秋招经验总结（AI算法-NLP向）

点击上方“MLNLP”，选择“星标”公众号

重磅干货，第一时间送达

https://zhuanlan.zhihu.com/p/51571274
作者：ZJU某小白

整理一下秋招经验，希望对后来的小伙伴有所帮助。加油~

（无图长文）

写在前面
分析目标
规划路线
准备工作
日常实习
暑期实习
秋招
offer选择
笔经面经

一、写在前面

人工智能的就业风口已经出现了几年，到今年秋招应该算是一波小高潮了。不少同学都抱怨算法找工作难云云，但整体来讲需求量应该还是蛮充足的。算法offer不难拿，想要好的offer还是得提前好好规划。

lz是浙江211的非科班本硕，从17年7月开始有目的性的准备今年校招，期间保持较高强度的学习和实践。寒假期间虽然没有实习，但也保持了每天8h以上的有效利用时间。最终有幸收获了包括BTTWJ在内的一些名企的offer，其中挺多sp、ssp。最核心的经验就是：

选择比努力更重要
要有目的性，在合适的时间做好合适的事

二、分析目标

抛开性别、颜值等一般不可扭转的因素不谈，决定是否被企业录用的个人实力大致上分为：

硬实力，即秋招的硬通货。绝大部分的企业、面试官都多多少少会参考（后面会提到一些例外的...）。进可用来argue ssp（super special）offer，退可用来免笔试的那种。这部分包括：教育背景、成绩排名、奖学金、实习经历、科研项目以及比赛/论文/专利等产出。
软实力。大部分互联网企业对应届生设置的门槛都不会太高，如果有针对性的准备一两年去充实自己的经历，硬实力有所缺乏一般也能够拿到笔试资格。那么问题来了，如何从笔试到ssp？这需要强悍的软实力了——编程能力、数学功底、逻辑思维能力、前沿算法的跟进和理解、面试技巧等等。

硬实力和软实力都是需要较长时间的积累的，并且两者之间可以互相促进。比如当编程能力和前沿算法的理解都足够好了，产出论文就只需要一点点灵感和一定时间的实验、总结和完善成稿；在科研/实习/比赛等项目的推进过程中，软实力的提升也同样水到渠成。

三、规划路线

在确定就业目标后，大致的路线规划得赶紧做好了。规划必须要结合好自身情况，作为研究生而言，最应考虑的就是实验室情况了。

总的来说，最好的实验室就是有人带、任务好、事情少的实验室了，通常只出现在梦里。lz所在的实验室属于放养型的，没人带但是科研压力较小，可以有充足的时间去自由规划。对此我的规划是：

认真做一个项目来积累实战经验同时产出一定的“硬通货”（论文、专利、奖学金等）
好好打一个算法比赛以快速提升工程经验
找一份较为简单的实习工作来丰富履历，同时开阔眼界以适时纠正自己的航线
进入大厂实习镀金，最好能够转正，提升秋招底气

（期间结合自身情况补充NLP、机器学习的经典/前沿算法的理解和实践）

以上四点都顺利完成，就可以成为一份较为充实的秋招简历的主要内容了。

周围还有一些小伙伴的实验室是别的类型，方案也列出供大家参考。

没人带，科研任务好，事情少的AI科班实验室：大致和我的方案相同。这种情况下可以在科研项目上多用点心，能出个顶会什么的是最好不过。
没人带，科研任务和算法不相关，事情繁重的苦逼实验室：做好心理准备，挤时间来尽量完成放养实验室的2~4点。一般这类实验室的小伙伴时间有限，可能没时间做第3点也就是简单实习来缓冲，就面对暑期实习。周围不少成功的案例，鸡汤就不多喂了。
不让实习的BUG级实验室：好了，3~4的时间可以省下来了（momo）。多出来的时间，争取拿下一两个算法大赛的top10，或者做好2段较好的算法相关科研经历。
不让实习又没时间打比赛，科研任务重又和算法不相关的噩梦级实验室：周围没有上岸的...加油，期待你们的经验贴。

