资源和社交平台，拓宽信息来源，在借鉴经验的基础上形成适合自己的求职节奏。

高懿同学：教师方向

高懿同学围绕教师方向，从信息获取、考编流程和面试准备等方面分享了求职经验。她建议同学们主动关注学校就业平台、各地教育局官网、招聘公众号等渠道，及时了解不同地区和学校的招聘安排，也可借助智慧中小学 App 等平台积累备考资料和试讲案例。在笔试准备方面，她提醒大家教师招聘考试通常涉及学科专业知识和教育综合知识，部分题目难度较高，应尽早明确目标地区和考试范围，通过刷题熟悉题型、查漏补缺。在面试方面，她重点介绍了自我介绍、专业问题、结构化问题、无领导小组讨论和试讲等常见内容，并强调试讲要兼顾知识讲解、教学设计、课堂语言、板书安排和教态表现，在反复练习中提升表达能力和临场应变能力。

吴晓云同学：算法方向

吴晓云同学围绕算法方向，从基础学习、资源渠道、刷题训练和面试准备等方面分享了求职经验。她建议同学们先建立较完整的知识框架，从机器学习基本流程入手，逐步学习传统机器学习方法、深度学习基础以及 Transformer 等常见模型结构。在学习资源方面，她推荐通过 GitHub、吴恩达机器学习课程以及机器之心、Datawhale 等平台获取资料，了解行业动态。在求职准备中，她提醒大家重视编程能力训练，可借助力扣 Hot 100、代码随想录等资源熟悉常见数据结构与算法题型。同时，简历中应突出项目、竞赛或实习经历，用具体内容展现技术能力和项目贡献，并通过企业官网、BOSS 直聘等渠道主动投递，在持续学习和复盘中提升竞争力。

邹庆庆同学：考公方向

邹庆庆同学结合自身备考经历，围绕考公方向分享了备考思路与经验。她提醒同学们，国考、省考和选调考试在题型设置、分值分布和考查重点上存在差异，备考前应通过官方公告、历年真题等渠道了解目标地区的考试特点，再结合自身基础合理安排复习重点。在行测备考方面，她强调不能只停留在听课阶段，更要通过刷题、套卷训练和模考提升做题速度与准确率，并重视错题整理和错因分析。对于常识等内容，也可以借助 AI 辅助理解和记忆。在面试准备方面，她建议大家“多开口、多练习”，围绕社会热点、基层治理、公共服务等话题积累表达素材，也可借助 AI 优化答题思路、模拟打分，在不断练习和复盘中提升应试能力。

林清同学：国企方向

林清同学围绕国企、央企就业方向，结合自身求职经历分享了岗位特点与准备思路。她提醒同学们，国央企招聘通常较为关注专业匹配度、院校背景和综合经历，投递前应认真阅读岗位要求，关注专业限制、学历要求等信息，并结合自身情况合理筛选岗位。在信息获取方面，她建议大家通过国聘网、企业官网、学校就业信息平台等渠道关注招聘动态。针对应聘流程，她介绍了简历投递、笔试、面试和录用等基本环节，并指出笔试常涉及行测、企业文化和专业知识，面试则更注重表达能力、岗位匹配度和稳定性。最后，她鼓励同学们保持开放心态，减少焦虑和内耗，多尝试、多准备，在求职过程中找到适合自己的发展方向。

交流互动

在交流互动环节，同学们围绕就业方向选择、实习经历积累、简历制作、笔试面试准备、备考时间安排等问题积极提问。五位同学结合自身经历进行了耐心细致的解答，为大家提供了切实可行的建议。

现场气氛热烈，同学们纷纷表示，本次分享会内容贴近实际、干货满满，不仅帮助大家进一步了解了不同就业方向的特点，也为今后的学习规划和职业选择提供了有益参考。

结语

本次就业经验分享会充分发挥了优秀朋辈的示范引领作用，为同学们搭建了交流经验、明确方向、提升认识的平台。今后，数学科学学院将继续围绕学生成长发展需求，持续开展就业指导、经验分享和职业规划相关活动，助力同学们明确奋斗目标，提升就业能力，实现更高质量发展。

（文/黄晓蕾 图/冯歆然）