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前言
我参加的是2022届秋招,主要投的是CV和搜索推荐岗位,拿到了多个大厂(腾讯、阿里、字节、美团、华为等)的SSP offer,实验室有不少师弟师妹来问我怎么准备算法岗的实习和校招面试。总的感觉是算法岗方向是很卷但也没有到人间地狱这么夸张,主要还是看准备是否充分,毕竟这个领域还是很多半路转码或者投入准备时间不足的同学。
对于对算法岗不熟悉甚至有点害怕的同学,本文希望能让大家了解算法岗校招的基本流程,为今年准备算法岗实习的同学提供一些肤浅的建议或在未来。
秋招一方面是能力战,另一方面是信息战。能力战,顾名思义,就是代码能力、对算法是否深入理解、创新性如何等个人能力;信息战则是xx公司xx部门最近有大量HC,赶紧投一波,亦或是xx公司xx部门很坑,加班严重,leader pua,千万别去。能力是需要长期积累的,无法一蹴而就,但好处是凭借自己努力总能提高。相比之下,信息则是能快速获取但一般人很难拿到第一手资料。
每年秋招的时候,知乎都会有对于算法岗内卷的讨论,从18年“是否值得进入”,19年“供大于求”,20年“一片红海诸神黄昏”到21年“灰飞烟灭”。不改变的是算法岗很卷的事实,变化的是薪资包越来越大。算法有多卷,包就有多大,这就是算法岗一直红海的原因。那如何让自己脱颖而出,成为卷王?下面将从确定求职方向、算法岗秋招时间线、面试流程进行介绍(文末会有彩蛋)。
1、确定就业方向
我们常说的算法岗的细分方向很多,包括:计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、语音、搜索、推荐、广告等。
按照这些岗位对于候选人的要求以及实际面试特点可以将它们分成两大类,一类是搜索/推荐/广告,另一类是CV/NLP/语音。
岗位 | 搜索/推荐/广告 | CV/NLP/语音 |
---|---|---|
应用 | 推荐系统、搜索引擎、广告平台 | 人脸识别、自动驾驶、机器人、元宇宙 |
特点 | 1. 有相关的大厂实习经历,如实习工作能上线很加分;2. 秋招面试手撕代码不仅要对且要快,八股文要熟练 | 1. 顶会/顶刊重要,面试过程有论文聊论文,无论文大部分时间在问八股文/写代码;2. 研究生期间,多个科研工作之间最好相关性,可以体现出科研深度 |
搜索/推荐/广告岗位
业务包括推荐系统、搜索引擎、广告平台等。
应聘者最好有大厂实习经历,最好参加可以上线的实习项目,是学校招聘面试的加分项。
面试手撕代码不仅要对且要快速bug free,看重八股文熟练程度。
CV/NLP/语音岗位
业务包括人脸识别、自动驾驶、机器人等。
这些岗位需要候选人有论文或顶会竞赛经历,如果有顶会/顶刊/顶会竞赛奖牌,则优势更大。
在面试过程中,对于有论文的应聘者,面试官往往会谈论论文的细节。如果没有论文,面试官大部分时间都在询问八部分的论文或要求手工撕代码。
这个时候有论文的优势就体现出来了,因为论文的算法自己是最熟悉的,避免被随机抽取的hard代码题或者八股文难倒。
对于有兴趣在这些方向上投递的同学来说,研究生期间的多项科研工作最好是相关且一致的,这样才能体现科研的深度。
2.算法后秋招时间线
秋招是一个长期备战的过程,准备时间越久,越会逼近自己所能够着的offer上限,所以在求职上花再多时间也不过分。
对于2023届的同学,要参加的是2022年大厂校招面试,最早的准备时间可以到2022年1月份。
2022年 1月-3月:梳理科研成果
开始梳理近几年研究生期间的研究项目成果,明确自己的求职目标岗位。
制作有针对性的简历,重点关注春季实习(一般指暑期实习前的日常实习,为暑期实习的交付增加筹码)。
在这个过程中,要开始搜集各大厂的资料,熟悉目标岗位的题库,开始刷码题,背八脚论文。
2022 年 3月-6月:投递暑期实习
开始陆陆续续春季实习面试并获得offer,选择合适的offer并开始实习。春季实习的产出可以进一步丰富自己的简历。
