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ai-job-notes's Introduction

AI-Job-Notes

AI算法岗求职攻略:涵盖校招时间表、准备攻略、刷题指南、内推、AI公司清单和答疑等资料。

AI算法岗方向涉及:AIGC、大模型、深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、图像处理、自动驾驶、元宇宙、AIGC、SLAM等。

开发岗方向涉及:Java、C/C++、Python、Go、嵌入式等。

目录

1 校招时间表

以今年(2024)为例,默认为2025届学生(2024届学生称为上届)

时间 任务
2024年2月~5月 找暑期实习/上届春招(补招)
2024年6月~8月 秋招提前批(神仙打架)
2024年8月~11月 秋招正式批(神仙继续打架+菜鸡互啄)

1.1 暑期实习

2024年2月~5月:暑期实习。

实习一般分成两种:

  • 日常实习
  • 暑期实习

日常实习:日常实习是任何时候都可以找的,通常是根据具体部门的需求,由公司HR、部门主管或者部门员工发布招聘消息,相对较为零散也比较灵活。

暑期实习:很多公司,特别是大公司(如BAT等大厂),都会组织专项的暑期实习生招聘活动。一方面是针对在校学生的情况(很多学生只有暑期才有假期,或者导师暑假才放人),另一方面就是为了秋季校招(大规模招聘)吸引人才。暑期实习具有很大的意义,对学生来说,最直接的好处就是转正机会。暑期实习,一般6月底左右实习入职(也可以根据自己的时间,提前入职),一般8月底或9月份会有专项暑期实习答辩,根据综合表现,答辩通过后就可以基本结束秋招了。

注:这里建议在进入公司参加暑期实习的期间,也要参加秋招提前批和秋招正式批,并多投递一些公司,即使在实习,所谓的很忙,没时间准备秋招了,那也要多投。暑期实习的另一个好处是增加可贵的实习经验,简历会好看很多。

其实也还有"寒假实习",但很少有规模化的寒假实习招聘,顶多算是在寒假期间的集中式日常实习

1.2 秋招提前批

2024年6月~8月:秋招提前批(神仙打架)

每年打响秋招第一枪的基本是vivo或者大疆(DJI)科技,然后BAT等大厂居多是7月份开始。这时候的校招,绝大部分都是内推/提前批,而不是正式批,大家一定要珍惜这个时间点:6月~8月。虽然我调侃着说神仙打架,但还是要注意这时候性价比特别高。一方面是薪资普遍高,通常一些SP/SSP Offer都是这个节点发出来的,另一方面是投递的人数还不是很多,因为有些人没有意识到这个提前批的重要性,老想着多准备一点,到秋招正式批再大干一场。

需要注意的是:参与秋招提前批的大佬特别多,同时岗位hc并不多(因为企业要考虑正式批的情况,会控制招聘人数),所以我把秋招提前批比作:神仙打架。另外,秋招提前批大多以内推为主,后面章节中我会说到如何获取招聘信息以及如何内推。

注:提取批挂了,正式批可以再继续投(具体看不同公司的招聘介绍)。

1.3 秋招正式批

2024年8月~11月:秋招正式(神仙继续打架+菜鸡互啄)

有句话叫做金九银十,也就是9月份的 Offer 比10月份的 Offer 更可贵,这话其实很有道理,所以大家可以脑补到7、8月份的 Offer 属于什么 level 了。这时候也很考验大家的心态,比如9月份或10月份了,如果你手里还没有Offer,再看看身边已经拿到Offer的同学,一定变成柠檬精。

注:有些公司会在8月就开启秋招正式批的招聘

所以 Amusi 这里强烈建议一定要把握住**秋招提前批 **。当然了,如果9月份手里还没有Offer,心态千万别崩,继续投继续干,记住一句话:多投准没错!其实大部分同学都是9月、10月才陆续收到Offer的,所以你多投继续努力,收获肯定会有的。

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2 准备攻略

因为这就好像是学习计划一样,每个人都要自己的习惯,我的你并不一定适用(即将上新资料)。所以我就用一个精简的公式来介绍。

公式:刷题(LeetCode/剑指Offer) + AI基础知识 + 编程基础知识 + 面试八股文(cs/AI) + 项目 + 实习 + 竞赛 +顶会/顶刊

对于上述维度,一般来说:具备的越多越好,特别是对于门槛越来越高的AI算法岗。

3 AI面经和刷题指南

3.1 深度学习面试宝典

详见:深度学习面试宝典(含数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和SLAM等方向)

Deep Learning Interview Book 部分内容如下:

3.2 刷题指南

刷题的目的是为了学习数据结构和算法,锻炼编程能力和熟悉刷题技巧

刷题建议:先刷《剑指Offer》(66题),再刷 LeetCode(目前LeetCode已经有1000+题,可以根据类别来刷,但强烈建议先刷完 LeetCode 面试高频题

注:根据去年校招提前批的情况来看,LeetCode 建议至少刷200-300题,所以2024年(2025届)找工作的同学一定要努力刷起来了!

