演算法崗縮招

❶ 人工智慧做演算法崗能進巨上人公司都高端人才嗎

是。演算法相關崗位在最難招TOP10中占據7席，因此能進公司的都是高端人才。人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

❷ cv演算法勸退嗎

作者丨記憶的迷谷@知乎（已授權）

來源丨https://zhuanlan.hu.com/p/576729164

編輯丨極市平台

寫在前面

是的，今年的秋招確實是肉眼可見的難度增加：縮招、裁員、畢業生人數爆炸，這些關鍵字已然成為2023屆秋招的代名詞。競爭激烈，演算法崗入坑的難度更是直線上升。卡第一學歷、卡名校、卡重點實驗室......這些「基本操作」早已司空見慣。

在捲成麻花的2022年，一個沒有上述背景、沒有名校撐腰的普通科班小碩能入坑中大廠的CV演算法崗嗎？

我的回答是：能，但是很難、很卷，且容錯率較低。因為CV演算法崗的競爭對手基本都在985分段，且動不動就是某C9高校的重點實驗室。

因為身邊的人不走演算法崗，所以全程基本靠自己摸索，期間遇到了各種困難、走了許多彎路。為了記錄這段有意義的經歷，同時給純昌自己一樣出身普通的師弟們（實驗室沒有師妹）提供CV演算法崗的就業思路，將本人的整個秋招的真實歷程分享給大家。【長文警告↓↓↓】

導讀：

本篇文章主要分為以下幾個章節：

【背景】，【歷程】主要介紹了本人秋招前的狀態，以及從研究生入學到秋招的過程。

【需要掌握的技能】從硬實力、軟實力兩個方面介紹秋招時可以增加自己競爭力的點。由於每個人的基礎情況不同，CV演算法崗也有較多細分方向，本章節僅供參考，大佬請直接略過。

【總結】秋招的一些小的建議。

補充說明： 1. 閱讀文章之前，請務必了解「倖存者偏差」這一概念，CV演算法崗的秋招形式嚴峻，請保持理智。 2. 本文的「普通」一詞是指本科雙非、碩士非985、非重點實驗室、無頂會、投遞崗位為CV演算法崗的計算機科班應屆研究生，並無冒犯之意。
背景概述：
本人本科雙非軟體工程專業，碩士普通211的計算機技術專業，目前研究方向是計算機視覺。

秋招拿到【虹軟、vivo、OPPO三家offer，均為計算機視覺類（CV）演算法崗，有SP也有大白菜】（除去國企銀行），和大佬們的offer沒得比，但感覺基本接近自己的預期。（雖然已於9月獲得虹軟轉正意向書，為了給自己的秋招不留遺憾，同時可以通過不同的offer明確自己在秋招大軍的整體定位，所以堅持完整參與了秋招）。

具體情況：

身邊的環境

除了我的大大大師兄（高我三四屆）拿了某中廠演算法offer以外，我們實驗室就再也沒有人走過演算法崗。包括同門在內的同屆同學，彎塌也基本都是開發。師兄和同學也都勸退我走演算法，改開發。

在我找到第一份演算法實習之前，大部分人都認為我選擇這條路是一個頭鐵且愚蠢的行為，且常聽到陰陽怪氣的言論。

每次刷知乎，總能看到「19年演算法崗供大於求」、「20年演算法崗諸神黃昏」、「21年演算法崗灰飛煙滅」，今年又換了個四字詞語 --「人間煉獄」。各路「過來人」也都是全方位勸退。


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好在自己的家人比較支持我自己做決定，只不過最後選擇offer的時候，家人們曾勸我躺平一個隨手拿的國企，放棄自己的專業，我要真想躺平還用的著這么卷么，大無語。

總之，身邊自始至終支持我走演算法崗的，四捨五入就只剩自己了。沒關系，意料之中罷了。

自己擁有的一些條件

導師不會push我們給他發論文，且只要完成規定的任務，就允許我們自己出去找實習。【秋招上岸的關鍵性因素】

實驗室有免費使用的入門級計算資源，雖然只是1080Ti這種級別的顯卡，且當時還要和師兄一起用。但是拿來學習跑跑實驗還是綽綽有餘的。同時家裡贊助更新了一台2060GPU的筆記本，用來本地調試也挺好使。

