fa
Feedback
Google Jobs - FAANG Companies • Facebook • Microsoft • Amazon • Netflix • Apple

Google Jobs - FAANG Companies • Facebook • Microsoft • Amazon • Netflix • Apple

رفتن به کانال در Telegram

👨‍💻🕵‍♀️ Discover a curated selection of high-quality FAANG jobs and internship opportunities that are truly worth applying for. 🏙️🙅 FAANG is an acronym that stands for: Facebook, Amazon, Apple, Netflix & Google For promotions: @love_data

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Google Jobs - FAANG Companies • Facebook • Microsoft • Amazon • Netflix • Apple

کانال Google Jobs - FAANG Companies • Facebook • Microsoft • Amazon • Netflix • Apple (@faangjob) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 26 262 مشترک است و جایگاه 1 451 را در دسته حرفه و رتبه 16 655 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 26 262 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 14 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 409 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 10 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.76% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.44% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 0 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 378 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند analytic, link:-, engineer, degree, learning تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
👨‍💻🕵‍♀️ Discover a curated selection of high-quality FAANG jobs and internship opportunities that are truly worth applying for. 🏙️🙅 FAANG is an acronym that stands for: Facebook, Amazon, Apple, Netflix & Google For promotions: @love_data

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 15 ژوئن, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته حرفه تبدیل کرده‌اند.

26 262
مشترکین
+1024 ساعت
+647 روز
+40930 روز
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+176
در 1 کانال‌ها
مه '26
+506
در 6 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+295
در 4 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+283
در 1 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+514
در 5 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+746
در 4 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+535
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+693
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+838
در 2 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+933
در 8 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+996
در 3 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+931
در 5 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+1 368
در 4 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+2 390
در 4 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+3 540
در 7 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+896
در 4 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+938
در 8 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+1 146
در 11 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+883
در 5 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+1 463
در 4 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+1 695
در 5 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+1 637
در 5 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+1 234
در 6 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+486
در 11 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+491
در 11 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+1 426
در 7 کانال‌ها
تاریخ
رشد مشترکین
اشارات
کانال‌ها
15 ژوئن+8
14 ژوئن+12
13 ژوئن+34
12 ژوئن+5
11 ژوئن+11
10 ژوئن+16
09 ژوئن+4
08 ژوئن+1
07 ژوئن+16
06 ژوئن+6
05 ژوئن+11
04 ژوئن+13
03 ژوئن+13
02 ژوئن+17
01 ژوئن+9
پست‌های کانال
Few common problems with lot of resumes: 1. 𝐈𝐫𝐫𝐞𝐥𝐞𝐯𝐚𝐧𝐭 𝐢𝐧𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧. I understand that there are a lot of achievements that we are personally proud of (things like represented school/clg in XYZ competition or school head/class head etc), but not all of them are relevant to technical roles. As a fresher, try to focus more on technical achievements rather than managerial ones. 2. 𝐋𝐚𝐜𝐤 𝐨𝐟 𝐪𝐮𝐚𝐥𝐢𝐭𝐲 𝐩𝐫𝐨𝐣𝐞𝐜𝐭𝐬. Many resumes have the same common projects, such as: Creating just the front-end using HTML and CSS and redirecting all the work to an open-source API (e.g., weather prediction and recipe suggestion apps). Most common projects are: - Tic-tac-toe game. Sorting algorithms visualizers. To-do application. Movie listing. The codes for these projects are often copied and pasted from GitHub repositories. Projects are like a bounty. If you are prepared well and have quality projects in your resume, you can set the tempo of the interview. It is one of the few questions that you will almost certainly be asked in the interview. I don't understand why we can spend 2 years preparing for data structures and algorithms (DSA) and competitive programming (CP), but not even 2 weeks to create quality projects. Even if your resume passes the applicant tracking system (ATS) and recruiter's screening, weak projects can still lead to your rejection in interviews. And this is completely in your hands. I feel that this topic needs a lot more discussion about the type and quality of projects that one needs. Let me know if you want a dedicated post on this. 3. 𝐋𝐚𝐜𝐤 𝐨𝐟 𝐪𝐮𝐚𝐧𝐭𝐢𝐭𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐝𝐚𝐭𝐚. For technical roles, adding quantitative data has a big impact. For example, instead of saying "I wrote unit tests for service X and reduced the latency of service Y by caching," you can say "I wrote unit tests and increased the code coverage from 80% to 95% of service X and reduced latency from 100 milliseconds to 50 milliseconds of service Y."

2
Useful Telegram Channels to boost your career 😄👇 Free Courses with Certificate Web Development Data Science & Machine Learning Programming books Python Free Courses Data Analytics Ethical Hacking & Cyber Security English Speaking & Communication Stock Marketing & Investment Banking Excel ChatGPT Hacks SQL Tableau & Power BI Coding Projects Data Science Projects Jobs & Internship Opportunities Coding Interviews Udemy Free Courses with Certificate Cryptocurrency & Bitcoin Python Projects Data Analyst Interview Data Analyst Jobs Python Interview ChatGPT Hacks ENJOY LEARNING 👍👍
2 352
3
Master Artificial Intelligence in 10 days with free resources 😄👇 Day 1: Introduction to AI - Start with an overview of what AI is and its various applications. - Read articles or watch videos explaining the basics of AI. Day 2-3: Machine Learning Fundamentals - Learn the basics of machine learning, including supervised and unsupervised learning. - Study concepts like data, features, labels, and algorithms. Day 4-5: Deep Learning - Dive into deep learning, understanding neural networks and their architecture. - Learn about popular deep learning frameworks like TensorFlow or PyTorch. Day 6: Natural Language Processing (NLP) - Explore the basics of NLP, including tokenization, sentiment analysis, and named entity recognition. Day 7: Computer Vision - Study computer vision, including image recognition, object detection, and convolutional neural networks. Day 8: AI Ethics and Bias - Explore the ethical considerations in AI and the issue of bias in AI algorithms. Day 9: AI Tools and Resources - Familiarize yourself with AI development tools and platforms. - Learn how to access and use AI datasets and APIs. Day 10: AI Project - Work on a small AI project. For example, build a basic chatbot, create an image classifier, or analyze a dataset using AI techniques. Here are 5 amazing AI projects with free datasets: https://bit.ly/3ZVDjR1 Throughout the 10 days, it's important to practice what you learn through coding and practical exercises. Additionally, consider reading AI-related books and articles, watching online courses, and participating in AI communities and forums to enhance your learning experience. Free Books and Courses to Learn Artificial Intelligence 👇👇 Introduction to AI Free Udacity Course Introduction to Prolog programming for artificial intelligence Free Book Introduction to AI for Business Free Course Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents Free Book Learn Basics about AI Free Udemy Course (4.4 Star ratings out of 5) Amazing AI Reverse Image Search (4.7 Star ratings out of 5) 13 AI Tools to improve your productivity: https://t.me/crackingthecodinginterview/619 4 AI Certifications for Developers: https://t.me/datasciencefun/1375 Join @free4unow_backup for more free courses ENJOY LEARNING👍👍
2 597
4
بدون متن...
2 741