四、准备工作

既然是求职经验，我就把找实习之前的都归到准备工作里了。

1. 数据结构及算法题：

互联网技术岗求职的必备技能。对于非科班并且决心从事算法岗的小伙伴来说，补操作系统/计算机网络这些知识构成的性价比相对较低，但数据结构是必须的。如果连数组链表哈希表和树这些都搞不清，写出来的代码也不能看。对于刷算法题来说，也有很多题需要数据结构的才能搞懂最优解。

刷题是必须刷的，从应试和实力提升的角度都有用，而且不管一线二线的厂，很多部门面试都会让写。像我遇到的面试中，头条三轮写了6个题，依图/京东也基本是每轮都有。其它百度/阿里/腾讯/网易这些也至少一个题来考察基本功。

我主观的给一个分值吧。首先剑指offer刷完折合150个leetcode，没刷完就1：2。假设你和我一样，秋招前一年10月开始找第一份实习，当年3月开始找第二份实习，7月开始秋招。那么：

第一份实习：100个leetcode就足够了，数据结构得会。

第二份实习（或暑期实习）：这时候的要求挺高的了，很多大厂招聘hc相当一部分都给暑期实习转正。200个leetcode起步吧，最好250个以上。

秋招：300个挺好的，再往后可能提升不那么明显了。

关于刷leetcode，可能和很多经验贴不一样，我建议挨着顺序刷，不分难度，尽量不跳题。为什么顺序刷，因为前面的题更经典，很多是后面新题的原型。为什么不能跳，因为我面试自带跳一题考一题的debuff。自信这种应该不会问，然后- -。

2. 机器学习及NLP基础

网课大家都懂就不说了。实体书的话：

机器学习入门教材：小蓝书《统计学习方法》、西瓜书《机器学习》。小蓝书对面试手推公式帮助明显，西瓜书的内容更全。

深度学习进阶教材：花书《深度学习》由浅入深，第三部分还包括比较前沿的算法模型，不知道现在有没有修订更新。进阶还可以跟着走一下xx实践之类的书

NLP教材：虽然内容有一点过时了，不过还是推荐精读一遍《统计自然语言处理》，至少可以当历史书走一波。如果只会端到端跑个神经网络，也算不上会了nlp是吧？问到分词算法也得说出个三五种才行。其它经典的前沿算法直接看原文或者解说博客吧~词向量系列，tpu is all u need这些面试官都喜欢问，现在还多了个bert。

如果没有项目经验，看再多的理论可能理解也有限。不过总的来说，只为了面试的话，这些可以cover很多面试点了。我不推荐太早看葫芦书《百面机器学习》，书里面的东西很细节，如果能自己体会出来最好了。面试前冲刺值得一看（捂脸）

3. 比赛

可以放到简历上待问的大项目一般在3个左右，如果高质量的不足三个，推荐去刷个比赛。一般好一点的算法大赛的数据充足，业务性足够强，还是挺锻炼人的。一般周期在1~3个月，只想水个排名的话就solo吧，挺方便的。如果想拿top10，最好组一些厉害的小伙伴一起拼。

建议1~2次比赛就足够了。第一次熟悉算法的工程应用以及大赛套路，第二次奔着排名去。不推荐打很多比赛，排名都几十位，那种没有意义。每个比赛都刷榜的大佬请忽略并且接受我的仰慕~

4. 论文

CCF下AI部分的，能中个一两篇，很多比较看重履历的公司可能会直接把你的offer升个level，几大顶会就更不说了。lz的鹅厂就是因为论文只是工业方面的sci，没拿下ssp。当然一方面是非科班的缘故T_T。

而且似乎在社招中，发过的论文一直很有用，但比赛啊实习什么的就慢慢无所谓了。（如有问题，请前辈们指正）

5. 关于评奖评优

一般多出点论文/专利就能拿大大小小的荣誉/奖学金，所以这些基本是附送品。但是个人感觉这些还是挺重要的~

还记得某厂面试中，面试官看了眼简历，“哟你这挺辉煌啊”。然后一阵商业互吹就过了，评级还很高。所以大家有机会还是可以争取一下。

以上就是找实习前的建议啦。第一次写经验长文，希望对大家有所帮助。

---------------- 手动分界线 ---------------

2019.3.19更

五、日常实习

在不影响正常毕业这个大前提，较小影响学校评奖评优等小前提的情况下，尽量早点找到匹配的第一份日常实习。一方面充实后面暑期实习、秋招的简历，一方面帮助自己早点看清自己真的想做的工作。比如题主第一份日常实习是大数据相关，做了一段时间发现的确还是算法研究和实现的工作更适合自己...

