小鹏集团_27届秋招-tons

更新-260823 | 发布-260823

✳️ 目录

招聘信息

brc-y27-pxwsemi

雇主简介

投递建议

  • 若需要协助、商讨、✅速成 等等，可联系QQ群中的董老师。

岗位列表

✳️ (nc) not collected 未收录。感兴趣同学可访问招聘官网。

THE END

附录

抓取岗位信息

相关信息

输出程序，抓取校招岗位的详细信息。

  1. 使用PlayWright，如需要

  2. 招聘官网岗位列表的URL如下：

  • https://xiaopeng.jobs.feishu.cn/398875
  1. 可以调用以下API获得岗位详情：

https://xiaopeng.jobs.feishu.cn/api/v1/search/job/posts?keyword=&limit=10&offset=0&job_category_id_list=&tag_id_list=&location_code_list=&subject_id_list=&recruitment_id_list=&portal_type=6&job_function_id_list=&storefront_id_list=&portal_entrance=1&_signature=nOs3sQAAAAAQDkohu6nOepzrN6AAPZw

request payload 如下：

{ “keyword”: “”, “limit”: 10, “offset”: 0, “job_category_id_list”: [], “tag_id_list”: [], “location_code_list”: [], “subject_id_list”: [], “recruitment_id_list”: [], “portal_type”: 6, “job_function_id_list”: [], “storefront_id_list”: [], “portal_entrance”: 1 }

response 如下：

{ “code”: 0, “data”: { “job_post_list”: [ { “id”: “7676431883702683940”, “title”: “【27 届校招】AI 研发工程师”, “sub_title”: null, “description”: “1、AI 应用方案设计与技术落地：深度参与真实业务场景，基于业务诉求输出 AI 技术解决方案，主导大模型、Agent、RAG、多模态相关应用的设计与开发，把业务需求转化为可落地的技术方案。 \n2、AI 全栈研发实现：独立负责 AI 产品完整技术链路，涵盖后端服务开发、大模型能力集成、Agent 工作流编排、前端交互开发，快速完成原型搭建、功能开发，把想法从 Demo 迭代成线上可用系统。 \n3、上线迭代与效果调优：推动 AI 应用上线交付，基于业务指标、用户反馈、大模型输出效果做持续调优，解决 hallucination、链路稳定性、性能等工程问题，保障系统稳定并产出真实业务价值。 \n4、前沿 AI 技术探索与沉淀：参与内部 AI 创新项目，探索大模型在各业务场景落地，开发可复用 AI 组件、工具、Agent 技能，沉淀技术实践，推动方案规模化复用。”, “requirement”: “1、2027 届本科及以上应届生，计算机、软件工程、人工智能等理工科相关专业；计算机基础扎实，熟练掌握至少一门主流编程语言（Python/Java/Go/JS/TS）。\n2、了解 LLM、Agent、RAG、多模态等大模型相关技术，有 AI 应用开发、全栈项目或相关动手实践经验，能独立完成代码落地。\n3、学习能力强，对 AI 技术有热情，能快速上手新技术；具备基础业务理解意识，愿意站在业务视角推进技术落地。”, “job_category”: { “id”: “6791702736615426317”, “name”: “研发”, “en_name”: “R\u0026D”, “i18n_name”: “研发”, “depth”: 2, “parent”: { “id”: “6791698585114724616”, “name”: “互联网 / 电子 / 网游”, “en_name”: “Internet / Electronics / Games”, “i18n_name”: “互联网 / 电子 / 网游”, “depth”: 1, “parent”: null, “children”: null }, “children”: null }, “city_info”: null, “recruit_type”: { “id”: “201”, “name”: “正式”, “en_name”: “Regular”, “i18n_name”: “正式”, “depth”: 2, “parent”: { “id”: “2”, “name”: “校招”, “en_name”: “Campus”, “i18n_name”: “校招”, “depth”: 1, “parent”: null, “children”: null, “active_status”: 1, “selectability”: 1 }, “children”: null, “active_status”: 1, “selectability”: 1 }, “publish_time”: 1787309132186, “job_hot_flag”: null, “job_subject”: null, “code”: null, “department_id”: null, “job_function”: { “id”: “7256714096035563813”, “name”: “AI应用板块（企业级应用）”, “en_name”: null, “i18n_name”: “AI应用板块（企业级应用）”, “parent_id”: null, “index”: null, “active_status”: null, “biz_create_time”: null, “biz_modify_time”: null, “parent”: null }, “job_process_id”: “7517854654669457703”, “recommend_id”: null, “city_list”: [ { “code”: “CT_45”, “name”: “广州”, “en_name”: “Guangzhou”, “location_type”: null, “i18n_name”: “广州”, “py_name”: null, “mdm_code”: null, “node_status”: null } ], “job_post_info”: { “id”: null, “job_id”: null, “title”: null, “sub_title”: null, “address_id”: null, “address”: null, “city”: null, “education”: null, “experience”: null, “description”: null, “requirement”: null, “min_salary”: null, “max_salary”: null, “currency”: null, “head_count”: null, “crator_id”: null, “expiry_time”: null, “progress”: null, “department_id”: null, “job_type”: null, “recruitment_type”: { “id”: “201”, “name”: “正式”, “en_name”: “Regular”, “i18n_name”: “正式”, “depth”: 2, “parent”: { “id”: “2”, “name”: “校招”, “en_name”: “Campus”, “i18n_name”: “校招”, “depth”: 1, “parent”: null, “children”: null, “active_status”: 1, “selectability”: 1 }, “children”: null, “active_status”: 1, “selectability”: 1 }, “job_process_time”: null, “job_in_charge_user_id”: null, “biz_create_time”: null, “HighlightList”: null, “JobChannelPublishList”: null, “required_degree”: null, “never_expiry”: null, “job_hot_flag”: null, “subject”: null, “sequence”: null, “min_level”: null, “max_level”: null, “job_post_object_value_map”: {}, “code”: null, “job_active_status”: null, “job_process_type”: null, “biz_modify_time”: null, “job_function”: null, “job_process”: null, “job_process_id”: null, “job_category”: null, “address_list”: [ { “id”: “7307270552526356482”, “name”: “广州”, “en_name”: “”, “district”: null, “city”: { “city_code”: “CT_45”, “name”: “广州”, “en_name”: “Guangzhou”, “i18n_name”: “广州”, “py_name”: “guangzhou” }, “state”: { “state_code”: “ST_21”, “name”: “广东”, “en_name”: “Guangdong”, “i18n_name”: “广东” }, “country”: { “country_code”: “CN_1”, “name”: “中国大陆”, “en_name”: “Chinese Mainland”, “i18n_name”: “中国大陆” }, “i18n_name”: “广州”, “active_status”: 1 } ], “city_list”: null, “correlation_job_list”: null, “tag_list”: null, “department”: null, “job_storefront_mode”: null, “storefront_list”: null, “target_major_list”: null, “schema”: null, “job_post_process_time_list”: null, “job_level_id_list”: null }, “storefront_mode”: 1, “storefront_list”: null, “process_type”: 2 }

