无论是公司或者高校单位,其实都喜欢有工作经验的小伙伴,主要是出于对快速、高效招聘以及减少新员工培养成本的考虑。因为他们有以下的优点:
- 熟悉行业:有工作经验的人可能更熟悉相关行业的操作、规范和流程,有助于提高工作效率。
- 风险降低:有工作经验的应聘者通常更容易适应新工作,减少了不适应环境和工作要求的风险。
- 实际操作能力:工作经验可以证明应聘者具备实际操作的能力,而不仅仅是理论知识。
生物信息学数据分析方面的工作尤其是看重实战经验,懂行的小伙伴们都知道,一个新手花在流程调试的半年时间可能一个熟手十几分钟就能解决问题!!!
优先选择校园招聘
其实如果是社会招聘,没办法怪招聘方拿出来不招没有工作经验的这个大杀器了。
不过,其实可以优先选择校园招聘,校园招聘通常更注重应聘者的学科知识、学习能力、团队合作意识和潜力等方面,相对而言对工作经验的要求可能较为宽松。在校园招聘中,企业更倾向于培养新人,因此对于应届毕业生,缺乏工作经验并不会成为淘汰的主要原因。在校园招聘的过程中,企业可能更加关注以下几点:
- 学科专业知识: 应聘者是否具备与岗位相关的专业知识和技能。
- 学习能力: 应聘者是否具备快速学习和适应新环境的能力。
- 沟通与团队合作: 企业可能关注应聘者的沟通能力、团队协作精神等软技能。
- 实习经验: 虽然不同于正式工作经验,但在校园招聘中,拥有相关实习经验可能是一个加分项,能够展示应聘者在实际工作中的表现和学到的经验。
尽管校园招聘对工作经验的要求相对较低,但这并不意味着企业不重视其他方面的素质。应聘者在准备校园招聘时,仍然需要突出自己的学科专业知识、团队协作精神、学习能力等优势。此外,通过实习经验、项目经历等方式展示与所学专业相关的实际经验也能提高竞争力。
不过基本上校园招聘只适合比较好的学院,非常注重出身问题,所以才会有第一学历这个社会现象。比如985,211或者其它双一流高校,普通大学院校基本上很难有什么像样的企业去搞校园招聘,而新公司小公司是没有这个资金力量去培养新人的!
抓紧时间实习
无论你出身如何,是否是985,211或者其它双一流高校,其实找实习还是可以看能力的,广泛阅读自己的专业技术领域的文献,找到那些感兴趣的课题组或者公司,主动关注他们的官方网页或者公众号,不放过任意一个加入进去的机会!
另外,求职过程中坦诚和真实是非常重要的。虚假陈述工作经验可能会在后期的面试或工作中暴露出来,给自己的职业生涯带来负面影响。在简历和面试中,你可以强调其他方面的优势,例如:
- 学术成绩: 如果在学校表现出色,可以在简历中突出学术成绩和所学专业的相关知识。
- 实习经历: 即使是短期或非正式的实习经历也可以作为实际工作经验的替代,突出在实习中学到的技能和经验。
- 项目经历: 强调在学校或自己进行的与专业相关的项目,说明在项目中取得的成果和所获得的经验。
- 技能: 强调你具备的技能,包括专业技能和软技能,这些也是企业看重的要素。
把背包先扔出墙外
“把背包扔过墙”出自美国著名心理治疗专家威廉·克瑙斯著的《终结拖延症》一书,是战胜拖延症的一个技巧。即:如果你想跃过一堵高墙,觉得很难,怎么办?方法很简单,就是直接把背包扔过去。这样你一定能够想方设法翻过去。
这个心理技巧同样适用于找那些稍微有点难度的工作,比如我十几年前就是生物技术本科生基本上就只会考试而已,而且众所周知大学考试都是水水的,我就算是每门课都是90分以上对就业也没什么意义,没有机会接触生物信息学数据分析。但是我会一点电脑操作系统的安装,所以试了试在自己的垃圾笔记本电脑里面安装Ubuntu系统,这样的话在我的第一个面试里面面试官询问我是否会Linux的时候我就如实回答了我会Ubuntu然后就顺利的得到了第一份生物信息学实习工作。然后到了单位就花两倍于其他人的学习工作时间补基础,终于成为领域翘楚。
自己提升自己
当然了,如果确实是因为各种原因,你没办法参加公司或者课题组组织的实习培养,也可以发挥主观能动性。自己动手,跟着我们的公众号推文里面的项目进行实战,再也不用受限于地理位置,可以对接全世界各地的数据分析需求,也不需要通勤,随时随地打开电脑就可以链接远程服务器开始一天的数据分析之旅!
下面的练习题可以配合生物信息学入门使用,也可以作为面试考核题哦!理论上完成了下面的任务就代表你是一个合格的生信游民啦!
- chatGPT只能给你提示没办法代替你解决单细胞报错
- 单细胞水平什么程度的表达才算是阳性呢
- 新冠病毒感染引起的急性呼吸窘迫综合征患者外周血有问题吗
- 如果只想知道细胞亚群比例变化无需单细胞转录组测序
- 基因是否具有单细胞亚群特异性居然是靠肉眼看
- 单细胞亚群细分这样弄可能不妥
- 一分钱不用花!使用Galaxy,白嫖任意转录组测序数据分析
- 使用Galaxy白嫖GSE56267转录组测序的上游定量流程总共需要多久
- 什么情况下我们可以修改基因名字
- 没想到假基因也能注释到生物学功能数据库啊
- 大数据背后的规律需要细致的挖掘出来
- 转录组测序数据分析为什么要去除PCR重复呢
- 这3套m6a测序数据处理流程有什么异同点
- 癌症细胞系模型里面有肿瘤免疫微环境吗
- 差异怎么来的
- 一颗老鼠屎能坏一锅粥吗
- 如果作者分享单细胞表达量矩阵错误就只能自己走cellranger流程啦
- 使用CytoTRACE来辅助monocle确定发育顺序和起始点
- 中国人群的肾癌队列蛋白质组学差异基因每个都值得研究吗
- 早在2015就有全自动化单细胞数据处理流程
- 肿瘤免疫微环境里面的Treg单细胞亚群多样性
- 跨平台不同单细胞转录组数据集整合王者算法(harmony)
- 表型性状特异性单细胞亚群
- 单细胞水平看GWAS相关基因
- 单细胞水平看生存分析相关基因
- 每个月10到100万怎么感兴趣的人这么少?
- 10X单细胞技术的h5格式表达量矩阵文件就应该是Read10X_h5读取吗
- circRNA表达量差异分析网页工具和代码哪个更可靠
- 4个分组不做差异分析然后取交集?
- 华大基因单细胞团队的这个差异分析后的热图真奇怪
- 凭感觉这个数据挖掘文章里面的差异基因上下调应该是弄反了
- 处理前后单细胞转录组数据的整合与否确实影响了分析结论
- 凭什么说TCGA和GEO数据挖掘的结论不可靠呢
- 转录组差异分析不足以说明你的目标基因调控某个通路
- 五年高考三年模拟的R包
- 史上最大子宫内膜异位症单细胞图谱
- 只有测序数据不知道如何高级分析可以试试看这个期刊