求職難點
競爭激烈：愛奇藝數據分析崗熱門，眾多國內頂尖院校及海歸競爭，招聘季一個崗位可能收到成百份簡歷，想脫穎而出難。
技能短板：雖有數據科學專業(yè)基礎，但愛奇藝要求熟練掌握 SQL、Python 等工具，熟悉視頻行業(yè)數據挖掘、用戶行為分析，留學生需快速掌握新技能。
行業(yè)了解淺：長期留學海外，對國內視頻行業(yè)動態(tài)、愛奇藝業(yè)務模式及用戶特點缺乏了解，難以契合崗位需求。
實踐經驗缺：國外實習多側重學術，與愛奇藝業(yè)務場景下的數據分析實操關聯不大，相比國內有豐富實習的求職者，實踐能力不占優(yōu)。
求職信息少：不熟悉愛奇藝招聘流程、內推渠道、面試形式及崗位考核重點，因信息不足致準備偏差，易錯失機會。
規(guī)劃方案
定制簡歷：海馬職加Aron老師依崗位需求，挖掘留學生課程、項目里的數據處理與分析能力，量化成果，突出匹配點，優(yōu)化簡歷格式與內容，提升篩選通過率。
技能提升：定制學習計劃，安排 SQL、Python 實操課程，講解視頻行業(yè)數據分析知識。借愛奇藝用戶行為分析等實際案例練習，強化技能運用，提升數據處理與分析能力。
行業(yè)認知培養(yǎng)：Aron老師整理國內視頻行業(yè)報告、愛奇藝業(yè)務資料，分享行業(yè)趨勢與用戶洞察。邀請愛奇藝在職人員交流，讓留學生深入了解公司文化、業(yè)務流程與崗位需求。
實踐經歷打造：推薦線上或短期愛奇藝數據分析實習項目，積累實戰(zhàn)經驗。重新梳理留學生過往經歷，從視頻業(yè)務視角包裝，把統(tǒng)計項目轉化為視頻數據洞察案例。
求職信息整合：Aron老師收集愛奇藝招聘流程、內推資源、面試真題等信息，剖析崗位考核重點，組織模擬面試，傳授答題技巧與溝通方法，助力精準備戰(zhàn)各環(huán)節(jié) 。
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