    ],
    "count": 402,
    "extra": "{\"fe_tracking\":{\"log_id\":\"2026082317081208E43722FBA39A427064\",\"query_length\":0,\"total\":402}}"
},
"message": "ok",
"error": null }

  1. 岗位详情的URL（样例）：https://app.mokahr.com/campus_apply/hytera/182194#/job/4cf485e4-b1c2-464a-b5e1-35e4c1b53455

  2. 多输出一些调试信息，比如：

  • 岗位名称是什么，
  • 职位描述有多少字，职位信息有多少字，
  • 耗时多少，
  • 累计抓取多少个岗位，成功多少个，有错误多少个
  • 等等。
  1. 保存到 json文件中：xiaopeng_y27fa.json
  • 每抓取到一个岗位，就保存到文件中。再抓取到一个岗位，就追加到文件中。
  • json文件中的字段，用英文命名
  1. 将岗位详情页的网址，也保存保存下来。

https://xiaopeng.jobs.feishu.cn/api/v1/job/posts/7677442258110679306?portal_type=6&with_recommend=false&_signature=Y60iwwAAAADvSF9TfplyeWOtItAAAkn&portal_type=6&with_recommend=false

===

  1. 处理json文件：xiaopeng_y27fa.json

  2. 岗位名称用2级标题，取值是 title

  3. 接下来是 city | job_type | category | function_category

  • 都要加上 ``，当作code。
  • 要写成 |
  1. 接下来，加粗显示“职位描述”，换行后显示 description
  • description 中如有 1 2 3 （1、2、3、）等序号，则转成有序列表
  1. 接下来，加粗显示“职位要求”，换行后显示 requirement
  • requirement 中如有 1 2 3 （1、2、3、）等序号，则转成有序列表

  1. 接下来，显示 “官网投递↗”，链接是 detail_url

  2. md 文档头部，加上按 function_category + category 分类的岗位名称

  • 岗位名称，以无序列表显示
  • 不适合以下专业（计算机，人工职能、软件工程等）的毕业生的岗位
    • 岗位名称写成： title ↗ (nc)

    { “id”: “7677442258110679306”, “title”: “【27届校招】法务BP培训生”, “city”: “广州”, “job_type”: “正式”, “category”: “职能 / 支持 - 法务”, “function_category”: “职能板块”, “description”: “1、负责国内业务各类合同、协议及相关法律文书的起草、审核工作；配合参与基础业务商务沟通，协助处理合同履行过程中的基础争议与问题，保障业务合规推进。\n2、协助开展业务全流程合规审查与风险排查工作，重点配合落地各类合作场景下和业务场景下的合规核验。\n3、跟进重点业务、新项目落地及业务模式迭代工作，协助团队开展法律可行性调研、政策检索、风险信息梳理，配合撰写基础法律分析材料与风险管控辅助方案。\n4、对接各业务部门，解答基础日常法律咨询问题，为业务开展提供基础合规指导；配合开展内部合规培训，落地基础合规宣导工作。\n5、协助团队对接处理国内业务相关的用户投诉、简易商事纠纷及诉讼、仲裁案件，整理案件资料、配合推进案件处置。”, “requirement”: “1、法学本科及以上学历，已通过司法考试、持有法律职业资格证书者优先；对互联网、人工智能、大模型领域有一定基础知识的优先。\n2、法律专业基础扎实，熟悉《反不正当竞争法》《消费者权益保护法》《电子商务法》等核心法律法规，具备相关合规实习经验者优先。\n3、有律所、企业法务、互联网科技公司合规相关实习经验，具备合同审核、合规排查、纠纷处理、案件辅助工作经验者优先。\n4、具备良好的团队协作意识与沟通表达能力，做事认真细致、责任心强，擅长跨部门对接配合，能够高效配合团队完成各项法务与合规工作。\n5、具备优秀的逻辑思维、问题分析与自主学习能力，能够快速学习跟进行业新规与业务知识；抗压能力良好，积极主动、踏实肯干。”, “description_length”: 309, “requirement_length”: 303, “detail_url”: “https://xiaopeng.jobs.feishu.cn/398875/position/7677442258110679306/detail” },

===

抓取程序：hytera.py↗
抓取结果：hytera_y27fa.json↗
转换程序：hytera_j2md.py↗

【27届校招】数字模型CAS培训生(上海) – 处理失败