名企：

对于各方面技术背景较好的同学，第一份日常实习就可以瞄着名企开始，比如我周围就有不少从阿里、网易、滴滴等公司起步的大佬们。在日常实习上，不管是大厂小厂的招聘都相对较为零散，部门缺人干（da）活（za）就开始招，招满即停。所以立志大厂开局的孩纸，记得早点开始关注你们学校的就业论坛、牛客网等等。只要差不多符合招聘的基本要求，就去面试一下，一般日常实习也就1~2轮技术面啦。

如果对自己的职业规划不是特别清晰，建议可以多投递几类职位。第一，对于很多同学而言，进大厂是一件不太容易的事情，增加自己投递岗位的种类，可以提升进大厂的概率。有了大厂实习经历之后，下一份实习或者秋招的时候就有了背书。第二，跟风投最热的岗位未必是自己最喜欢的，何必因为这是独木桥所以就去挤独木桥？我认识的人中就有开始想做数据分析结果最后去蚂蚁做测开的，有开始想做算法后来觉得没啥意思最后去腾讯做研发的，甚至有技术岗做了一阵结果接了非技术的秋招offer的...

2. etc：

若是暂时达不到大厂的面试要求，或者你想找实习的时候刚好大厂们在学校周围的base没有招聘需求，大家可以把目光往一部分小厂上放一放。之所以说一部分，因为小厂中只有一部分值得你去花费宝贵的求学时光。

行业名气、大牛团队、方向匹配、可以划水。这几点总归要有一点占得住，不然还不如继续在学校里备战。

行业名气：占得住这一点的小厂，基本上可以视同大厂来对待了。比如近年来声名鹊起的一系列AI公司，虽然不知最后能活下来几个，但在其内的算法岗实习经验的镀金效果不会低于BAT等大厂。而且小厂里面很多部门的发展节奏较快，实习带来的成长值也不会少。

大牛团队：其实拥有大牛团队的小厂，基本上也都有（或者即将有）一定的行业名气了。能进入大牛团队进行日常实习是一件很幸运的事情，虽然依旧高概率打杂，但可以与行业大牛共事，这是相当一部分BAT职员也没机会的。秋招面试中，很多公司会询问你实验室导师是谁、实习mentor是谁。在面试官眼里，你若是得到了大牛的指导或者认可，那就是一种很强的软实力。

方向匹配：不赘述了。如果前两点都占不了的公司还要去实习，至少工作内容匹配自己的专业或者兴趣。如果这点也不满足...

可以划水：这是底线了...公司招你进去只是为了占个坑。到公司里可以像在实验室一样farm，还多少有一些资源可以利用。完成公司很少一点点的任务之后就可以带薪摸鱼，虽然没有多少含金量，多少也是一段低成本的实习经历（嗯...像题主这样职业素养较高的同学，应该不会选择这个策略吧...）

六、暑期实习

从时间上讲，一般过年前就可以开始关注各个大厂的招聘信息了。（原则上可以再早一点投递大厂可以转正的日常实习岗位，这是另一种比较小众化的求职策略，大多数同学应该还是走的暑期实习）

提前批：

过年前就开始的一般是所谓的提前批实习招聘。提前批和正式批相比开始更早，hc余量充足，重点是提前批往往是额外的机会，即提前批未能通过了还可以投递该厂的正式批实习。

2. 内推：

是一种区别于网申的投递方式。部分公司提前批只能内推，所以放到这里来讲。一般来说，内推可能意味着：可以指定部门甚至小组来定向申请、内推人帮你做功课、帮查看面试进度和结果、免笔试（免筛选都是扯淡...能免笔试才是少了个麻烦）。

对于很多小鲜肉而言，内推是一个神圣的词，似乎需要强的技术背景和人脉才能够抱到大厂前辈的大腿，从而拿到内推机会。其实不是滴，只要不是像头条那样设置了员工唯一的“白金内推码”，大厂员工一般都愿意帮内推的（内推奖励、招聘KPI、潜在人脉培养...），只要简历不差到让TA不好意思帮你推...

