典型笔试问题及应对策略

典型笔试问题及应对策略

笔试并不是每家公司的招聘流程中都会涉及的环节。原因在于：一方面，大多数笔试作为简历筛选之后的第一轮，参加的人数比较多，成本比较高;另一方面，就一些对于专业的技术性要求不高的职位来说，对于应聘者的写作能力和分析问题的能力的考察也可以通过其它的途径来实现。比如，有的公司的申请表上有很多主观性的问题，这实际上就是在考察你分析问题和解决问题的能力，同是也考察了你的表达能力。

和面试相比，笔试是一种相对初级的甄选方式。有的公司将笔试作为面试之前的第一轮甄选，主要目的是为了选出那些符合公司的企业文化，具有公司所希望的思维方式和个性特征的人。还有的公司则将笔试作为面试的一种辅助手段，侧重于考察那些在面试中考察不出来的素质，如书面表达能力等。对于一些技术性很强的职位，笔试则可能是主要的甄选方式。

笔试一般包括以下几个方面的内容：一是知识面的考核，主要是一些通用性的基础知识和担任某一职务所要求具备的业务知识。二是智力测试，主要测试毕业生的记忆力、分析观察能力、综合归纳能力、思维反应能力以及对于新知识的学习能力。三是技能测验，主要是针对受聘者处理问题的速度与质量的测试，检验其对知识和智力运用的程度和能力。四是性格测试，主要是通过一些精心设计的心理测验试题或一些开放式的问题来考察求职者的个性特征。

笔试的类型

笔试根据内容来分，主要有以下两类：

1. 技术性笔试

这类笔试主要针对研发型和技术类职位的应聘，这类职位的特点是，对于相关专业知识的掌握要求比较高，题目特点是主要关于涉及工作需要的技术性问题，专业性比较强。这类考试的结果，和同学们的大学四年的学习成绩密不可分。所以，要成功应对这类的考试，需要坚实的专业基础。

一般大型公司，如ibm，microsoft，oracle等在招聘r&d职位都会进行这样的笔试。例如微软工程院在2004年安排的笔试，都是关于c、c++语言的题目，对应聘者的编程经验要求非常高。最后经过笔试筛选，淘汰了90%的候选者，由此可见笔试对技术性职位的重要性。

对本科生而言，专业笔试主要考察基础知识、基本技能，而不是很高深的学问，一般都是专业基础课。比如电路分析、模拟电路、会计学、财政学等等。在本书前面多次提到的张达在谈到他在中国移动的最后一轮面试时说：“当时面试的内容主要是技术型问题，我都没听说过的技术，结果我只能结合自己的知识讲讲我的看法，结果过了，我猜他们可能只是想看看我有没有那个常识应聘编程职位。”

对于这类技术性岗位，大公司和小公司的笔试内容的侧重点有很大区别的。一般小公司注重实用性，考的比较细，目的就是拿来就用。大公司则强调基础和潜力，所以考得比较泛，多数都是智力测验，情感测验，还有性格倾向测验。例如motorola曾经的笔试内容就主要是非技术的，有很多英文阅读和智力测验。

对于大公司的笔试，建议可以看看公务员考试的教材，有很多智商题，也有很多综合性问题，这类问题对大公司的笔试是很有帮助的。

2. 非技术性笔试

这类笔试一般来说更常见，对于应试者的专业背景的要求也相对宽松。非技术性笔试的考察内容相当广泛，除了常见的英文阅读和写作能力、逻辑思维能力、数理分析能力外，有些时候还会涉及到时事政治、生活常识、情景演绎，甚至智商测试等。下面我们来做一个详细的介绍和分析。

英文笔试是在所有的笔试中占的比例最大的一类非技术性笔试，其考察的重点主要是阅读理解能力和写作能力，即表达能力。我们结合kpmg笔试的例子来加以说明。

kpmg 的笔试是典型的`英文笔试，主要分为两个部分。第一部分是verbal，阅读理解。这和我们平时常见的大学英语四、六级的阅读理解不同。一方面它更接近于商业英文的表达习惯，文意表达得清楚和规范是最主要的特点，因此它并不讲求句式的繁复和修辞的多变;另一方面，它注重的是逻辑思维能力的考察，因此重要的是把握透过表面的文字的内在的意思。第二部分是numerical,数学。kpmg的笔试题在这部分是中文的，难度相对降低很多，但是我也做到过很多是英文的，比如仲量联行。这一部分的主要考察重点不是你的数学运算能力，因而并没有上升到高等数学的难度，因此无论你是否学过微积分和导数的运算都并不影响你这一部分的发挥。和阅读相似的，数学部分的考察内容也是以商业英文为主，因此他注重的是从数字和图表中获得有用的信息的能力。

对于这样的英文笔试，还有一个非常重要的考察点就是速度，也许这样的试题，给你一天的时间，大部分人都能够做得八九不离十，但问题是只有一个小时。我做过粗略的统计，这样的一份试题，能够在规定时间内做完(注意是做完，不是把答题卡涂完)的人，不超过10%。对于kpmg来说，这一轮的淘汰率高达85%以上。

英文笔试还有一类非常重要的形式，就是英文写作的考察。有些公司的笔试，是结合了前面所述的英文阅读测试和写作测试的，有些则是专门考察英文写作能力的。

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