拿到2021年灰飞烟灭的算法岗offer的大佬们，简历经历都有什么？
今年算法岗实在前所未有竞争激烈，一些海量HC的大厂，给面试的要求貌似是双985+实习+比赛top+顶会，但实话，能有这样经历的巨佬也是少数吧，目前秋招已过半，提前批大多也都结束了，想知道拿到算法岗offer的大佬们都有哪些硬核经历，也是为之后同学们找算法岗定一个"baseline"吧，亦或有哪些算法岗面试技巧，欢迎各位大佬不吝分享下，当然欢迎匿名回答 不请自来qwq目前拿到的offer有华为算法岗(暂时还不知道做啥)，字节跳动广告算法，微软搜索广告算法，腾讯微信搜索算法到了HR面，感觉秋招差不多要结束了所以来聊一聊。
学校背景简单的双985，本科XJTU硕士NJU(感觉双985是你乎起步啊QAQ)
项目经历全是短期项目，基本就是字节跳动夏令营和谷歌机器学习冬令营这样的短期集中组队机器学习项目。不过这些营确实给我带来了很多收获，因为研究方向的原因研究生研究对神经网络基本没有接触，所以只能靠课外的内容来补啦哈哈
实习方面的话刚刚结束了暑期在微软Bing Ads的算法实习，个人感觉收获非常非常多。最主要的是，能够学到工业界是如何应用机器学习来解决真正的工业问题的，这样对业务线的理解在我的面试中给我提供了巨大的帮助，非常感谢微软能给我这样的机会！
论文角度来说，目前只有知识图谱极度小众方向(相关搜索，我相信不会有人知道这个方向是干嘛的hhh)的三篇论文，两篇非一作中了，一篇一作在投，面试中很多面试官会对我的论文表达出了解的欲望，但详细了解后他们就不是那么感兴趣了哈哈哈哈哈
最后是竞赛，本科和研究生期间一直在参加ICPC(就是通常大家说的ACM)，成绩比较一般，只有区域赛金牌，也正是没有进World Final这样的遗憾让自己的简历很难更进一步。从面试具体来说，算法竞赛的经历只是会让你在笔试中占据极大优势，面试中能保证算法题和概率题都会，这样的一个表现对于大厂来说，可能就能获得一个offer，但如果想往上走，例如获得sp、ssp甚至是一些面向更顶尖人才的特殊计划，那么算法题上的能力优势是远远不够的。
总的来说觉得个人简历应该是中等偏上的质量(大佬们轻喷)，但因为自己严重的工业经验不足(对于校招生来说似乎有点无解啊qwq)，以及一些机器学习知识和经验的匮乏，所以限制了自己获得更好的offer，结果尚未完全清晰，也希望自己能有更好的选择。
最后祝愿大家秋招顺利上岸，拿到自己理想中的offer！
以上 末流 985 硕士，本科普通 211，目前 3 算法意向书，字节，快手，猿辅导。
对于末流 985 来说，应该也算还可以的结果。感觉也有资格说一下自己的经验。
我的简历没有提问里面说的那么牛逼。首先我不是双 985. 算法比赛也没有。题目里面说的，我只有实习 + 一篇一作 AAAI。不过我还有点其他的东西。
<hr/>更新：本文的内容以及一些具体的校招经历我已经整合到下面的文章里，补充了一些干货。有兴趣的同学可以去看看。
SleepyBag：六千字长文，末流985硕士聊聊算法校招心得<hr/>其实最重要的一点是：其实不管你简历多优秀，经历多牛逼。下手要早！！！
字节刚开始校招提前批的时候，我本来觉得太早，没想投。但是这个时候一个朋友过来问我要不要内推，我就顺手投了，那时候还在实习，完全没有准备，面试答得其实也不是很理想，被怼得很惨。但是最后还是拿到了 offer。
再后来，投的晚的公司，我连面试都没有了。在这里首先要感谢我的朋友。
<hr/>然后是我的 AAAI，论文这方面，如果你有的话，肯定是面试的大头。毕竟研究生在学校也做不了其他的事情，你如果有论文的话，肯定会详细地问你的论文是怎么一回事。
但是不是说有论文就稳了，或者没有论文就凉了。关于论文，最重要的是你在面试的时候要把你的论文讲好，讲清楚。
如果是什么项目，那这个项目是做什么的，你在项目里面做了什么，这都是几句话的事情，很容易讲清楚。
但是论文这个东西，他没有项目那么好描述。论文的工作很多都比较抽象，你如果对什么复杂模型做了改进，那你如果要把口头这个改进讲清楚，是很麻烦的一件事情。如果你不能让面试官 get 到你在做什么，那他就不会知道该问你什么。如果他完全没明白你这个论文到底是干嘛的，问不出什么问题，那你这个论文就没什么作用了。