學校的線下課程在研一期間全部上完，研一課程結束就可以做實習早鳥。

歷程

本節按照時間線的順序，敘述了本人歷時兩年的秋招戰線。

【初識演算法】2020年9月~2020年10月

結束擺爛、確定方向階段。研究生入學，之前聯系的導師莫名其妙把我鴿 了，不得不重新找導師。

我的選擇標准有兩個：一是教授，二是允許實習。在本科國獎托底和自己死皮賴臉的堅持下，我現在的導師給加了一個名額，順利入組。

導師給我明確了CV的研究方向，同時分享了一些資料（因為才學疏淺，當時沒能看懂，後面就跑去B站知乎學習了），每周組會匯報自己的學習進度。也是這個時候發現自己對CV挺感興趣的，也是初生牛犢不怕虎，確定自己走演算法崗的方向。

【走出迷茫】2020年11月~2021年2月

夯實基礎階段。因為導師安排的任務主要偏學術，我也意識到：如果僅僅靠導師的指導、按部就班的學習就去找演算法崗工作，是遠遠不夠的。埋褲圓於是，自己找到了一位前輩指點自己系統地入門深度學習。之後制定學習計劃、學習基礎鋪墊知識、篩選和閱讀paper、debug源碼、參照已開源的工作來復現未開源的論文......在完成導師布置的任務之餘，花了大量時間，算是搞明白深度學習的路子了。在此期間，完成導師安排的項目、自己找一些開源的項目補充學習，可以加深自己的理解同時還能潤色簡歷。


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當時的部分學習計劃（分類&檢測篇）

因為搞演算法除了python的基本要求外，C++多少也要會一些。也是從這個時候，制定了刷力扣的長期計劃，強迫自己學習C++，編程題也全部用C++寫。刷題不求多，但重在把思維和語法熟練度鍛煉好。

【穩扎穩打】2021年3月~2021年5月

備戰實習階段。過年給自己放了半個月假，開始著手找第一段實習。聽了師兄的建議（當時師兄在鵝廠實習搞開發，respect），開始刷牛客面經，查漏補缺，力扣保證一周刷七題。

同時系統地整理之前學習的筆記，也是這個時候我寫了知乎的第一篇博客，並立下了一年寫完50篇技術博客的flag（已於2022年4月達成）。

【初露鋒芒】2021年5月~2021年6月

第一段實習的投遞、面試階段。第一次投實習沒有經驗，先投了一些難度拉滿的大廠：商湯、位元組都給了面試，但是面得稀爛，商湯的面試官更是在無coding題的情況下問了我兩個小時的問題，面試結束後當場自閉。

後來總結了面試失敗的經驗，也補上了自己面試中沒有答出來的知識點。現在想想，當時的我真的是愚蠢至極，就應該先面小廠，積累面試經驗，起碼不至於面試過後臟了自己的大廠面評（因為秋招的時候，這兩家秒掛我的簡歷，應該是自己作沒的 ）。

經歷了十多場面試，也積累了足夠的經驗，最終自己如願拿到了vivo AI研究院的演算法崗實習offer。


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【漸入佳境】2021年7月~2022年1月
第一段實習。在我的軟磨硬泡下，導師先是同意我出去實習半年（美滋滋）。

入職以後，令人窒息的壓力接憧而至：老大給我的研究方向是神經網路結構搜索（NAS）方向 -- 一個自己從來沒聽說過的預研方向，與此同時，同組的實習生來自武大，還比我早來一個月，需要盡快跟進她的進度。於是，自己白天調研相關工作、復現一些論文、慢慢接手項目，晚上加班讀源碼、刷博客（卷到了旁邊的實習生，實在抱歉）。第一個月頂著壓力，總算把進度拉上來，項目步入正軌。

9月，恰好看到Kaggle有個CV新賽，恰好這時候藍廠取消大小周，於是就報名參加了。之後差不多兩個月的時間，白天趕項目，晚上和周末搞比賽。

11月，項目需要優化的模型計算量首次降低到100M以下，同時比賽也拿到了銅牌（第一次參賽，拉胯的成績，但盡力了）。

後面的時間就是邊實習邊准備開題，順利完成了實習階段的任務，拿到了口頭轉正（可惜AI研究院今年不招人，靠自己重新走流程拿的影像演算法部，權衡了一下，還是想待在自己熟悉且喜歡的組），與nice的同事們告別。