在有选择余地的情况下，尽量选择靠谱的内推人。我见过帮内推申请完就联系不上的，也有热情满满给予各种指导和反馈的。

3. 口头offer：

在拿到一份心仪的正式录用意向书之前，不要停止求职，当心拥抱变化。所有面试官包括HR给出的口头offer都不能全信，他们很可能在认可你后突然收到一堆更匹配的求职意向，重新TopK之后，offer就变成感谢信了。部分公司offer审批时间很长，坐等offer下达可能错失其它公司的面试黄金时间。题主当初就6轮面试后一个月收到了杭州某著名大厂的感谢信，还好我没有听信HR的，期间接受了别的大厂offer，所以内心就回了个“U R welcome”...

七、秋招

在6月中下旬，秋招（秋？？？org...）的第一枪基本就打响了。对于很多同学而言，届时暑期实习可能还没入职，这对于被关在实验室不能实习的小伙伴来说反而是个福音。秉承我一向的观念，同等情况下，赶早不赶晚。和实习招聘一样，秋招同样有提前批、内推的说法。在时间充裕的情况下，尽量从提前批开始就内推心仪的厂子。

保底offer&练兵：

千万不要只投自己心仪的那几家。如有时间，推荐多面一些保底offer，增加面经的同时能够积累信心和气势。（秋招之初，题主甚至不知正式带薪offer长什么样，面第一家的时候弱弱的样纸现在回忆起来还挺逗-.-）

正常情况下，会有一些小厂的招聘比各大厂更早，抓住机会多练练，能拿下几个SPoffer涨涨军威最好，就算挂了也可以好好总结。不要瞧不起小厂，很多小厂核心部门的技术能力都很强，题主的秋招面试过程中除了宇宙条之外就是各种小厂面试最虐心。。。

2. 转正offer：

如果有幸获得leader的青睐，拿到暑期实习的转正offer是一件不太难的事情。这也是暑期实习的一大魅力所在，很多同学都靠这个拿下了第一个甚至是唯一一个秋招的大厂offer。

但是，不要停。第一，在秋招尾声之前，leader的转正承诺可能兑现不了最后的录用意向书。第二，同样是大厂offer，白菜、sp、ssp也有区别，也许能拿到更好的呢？第三，手握更多优质offer才有筹码去和HR谈薪酬，leader的青睐并不代表HR的认可。第四，面试经历很宝贵，很多面试官都是业界大牛，比如就有同学面头条的时候发现面试官是李航老师org...

值得一提的是，如果你暑期实习的转正对你而言很重要，那么千万不要让秋招影响到leader对你的看法。leader如果比较开明，那么实习工作好好干，周末或者晚上下班之后，怎么面试都无所谓啦。

3. 心仪offer：

在一番练兵之后，可以开始冲刺心仪的offer了。求其上而取其中，目标ssp走起来。

重点攻克的对象最好控制在三五个以内，其实一般来说也没那么多公司和自己超级匹配。针对性的打听部门、小组情况，针对性的修改简历是基本操作，最好能够针对性的捋一遍投递对象最需要的技术能力。

举个反面栗子，题主秋招唯一GG的心仪小组是做机器写作的，因为我实习刚好是在某大厂做自动写作，所以轻了个敌。然后到boss面，boss问了很多他们组内的机器写作开放应用场景以及相关技术原理，结果他们的写作方案我之前完全没有接触过，一番交流之后还是没能达到boss的预期。

现在看来，当初因为大厂offer收集到很多了（借口1），并且该小组的方向和自己特别搭（借口2），加之内推人比较高冷（借口3）,，所以没去针对准备，最后就留下了秋招唯一的遗憾。如果能够提前向内推人咨询小组的具体产品，大概的技术方案，优化的方向等等，再自己做出相关的准备和思考，应该很大概率就能拿下这个offer的。

4. 期望薪资：

在顺利通过技术面试之后，大多数公司有所谓的HR面试环节。除开各种考验人性和情商的简单问题以外，一般都会问你的期望薪资是多少。

在此，大家首先应该要关注微信小程序“offershow”，此乃互联网求职神器，在其上可以查询到很多公司往年、当年薪资待遇的大概情况。杜撰的薪资一般很容易识别，基本上查询一下就能看出这家公司的白菜、sp、ssp...大概在什么价位。

