AI Job Notes
1.0.0
AI演算法崗求職攻略：涵蓋校招時間表、準備攻略、刷題指南、內推、AI公司清單和答疑等資料。
AI演算法崗方向涉及：AIGC、大模型、深度學習、機器學習、電腦視覺、自然語言處理、影像處理、自動駕駛、元宇宙、AIGC、SLAM等。
開發崗方向涉及：Java、C/C++、Python、Go、嵌入式等。
以今年(2024)為例，預設為2025年學生（2024年學生稱為上屆）
| 時間 | 任務 |
|---|---|
| 2024年2月~5月 | 找暑期實習/上屆春招（補招） |
| 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（神仙繼續打架+菜雞互啄） |
2024年2月~5月：暑期實習。
實習一般分成兩種：
日常實習：日常實習是任何時候都可以找的，通常是根據具體部門的需求，由公司HR、部門主管或部門員工發布招聘消息，相對較為零散也比較靈活。
暑期實習：很多公司，特別是大公司（如BAT等大廠），都會舉辦專案的暑期實習生招募活動。一方面是針對在校學生的情況（許多學生只有暑期才有假期，或是導師暑假才放人），另一方面就是為了秋季校招（大規模招募）吸引人才。暑期實習具有很大的意義，對學生來說，最直接的好處就是轉正機會。暑期實習，一般6月底左右實習入職（也可以依自己的時間，提前入職），一般8月底或9月份會有專項暑期實習答辯，根據綜合表現，答辯通過後就可以基本結束秋招了。
註：這裡建議在進入公司參加暑期實習的期間，也要參加秋招提前批和秋招正式批，並多投遞一些公司，即使在實習，所謂的很忙，沒時間準備秋招了，那也要多投。暑期實習的另一個好處是增加可貴的實習經驗，履歷表會好看很多。
其實還有"寒假實習"，但很少有規模化的寒假實習招聘，頂多算是在寒假期間的集中式日常實習
2024年6月~8月：秋招提前批（神仙打架）
每年打響秋招第一槍的基本是vivo或大疆(DJI)科技，然後BAT等大廠居多是7月開始。這時候的校招，絕大部分都是內推/提前批，而不是正式批，大家一定要珍惜這個時間點：6月~8月。雖然我調侃著說神仙打架，但還是要注意這時候性價比特別高。一方面是薪資普遍高，通常有些SP/SSP Offer都是這個節點發出來的，另一方面是投遞的人數還不是很多，因為有些人沒有意識到這個提前批的重要性，老想著多準備一點，到秋招正式批再大幹一場。
要注意的是：參與秋招提前批的大佬特別多，同時崗位hc並不多（因為企業要考慮正式批的情況，會控制招聘人數），所以我把秋招提前批比作：神仙打架。另外，秋招提前批大多以內推為主，後面章節中我會說到如何取得招募資訊以及如何內推。
註：提取批掛了，正式批可以再繼續投（具體看不同公司的招募介紹）。
2024年8月~11月：秋招正式（神仙繼續打架+菜雞互啄）
有句話叫做金九銀十，也就是9月的Offer 比10月的Offer 更可貴，這話其實很有道理，所以大家可以腦補到7、8月的Offer 屬於什麼level 了。這時候也很考驗大家的心態，例如9月或10月份了，如果你手上還沒有Offer，再看看身邊已經拿到Offer的同學，一定變成檸檬精。
註：有些公司會在8月就開啟秋招正式批的招聘
所以Amusi 這裡強烈建議一定要把握住**秋招提前批**。當然了，如果9月手上還沒有Offer，心態千萬別崩，繼續投繼續幹，記住一句話：多投準沒錯！其實大部分同學都是9月、10月才陸續收到Offer的，所以多投繼續努力，收穫一定會有的。
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因為這就好像是學習計畫一樣，每個人都要自己的習慣，我的你不一定適用（即將上新資料）。所以我就用一個精簡的公式來介紹。
公式：刷題(LeetCode/劍指Offer) + AI基礎+ 程式設計基礎+ 面試八股文(cs/AI) + 專案+ 實習+ 競賽+頂會/頂刊
對於上述維度，一般來說：具備的越多越好，特別是對於門檻越來越高的AI演算法崗位。
詳見：深度學習面試寶典（含數學、機器學習、深度學習、電腦視覺、自然語言處理和SLAM等方向）
Deep Learning Interview Book部分內容如下：
刷題的目的是為了學習資料結構和演算法，鍛鍊程式設計能力和熟悉刷題技巧
刷題建議：先刷《劍指Offer》（66題），再刷LeetCode（目前LeetCode已經有1000+題，可以依類別來刷，但強烈建議先刷完LeetCode 面試高頻題）
註：根據去年校招提前批的情況來看，LeetCode 建議至少刷200-300題，所以2024年（2025屆）找工作的同學一定要努力刷起來了！
註：如果時間充裕，而且有C++ 基礎，那麼強烈建議使用C++和Python 同時刷題。
根據2023 年（2024屆）校招提前批的情況來看，會C++ 的同學有一定優勢。
| 書籍 | 豆瓣評分 | 推薦指數 |
|---|---|---|
| 《劍指Offer》 | 9.1 | ☆☆☆☆☆ |
| 《資料結構(C++語言版)》 | 9.4 | ☆☆☆☆ |
| 《演算法圖解》 | 8.4 | ☆☆☆☆ |
| 《大話資料結構》 | 7.9 | ☆☆☆ |
| 《演算法》(第四版) | 9.4 | ☆☆☆ |
註：其實還有很多方向沒有涉及，如linux、資料庫，但暫時先推薦這些，後面再補充
現在起~2024-11-15
正常校招流程都要進行線上筆試，面試中也可能會手撕程式碼，所以刷題十分影響面試結果。
國內公司人工智慧方向崗位的內推機會，含機器學習、深度學習、電腦視覺和自然語言處理等方向。
內推，真的太重要了。其實現在找實習也一樣，內推的重要性就提醒出來了，比如我這邊的資源就可以內推到BAT、商湯、曠視等公司，一般常規操作是網上投遞簡歷，而快速直接的就是將履歷送到leader/主管那裡。而且內推是建立在一種互信的基礎上(雖然不大)，該走的流程還是要走，但無形中增大了面試通過機率。你要知道，很多人的履歷在官網或其他第三方招募網站就直接卡死了。
內推的方式很多，例如：
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提供了三份簡歷模板，詳見：AI 演算法崗簡歷模板
首先AI > CV，所以提供CV職的公司一定有提供AI崗位。但至於這些公司是否還有NLP、機器學習、語音辨識、推薦演算法和SLAM等職位，這需要大家自行去官網了解。
電腦視覺(CV)演算法職位的公司名單詳見：https://github.com/amusi/CV-Jobs
這裡說說2024屆AI算法崗的薪資狀況。
我只以碩士及一線左右城市為例（北上廣深、南京、杭州等），因為像武漢、成都，你即使找的AI算法崗，但城市不一樣，薪資還是多少有區別，明顯不能只看Money，不考慮城市大環境。
高麗菜價：25w~35w
SP：35w~45w
SSP：45w+
說年薪有點籠統，我再說細一點，大家也可以提取熟悉一下。
一般企業薪資構成是：
X一般是2~5個月的薪資，很多是3個月。
註：跟hr談薪資的時候，如果她/他問你：你的希望薪資是多少？ ！這時候你一定要往高了要，至少比你想要的高30%。聽我的，沒有錯，不然...
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