【一波三折】2022年2月~2022年5月

向導師爭取了第二次實習的機會，開始著手准備暑期實習，同時和之前實習的武大同學合作一篇論文。但沒高興多久，上海的疫情就爆發了，幾乎整個上海的實習HC都沒了，與此同時學校疫情封樓，天天牢飯吃到心態爆炸，差點想轉開發（慶幸自己沒轉）。

雖然有了一段大廠實習經歷，但找第二段實習甚至更艱難：收到一堆海筆，只收到了三家面試（某周的周一面了美團，面試官很nice，面試也順利，他還表達了希望我面試通過後早點過去實習，結果周五反手收到個感謝信☺）。磕磕絆絆拿到了第二份offer -- 虹軟的計算機視覺演算法崗實習。


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【穩中求勝】2022年5月~2022年9月初
第二段實習。這次研究方向是視線檢測，因為在藍廠的實習積累了許多項目經驗，所以無論是搭環境還是上手項目都很快。

我們組所有的實習生每周都會單獨開個周會，可以了解大家的進展，同時還能偷學一些技巧，因此在這邊自己成長的速度很快。和我搭檔的實習生是天大的，我倆都做視線方向，經常一起討論項目中遇到的難點，如我mentor所說，1+1 > 2，無論是實習還是秋招，找個伴共同進步總好過孤軍奮戰。

7月~9月初，工作時間肝項目，下班以後的空閑時間刷題、刷面經，准備轉正答辯，投提前批（演算法提前批卡學校，基本全泡池子），投秋招，基本每天搞到11點才休息（轉正名額有限，不敢做賭狗）。

8月底順利通過轉正答辯，9月初拿到了虹軟為數不多的轉正意向書。

【沖刺終點】2022年9月~2022年10月

收獲的季節。實習結束，導師召回返校，一邊做導師安排的工作一邊搞秋招。

總共筆試了二三十家公司，面了六七家（因為不是985、研究方向有差異，也被拒了蠻多）。最後到手虹綠藍三家offer，於十月中旬塵埃落定。平時經常做RGB圖像演算法，沒想到拿的offer也剛好涵蓋RGB三種顏色 ，或許這就是緣分吧。

需要掌握的技能 硬實力篇

1.基礎知識

入坑演算法崗的基本功。推薦李航老師的《統計學習方法》以及周志華老師的西瓜書。入門深度學習推薦斯坦福《CS231N》課程（在B站上可以找到中文字幕版）。不太推薦一上來啃《深度學習》（花書），對小白不友好，但是後期可以當工具書使用。

確定了自己的研究 / 學習的方向後，可以在各類博客上找到對應方向大牛整理的paper list，選取一些經典必看的論文，並在Github中找到對應的源碼閱讀【一定要看源碼，一定要看源碼，一定要看源碼】，面試的時候，資深的面試官經常會問一些細節問題，而只有你理解了源碼是怎麼實現的前提下，應對這些問題才能游刃有餘。在學習時，要及時總結和整理，將論文里的知識精煉成自己筆記的過程，其實就相當於模擬回答面試官問題的過程。整理的東西多了，就變成的所謂的「八股文」，相較於開發，演算法的面經更靈活，面試的問題也因人而異，一份屬於自己的「八股」很重要，同時它也是實習和秋招面試前最有價值的復習資料。

2.實習

如果導師允許的話，【一定要盡早出去實習，一定要盡早出去實習，一定要盡早出去實習】。實習經歷越豐富、實習公司的層次越高、實習的時間越久，你的競爭力越強。曾經有HR和我說過，CV演算法崗的普通分段同學很少能進流程，如果沒有實習經歷，自己大概率會被淘汰。

PS：實驗室不給實習的同學，也不要灰心，實習不是入職演算法崗的必要條件，但是如果你但凡有機會實習，一定要好好把握。

3.項目

冷知識：在簡歷和面試中把自己的論文以項目的形式描述，面試官會更感興趣。

「如果你發表的不是頂會，那麼我更希望你用項目的形式敘述你的作品。」這是面試時一位面試官的原話。所以在這里，我把自己的論文歸類為項目，且當我把論文以項目的形式更新到簡歷中，後面的面試會問到這部分工作的頻率明顯增加。