有了准备后，可以根据自己的自信程度以及对这家公司offer的渴望程度来报出自己的价格了。如果只是想拿offer，或者之前技术面表现一般，可以就报白菜价或者多一点点即可。如果很有信心就多要一点，或者直接说xx公司已经给了我xx的待遇，HR都会做出相应的记录，影响谈offer环节的初始报价。

（报价太高可能直接结束求职环节哦~当初某米听到我手里其它offer的情况之后就没有然后了。。某宝则是去帮申请了加面拿了ssp（+？））

5. 谈offer：

在已经拿到录用意向的基础上，后面就是谈薪资的环节了。如果你在听到HR报出价格的时候心里觉得已经ok了，直接说没问题也行。如果有落差，可以及时的委婉表达出待遇没达到预期的想法（俗称argue），一般会有几种结果：提价、不变、加面、明牌。

提价：直接给你上升评级，比较少见，一般只出现在HR的确给你压过价或者面试评级特别高的情况下。

不变：很正常，相当一部分公司招聘比较硬性，面完评级就定了，爱来不来。

加面：之前面试表现还可以，既然argue了，那再加一轮面试看你是否值得拿（s）sp。

明牌：HR直接问你有哪些有分量的offer。比如某度和某讯很多部门就有这个传统，想要ssp？用其它大厂的ssp来合成吧。（口头描述，或者提供带薪offer截图）

总的来说，除了加面表现太烂之外，一般argue不会导致到手的offer 飞了或者反而降低待遇的。不过说归说，没几个offer在手里保底的情况下，我们作为职场鲜肉，argue会心虚还是很正常haha。

八、offer选择

有耐心看到这里的你，秋招尾声时手里肯定不只一两个offer啦。早点YY一下怎么选offer，其实对指定求职计划也有好处，因为这样会更清楚自己需要去投递符合自己哪些方面需求的公司。

题主拿了十几个offer再结束的秋招。对我而言，这些offer都没有白拿，每个offer都或多或少满足我的某些职业需求。以下是我考虑的几个重要因素，排名不分先后（很难分先后）

1. 平台背书

这个大家都懂，尤其对于大学背景不是特别好的同学而言，第一份工作公司的名气可以给自己职业生涯补上一个很好的背书。BAT的名气至少值5w的package，核心部门再加5w。

2. 薪资待遇

对于绝大多数人，工作都是为了赚钱。那么校招的第一份工作，也就是为了赚更多的钱以及以后赚更多的钱。较小的厂子的ssp很可能比大厂白菜多出一半甚至一倍，这时候可能就抹平背书上的差距了。不仅仅是短视当下的收入，小厂ssp相对于大厂白菜来说，意味着更核心的工作和培养。在跳槽的时候，HR也会参考你之前的工资流水。

除了写进offer的数额之外，部门的年终奖浮动范围、加薪幅度、晋升难度等等都要做好功课，一同纳入此点的考量。

3. 工作内容

这个需要打听清楚。开篇就提到，很多情况下，选择比努力更重要。把握好行业的风口，可以少走很多弯路，站在更高的位置上。

4. 工作环境

除了办公室是不是拥挤、配的是Mac还是ThinkPad、有几台显示屏、有没有食堂这些之外，leader和同事们的人品和工作能力才是工作环境中最重要的一环。

对于刚刚应聘成功的你而言，可以向HR提出去公司参观的申请，一般HR都会欣然同意。届时就可以和HR以及部门同事、leader进行一定程度的交流。此外，如果有人脉（师兄师姐同学等）在部门内部工作过，那就更容易获取到最真实的信息了。

5. 工作地点

对于题主而言，这是最头疼的因素了...杭州还是深圳，这是个纠结好久的大问题。工作发展、人脉分布、气候、温度、空气、房价、医疗、教育、台风（？）、异地（？？？）...

这些问题的影响程度因人而异，对于很多同学来说工作地点基本无所谓，也有很多只想留在某城市工作的，只能自行考虑啦。

祝大家offer多多，职场顺利~

扫码加入Python算法学习群，备注

“学校、机构+昵称”