如何识破那些照骗级招聘岗位

上一篇，聊了聊如何解读招聘要求，我们通过三个方法可以知道招聘的岗位究竟是做什么的。

但是读懂招聘要求可能还是不够，因为有可能这是对方公司希望我们读懂的那部分。

换句话说，这个岗位有坑！招聘单位故意把岗位包装得非常漂亮，但实际工作内容却完全不是那么回事。

这种岗位杀伤力太大，有可能你为了它拒了其他的offer，入职后为了简历不花又只能硬着头皮干下去，想想都酸爽。

今天就延续上一篇的话题，聊一聊那些看起来JD写的很好，实际上隐藏着巨坑的岗位。

其实这个问题背后反映的是一个更本质的认知：数据分析的深度取决于公司的发展阶段。就像我们盖房子一样,没有打好地基就想建摩天大楼是不现实的。

同样的道理,一家公司的数据分析能力也是循序渐进的,它需要经过"统计-分析-决策"这几个阶段。所以可以从公司的规模或发展阶段，判断招聘要求是否有坑。

一、初创期公司

先说说创业初期的公司,一般也就是人数少于100人的阶段。

这个阶段的公司最重要的是什么？是搞清楚基本的经营数据。

这个阶段的数据分析工作呈现出三个特点：

1. 数据来源相对简单,主要是产品数据和一些基础的运营数据

2. 分析工具以Excel和简单的SQL查询为主

3. 工作重点是建立基础的数据追踪机制,确保关键指标可测量

但在实际的招聘中,我观察到初创公司常常会犯两类错误：

第一种是技术包装型。这类公司的JD常常出现这样的要求：

• 精通Python、Spark等大数据工具

• 负责搭建数据中台

• 建立机器学习模型

这些要求听起来很专业,但对于一个连基础数据采集都没做好的创业公司来说,明显超出了实际需求。

第二种是全能要求型。招聘要求上一般会写：

• 独立负责公司所有数据分析工作

• 同时服务多个业务线

• 既做分析也做开发

这种情况往往意味着公司对数据分析认知不足,可能会让一个人承担过多职责。

我遇到一些求职咨询者急于想离开现公司，很大一部分原因就是当时是被现公司的招聘要求给骗了。其中一位朋友，当时公司招人时写的是"负责业务数据分析",但入职后发现连最基本的数据采集都没做好。最后这位朋友大部分时间都在做手工统计的工作，也就是手工整理Excel报表,根本谈不上什么数据分析。

那么,如何判断一个初创期公司的数据分析岗位是否靠谱？我建议在面试时，向面试官确认以下信息：

1. 数据基础是否务实

• 是否有基本的数据采集机制

• 是否建立了基础指标体系

• 数据来源是否可靠

1. 管理认知是否清晰

• 对数据分析的期望是否实际

• 是否理解现阶段的重点工作

• 资源投入是否合理

1. 工作边界是否明确

• 职责范围是否清晰

• 与其他角色的分工

• 工作量是否合理

只有上述几个问题得到明确二肯定的答案，在这家公司才可能开展更深入的数据分析工作。

二、成长期公司

当一家公司进入成长期（通常员工100-500人）时,它的数据分析需求会发生质的变化。这个阶段的公司通常已经度过了最初的生存期,开始追求精细化运营。此时的数据分析工作呈现出这样的特点：

1. 数据规模扩大：需要建立数据仓库,统一数据口径

2. 分析维度增多：从单一指标转向多维分析

3. 工具升级：开始使用BI工具,构建可视化看板

但在这个阶段,很多公司的招聘要求容易出现两个极端：

第一种是超前需求型。比如前几年是要求"精通机器学习"，这几年则是"负责AI算法落地"。很多老板喜欢追热点，什么技术流行就追什么技术。但实际上,连基本的用户分层分析都还没做好,就想上AI,这显然是本末倒置。

