CBRE审查数据
116总审查意见书
一年 | 位置 | 地方 | 小组/分部 | 全面的 | ||
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2021 | 实习生 | 纽约 | 房地产 | 伟大的公司和伟大的人试图教导年轻人… | 他的工资略低于大多数正常的夏季分析师。 | |
2021 | 实习生 | 达拉斯 | 通才 | 对行业概念有良好的了解。获得工业… | 缺乏与高层决策者的接触。工作量… | |
2021 | 第一年分析员 | 西雅图 | 房地产 | 管理很棒,整体文化很棒。开始…… | 与副分析师的关系严重缺乏。缺少… | |
2020 | 第一年分析员 | 纽约 | 股权资本市场 | -高成交量-通常在任何给定的交易2-3+… | -每天至少上午8时至晚上8时,经常超过午夜 -... |
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2021 | 第一年分析员 | 博卡拉顿 | 经纪业务 | 良好的工作、生活平衡。 支持团队 ... |
生长潜力不足 工作有时很平凡… |
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2021 | 第一年分析员 | 华盛顿 | 信用风险 | 我想说的是工作灵活性,尤其是在…… | 有很多重复的任务,有时很无聊… | |
2019 | 三年级以上分析师 | 亚特兰大 | 经纪业务 | 完全依赖团队。我有很多很棒的导师… | 从非生产角色中获得高质量的工作。在那里…… | |
2020 | 二年级分析员 | 欧文 | 通才 | 大学毕业后的第一份体面的工作。当你得到… | 文化可以是非常残酷的。如果你不生产,你… | |
2021 | 实习生 | 抖 | 咨询 | 良好的文化,积极的工作生活平衡,高级管理人员… | 有时会产生不明确的不公平期望…… | |
2021 | 实习生 | 亚特兰大 | 房地产 | 伟大的文化和工作时间,聪明的人,很好的适用…… | 伟大的文化和工作时间,聪明的人,很好的适用…… | |
2017 | 3 +年副 | 亚特兰大 | 房地产 | 简历上有很棒的公司/声誉 大… |
物业管理低薪 物业经理… |
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2016 | 第一年分析员 | 亚特兰大 | 资本市场 | 和你一起工作的团队对你来说是最关键的。 | 我没有看到任何关于我个人的重大危险信号… | |
2019 | 实习生 | 柏林 | 万博app网页版 | -伟大的团队 ——伟大的任务 -很多… |
不幸的是,在我的实习期间,交易量很低…… | |
2021 | 二年级分析员 | 索卡尔 | 资本市场 | 公司文化因办公室而异,但某些办公室不… | 在这样的场合,我们很容易迷失在混乱中。 | |
2020 | 三年级以上分析师 | 华盛顿 | 房地产 | 老板们在很大程度上是理解和理性的。… | 似乎没有太多的向上流动。营业额,…… | |
2020 | 3 +年副 | 华盛顿 | 经纪业务 | 无与伦比的资源和国家manbetx3.0手机客户端网络。你可以… | 令人难以置信的公司氛围,还有大量… | |
2020 | 实习生 | 普罗维登斯 | 房地产 | 很好的领导能力和公司文化。许多伟大的… | 工资有点低。为了找到工作,想要呆更长时间…… | |
2020 | 一年级助理 | 浦那 | 房地产 | 1.具有挑战性的任务,从而更好地接触真实的… | 1.很少有缺点,在位置上缺乏透明度… | |
2020 | 三年级以上分析师 | 多伦多 | 通才 | 整体文化和经验良好。我很享受我的时光… | 希望管理团队能分享他们的策略… | |
2019 | 第一年分析员 | 休斯敦 | 债务资本市场 | 第一年的Comp非常好 伟大的文化…… |
稍长的时间 不是很有成就感的工作 不… |
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2018 | 实习生 | 纽约 | 房地产 | 1.低压力 2.可以从工程师那里学到很多… |
1.给实习生的任务不多 2.缺乏团队…… |
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2020 | 实习生 | 波士顿 | 房地产 | 结构化的程序。对新人来说是很棒的体验… | 有时感觉更像是公司,而不是房地产。工作负载是…… | |
2019 | 二年级分析员 | 达拉斯 | 经纪业务 | 经验不错,但他们对你很差。这是一个你… | 好的经验和你了解谁是大玩家在… | |
2019 | 实习生 | 多伦多 | 不适用 | -态度端正的人。愿意教书和… | -有时要求非常高(周末工作不是… |
概述
总的来说,你对这家公司的工作满意度如何?(98%)
综合排名是根据公司对该公司现任和前任员工的评价,综合考虑所有因素,得出的从1星(非常差)到5星(优秀)的分数。
你在甜甜圈饼图中间看到的数字是这些分数的简单平均数。如果你将鼠标悬停在甜甜圈的各个部分上,你将看到每个分数的百分比。
标题中的百分位分数是在整个公司数据库中计算的,并使用基于贝叶斯估计的调整分数(考虑到评价很少的公司)。简单地说,当一家公司得到更多的评论时,“真实分数”的信心就会增加,因此它会更接近它的简单平均值,而远离整个数据集的平均值。
总体排名是根据公司评论生成的。
4.2
- 1星
- 双星
- 三星
- 四星
- 五星级
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