同时,开始发放暑期实习(有转职名额,进入大厂的最佳机会)。
2022 年 6月-9月:实习转正+提前批
尽量能去心仪大厂进行暑期实习,不少同学在这个阶段会通过实习期优秀的表现获得转正offer,大厂的转正答辩一般是在8~9月份的时间。
提前批面试也已经开始了,对于背景比较好的同学(手握顶会或顶会竞赛奖牌,有大厂实习经历),建议在此阶段投递岗位,越早越好,这个阶段开出的offer包普遍较大。
一般大厂会提前单独招聘,并经过正式批准。如果提前获批,可以继续招聘正式批,相当于有两次机会。
2022 年 9月-10月:正式批
正式审批开始,也是大厂招人规模最大的时候。面试高峰期也是秋季招聘的最后冲刺期。
2022 年 10月-11月:Offer谈薪
这时候offer陆陆续续会开奖,收获的时刻,这时候知乎、脉脉会出现xx公司白菜价高达xx万,以及出现老员工薪资被倒挂的吐槽。
算法面试流程
以下是算法面试的大致流程。不同公司的面试流程有细微差别,但大体相似。
第一轮:技术面试
面试官一般是目标组组员,主要对候选人的基本功进行考察,考察内容包括手撕代码、机器学习/深度学习八股文,和简历上的项目经历。
第二轮:主管面试
面试官一般是目标群体的负责人。检查的内容主要是简历项目,可能会穿插一些简历上的技术问题。但与技术面谈相比,考察的技术范围总体上是可控的。
第三轮:交叉面试
面试官一般是其他组/部门主管,由于他们的业务方向可能跟你的方向不同,所以对你的简历项目可能不太了解,更倾向于问一些开放性的问题。
第四轮:HR面试
到这一步,基本就是十拿九稳了,HR主要考察候选人跟公司价值观是否匹配,公司是否能满足候选人的期望和需求等。有的公司会要求候选人先去公司实习一段时间。
第五轮:HR谈薪
这是一个博弈的过程,需要拿其他更大的offer包来与HR进行argue,所以大家在秋招的时候尝试多投几家公司拿多一些offer,最后可以拿最大的包去跟最想去的公司argue提高总包。
总结
- 把握暑期实习的机会,大量秋招hc优先给暑期实习生,暑期实习最好去秋招最想进的部门,提前体验工作环境
- 把握提前批(6月-9月),提前批机会多,面试集中,容易保持好状态,但需要预留好时间做准备,比如刷题和背八股文
- 重视内推机会,找师兄师姐或目标公司朋友帮忙内推,最好直达部门leader
- 刷码题+读八谷文很重要。越早开始越好,刷完后要多复习。
- 搜集信息渠道:脉脉APP(互联网人的吐槽)、牛客网(面经)、bbs(内推)、offershow小程序(薪资)、师兄师姐(部门真实情况)等
推荐求职材料
- 代码刷题:剑指offer、leetcode
- 基础知识考点推荐资料:《百面机器学习》
- 了解大厂内幕、查薪资:脉脉APP、offershow小程序
- 实习、校招信息: https://www.nowcoder.com/
- 求职简历制作: https://zhuanlan.zhihu.com/p/44746720
- 算法求职攻略: https://github.com/amusi/AI-Job-Notes
- 机器学习岗面试题: https://github.com/vivienzou1/DL-Notes-for-Interview
- 推荐岗位面试题: https://github.com/datawhalechina/fun-rec
- 计算机视觉面经: https://github.com/lcylmhlcy/Awesome-algorithm-interview
- 自然语言处理: https://github.com/songyingxin/NLPer-Interview
- 视觉博士算法百万大包求职经验: http://valser.org/article-462-1.html
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