第二种是缺乏规划型。招聘要求写的都是"制作日常报表"、"支持临时分析需求"之类的内容。对于成长期的公司来说，负责这样的统计工作其实已经不符合公司的发展阶段了，这说明对于数据分析来说，这家公司是缺乏规划的。也就是说公司没有建立系统的数据分析体系,分析师很可能会陷入"救火队员"的角色，而且很可能没有成长。

那么,如何判断一个成长期公司的数据分析岗位是否有发展空间？我建议在面试时确认以下信息：

1. 数据基础设施是否完善

• 是否已经建立了数据仓库

• 是否有统一的指标体系

• 数据处理流程是否规范

1. 分析工作是否有体系

• 是否有清晰的分析框架

• 是否有固定的分析专题

• 分析结果是否能影响决策

1. 团队建设是否重视

• 是否有专门的数据团队

• 是否有明确的晋升路径

• 是否重视人才培养

这种公司的数据分析岗位值得考虑,因为它们正处在一个数据驱动转型的关键期。在这样的环境中工作,你不仅能学到扎实的分析方法,还能参与数据体系的建设过程。

三、成熟期公司：数据驱动

成熟期的公司一般员工在千人以上，业务稳定成熟。这类公司的数据分析师往往不直接向业务部门汇报,而是有独立的数据分析部门。

为什么要这样设置？

因为只有保持独立性,数据分析才能真正发挥"决策参谋"的作用。

成熟期公司（通常是估值超过20亿或已上市）的数据分析已经形成了一套完整的体系,主要呈现这些特点：

1. 分工专业化

• 有专门的数据仓库团队

• 有独立的数据产品团队

• 分析师按业务领域细分

1. 分析深入化

• 建立了完整的分析框架

• 能进行预测性分析

• 支持战略决策制定

1. 流程规范化

• 有标准的数据处理流程

• 建立了数据质量监控体系

• 形成了数据应用闭环

但即便是这样的公司,数据分析岗位也会存在一些"陷阱"。我观察到的主要有两种情况：

第一种是虚有其表型。表面上看,公司有完整的数据团队 ,但实际上分析师的工作主要是"接需求、出报表"。这种情况并不少见，尤其是每年初新的规划策略发布时，数据团队就会有很繁重的指标和报表修改的需求。有时候就会陷进去填不出来。即使是成熟公司也是一样。

第二种是重形式轻效果型。这类公司特别强调"数据驱动",动不动就要搞数据分析,但往往是为了分析而分析,产出的报告没有人看,提出的建议也很少被采纳。

那么,如何在面试时识别这些问题？我建议重点关注以下几个方面：

1. 考察决策机制

• 数据分析在决策中的影响力如何

• 是否有成功案例可以分享

• 数据建议的采纳程度

1. 了解工作方式

• 日常工作的主要内容

• 临时需求和深度分析的占比

• 跨部门协作的机制

1. 评估发展空间

• 团队的晋升通道

• 技术栈的更新情况

• 培训和学习机会

在选择成熟公司的数据分析岗位时,不要只看表面的规模和技术,更要看这个岗位是否能真正参与决策过程,是否有独立思考和创新的空间。

结语

说到这里，可能有人会问：如果已经看出有问题，是不是就一定要放弃这个机会？其实也不尽然。关键是要判断这份工作能否为你的职业发展提供基础性的积累。

比如说，对于刚毕业的同学来说，即使是一个偏向报表统计的岗位，只要能接触到真实的业务数据，了解业务运作流程，这些经验对未来的发展都是有帮助的。但前提是：你要清楚这份工作的真实情况，对自己的职业规划有清晰的认识。

记住，面试是双向的选择。对数据分析师来说,选择工作就像选择一所学校,环境决定了你能学到什么。如果你处在一个真正重视数据驱动的环境中,就有机会参与到更有挑战性的项目中,这对职业发展的帮助是巨大的。

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