3.2.1 刷题编程语言

  • C/C++
  • Python
  • JAVA(不推荐)

注:如果时间充裕,而且有 C++ 基础,那么强烈建议使用 C++和 Python 同时刷题。

根据 2023 年(2024届)校招提前批的情况来看,会 C++ 的同学具有有一定优势。

3.2.2 书籍推荐

书籍 豆瓣评分 推荐指数
《剑指Offer》 9.1 ☆☆☆☆☆
《数据结构(C++语言版)》 9.4 ☆☆☆☆
《算法图解》 8.4 ☆☆☆☆
《大话数据结构》 7.9 ☆☆☆
《算法》(第四版) 9.4 ☆☆☆

注:其实还有很多方向没有涉及,如linux、数据库,但暂时先推荐这些,后面再补充

3.2.3 在线刷题网站

  • LeetCode(英文)
  • LeetCode(中文)
  • 牛客网:推荐剑指Offer和各大公司往年题库,牛客网的优势在于很多公司都会使用其作为在线刷题平台,所以在这上面刷题,有利于懂得输入输出等"套路"

3.2.4 刷题方法

  • 《剑指Offer》全刷完
  • LeetCode选择性刷:可以类别来刷题,如数组类、链表类,或者面试高频类

3.2.5 刷题时间

现在起~2024-11-15

3.2.6 刷题重要性

正常校招流程都要进行在线笔试,面试中也可能会手撕代码,所以刷题十分影响面试结果。

4 AI算法岗和开发岗求职群和内推

国内公司人工智能方向岗位的内推机会,含机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等方向。

4.1 内推的重要性

内推,真的太重要了。其实现在找实习也一样,内推的重要性就提醒出来了,比如我这边的资源就可以内推到BAT、商汤、旷视等公司,一般常规操作是网上投递简历,而快速直接的就是将简历送到leader/主管那里。而且内推是建立在一种互信的基础上(虽然不大),该走的流程还是要走,但无形中增大了面试通过概率。你要知道,很多人的简历在官网或者其他第三方招聘网站上就直接卡死了。

4.2 如何内推?

内推的方式很多,比如:

  1. 强关联:直接找已经毕业的师兄师姐或朋友内推(缺点是身边朋友去的企业有限,很多人是第一批从事算法岗的,可能都没有师兄师姐搞这个)
  2. 常规操作:上牛客网论坛看企业人员发内推帖子、关注一些招聘公众号(这里我就不推荐,因为很多公众号都很有套路,内推一个企业,还要转发文章到其它群里,然后截图给他们,可是对于大多数人,为了内推,只能这么干)
  3. Amusi 内推。这里感觉像似打广告一样,但确实是一个方式,因为我手里资源挺多的,很多公司的人都认识,可以直接内推。感兴趣的可以关注一下这个AI算法岗和开发岗求职群:「2024年AI算法岗求职群」

4.3 AI算法岗和开发岗求职群

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5 简历模板

提供了三份简历模板,详见:AI 算法岗简历模板

6 AI类公司清单(以CV岗为主)

首先 AI > CV,所以提供CV岗的公司肯定就提供 AI岗。但至于这些公司是否还有 NLP、机器学习、语音识别、推荐算法和 SLAM等岗位,这个需要大家自行去官网进行了解。

计算机视觉(CV)算法岗位的公司名单详见:https://github.com/amusi/CV-Jobs

7 往届AI算法岗薪资情况

这里说说2024届AI算法岗的薪资情况。

我只以硕士及一线左右城市为例(北上广深、南京、杭州等),因为像武汉、成都,你即使找的AI算法岗,但城市不一样,薪资还是多少有区别,明显不能只看Money,不考虑城市大环境。

  • 白菜价:25w~35w

  • SP:35w~45w

  • SSP:45w+

说年薪有点笼统,我再说细一点,大家也可以提取熟悉一下。

一般企业薪资构成是:

  • 年薪总包 = 月薪*(12+X) + 住房补贴+ 股票/期权 + 签字费

X一般是2~5个月的薪资,很多是3个月。

注:跟hr谈薪资的时候,如果她/他问你:你的希望薪资是多少?!这时候你一定要往高了要,至少比你想要的高30%。听我的,没有错,不然...

8 答疑

130个问答请戳—> Q&A

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ai-job-notes's Issues

链接失效

Q&A页面中8.107介绍反向传播的第二个链接失效

强化学习的求职情况及前景如何?

数学本科毕业(UCLA), 目前在日本就读另一个本科(设计系),在日本小公司做视觉识别实习(Resnet),自己喜欢研究强化学习(参见我自己的github小项目)。不知道该怎么准备求职。该怎么定位?

请问cv岗中对C++的基础概念看重吗?

您好,因为个人感觉刷题的时候,对常见的堆栈、队列、哈希表这些更侧重应用。对一些基础或者更高级的概念,比如关键字、数据结构空间占用与地址开销甚至一些编译过程与原理,个人是比较薄弱的,有必要专门去复习吗?

有没有AI方面的刷题指南

我想问一下,哪些地方可以刷ai的题(数学题和面试经常问的题)比如深度学习,传统机器学习,计算机视觉等方面的,编程题我知道有Leetcode ,还有剑指offer

AI方面需要如何准备呢

RT,这里的准备内容只提到算法数据结构,感觉和普通程序员的招聘一样,实际企业在招聘AI机械学习的岗位时,是只考察这些内容吗? 或者说AI方面完全由在校期间的科研成果决定,准备了也没有用的意思吗?

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