很多人覺得自己的項目可能不是那麼出彩，覺得拿不出手。在這里完全可以打消這個顧慮，我們投的又不是天才少年計劃，所以只要能把自己的項目講明白，言之有理，都可以作為一個加分項。在面試前，一定要梳理好自己的項目，例如解決的問題、應用場景、創新點、難點、數據是怎麼處理的、badcase是怎麼優化的、後面還能改進的地方......講項目的時候一定要自信、有條理，建議面試前可以多試講幾次錄個音。

4.比賽

打比賽有兩種策略：

第一種策略：運氣好，碰到了自己熟悉方向的比賽，在比賽中盡可能刷高自己的名次。

第二種策略：只有自己感到陌生的方向（不過也是CV類比賽），用最快的時間上手該方向，然後盡可能深入，爭

❸ 為什麼一線互聯網公司的校招高薪都是演算法類

高端工程類崗位所需要的能力，高校很難培養出來。中低端工程類崗位，可能確實不太值錢。

。演算法類因為一些歷史遺留問題，大公司之前懂得人不多，而學校確實有些老師是行家裡手，學生也可以在某一個小領域，做到精通。

這推高了前兩年演算法領域的校招價。然而，隨著公司相關人才越來越多，演算法類的稀缺性也在下降。另外，現在很多技術比較好的組也比較認清了，高端演算法類畢業生已經不能靠論文數量，甚至已經不能靠發的會議質量了。

❹ 你覺得演算法工程師的就業前景如何

隨著大數據和人工智慧領域的不斷深入發展，自然語言處理、機器學習等方向成為求職的大熱門，演算法工程師也自然而然成為目前最炙手可熱的崗位。雖然演算法工程師一直被頻頻提及，但是許多人對這個崗位的了解還知之甚少。那麼演算法工程師究竟是做什麼的？發展前景怎麼樣呢？

由於演算法工程師對於知識結構的要求比較豐富，同時演算法工程師崗位主要以研發為主，需要從業者具備一定的創新能力，所以要想從事演算法工程師崗位往往需要讀一下研究生，目前不少大型科技企業對於演算法工程師的相關崗位也有一定的學歷要求。

❺ 2022年在杭州海康威視演算法崗裁員嗎

2022年在杭州海康談桐威視演算法崗裁員。根據查詢相關信息顯示，2022年11月7日，海康威視秋招集體毀約，內部一直在裁員，校園招聘工作正常進行，已經含拍坦確認offer的人員正在進賀旁行崗位分配等安排，所以2022年在杭州海康威視演算法崗裁員。

❻ 2020年，人工智慧演算法工程師就業競爭壓力多大

從當前人工智慧領域的發展情況來看，2020年演算法工程師的崗位競爭壓力是比較大的，主要原因集中在三個方面。

其一是當前演算法工程師的整體人才需求增量正在趨緩，這一點在2019年的研究生秋招時就有比較明顯的體現，不少打算從事演算法崗位的研究生最終選擇了開發崗位。
其二是人工智慧領域的創業熱點正在從技術創新向應用創新轉移，隨著大型人工智慧平台的陸續開放，這一趨勢會越發明顯。所以大量技術研發能力較差的中小技術團隊將轉向應用領域，這導致演算法工程師的就業渠道正在集中到大型科技公司，所以競爭也會更加激烈。
其三是目前有大量的研究生希望從事演算法工程師崗位，這也導致了演算法工程師崗位的競爭越來越激烈。實際上，當前計算機視覺、自然語言處理這兩個領域的研究生還是存在一定就業壓力的，因為前些年這兩個領域熱度很高，人才招聘量也非常大，所以不少研究生都選擇了這兩個方向，但是由於人工智慧產品在落地應用的過程中遇到了一定的障礙，所以也在一定程度上影響了人才需求。
雖然演算法工程師的就業競爭壓力比較大，但是從產業互聯網發展的大背景來看，演算法工程師整體的就業前景還是比較好的，尤其在產業結構升級的推動下，大量的傳統行業企業都需要進行智能化改造，而這個過程也必然會釋放出更多的演算法崗位。
最後，對於當前要計劃從事演算法工程師崗位的人來說，一定要重視編程實踐能力的提升，這對於提升就業競爭力有明顯的幫助。