所以我从春招面试实习到现在，每次面试都在改进我论文的讲法。现在每次讲论文，我都会分四步来讲：
问题的背景。论文要解决什么问题，我有什么数据可以用，我要得到什么输出。我 follow 的主要工作。如果你的工作是在前人基础上做的，那么你一定要花点时间讲别人的工作，不要嫌浪费时间。因为你觉得自己对这个工作改进很大，但是面试官根本没见过这个工作，自然不能理解你到底做了什么改进。之前的工作有什么弱点，为什么要改进。就是你这篇论文的 Intuition，这一点很重要。从之前工作的弱点开始切入你的工作。首先这能让面试官更好地 get 到你的论文，其次也能反映你在实验过程中的思考。最后就是你的工作了。如果你已经介绍清楚了基础工作，也讲清楚了你的 Intuition，你的工作应该就不难讲了。
<hr/>然后是实习。我只有一段腾讯的实习经历，其他什么夏令营之类的，我不太关注，导师估计也不让，所以没有参加过。
实习经历对于面试当然也很重要，但是还是一样的，如果有经历的话，一定要把经历讲清楚，这才是最主要的。我一般按下面的顺序讲：
我这个组是干嘛的。我这几个月主要在做的一件事情。这件事情为什么要去做。我做出了什么成果。
<hr/>另外，你知道自己跟大佬拼论文肯定卷不过，那当然要发展自己的其他长处，不能在一棵树上吊死。那除了论文和竞赛方面的东西，你还可以错位竞争一下。
基础知识搞扎实。大佬们论文多，工作强，自己的工作可以讲很久。面试官不会问太基础的问题。但是像我这样的弱菜，论文实习一会就说完了，完了让面试官问什么？当然是问你基础知识。《统计学习方法》多看几遍，算法原理搞懂。就算你没有论文，你如果能对某个方法的原理侃侃而谈，多讲一些你自己的见解，也是很加分的。水水开源项目，给别人的项目贡献贡献代码，多参与一点，写到简历上不是美滋滋。提前一年刷 leetcode 周赛。leetcode 的难度比 ACM 低很多很多，很容易出成果，每周周赛考的都是相同的基础知识。以一般人的水平，只要坚持打，认真打，一年总排名打到国服前一百应该没有问题。leetcode 国服现在人还不是很多。我打到过国服前 20，写过几篇官方题解。把这个经历写到简历上，很多面试官都表示出对这个经历比较好奇，运气好的话可能会对你产生一种“咦，好像是个大佬”的错觉。博客写的不错，也可以写上去。或者直接写你的知乎。比如说，你如果写过一篇反响还不错的 Meta-Learning入门回答，面试官也会觉得你确实会这个东西：
什么是meta-learning?
或者去动手实现一些算法？不需要做完美，只要让人明白你已经弄懂了，就够了。
SleepyBag：给自己开了个新坑：实现《统计机器学习》<hr/>我的简历上就这些内容了。
主要是我的一篇 AAAI，我的实习。
另外还有我参与的开源项目，我的 leetcode 经历（写的显眼了一点）。
后来我加上了我认为自己写的比较好的知乎回答，以及我刚开始做的《统计机器学习》的实现。
论文这个东西比较看运气，不是每个人都能有。实习可能老师也不会放你。但是其他东西，还是可以自己搞一搞的。把你觉得最有意义的，你最能侃的经历摆在最显眼的地方，让面试官有的可问，让他在问的过程中对你一步一步产生兴趣，机会就很大了。
最后祝大家早日拿到自己的 offer，顺利上岸～ 男票大部分开奖了，来更新一波
字节SSP， 阿里A SP，百度职级T4 SSP，快手SSP，美团SSP， 腾讯SSP
手动分割线
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原回答
男票今年有幸拿到了一些不错的offer，我来替男票说一下。
目前拿到了字节核心部门算法，阿里巴巴机器学习算法工程师，百度算法工程师，快手社科推荐算法，美团外卖配送优化算法，腾讯wxg算法
背景本硕华五，两篇顶会加两段大厂实习，提前做好准备还是ok的，分别从基础知识，实习经历，论文or项目，比赛，代码工程能力分别准备。
基础知识的话包括机器学习基础参考统计学习方法，吴恩达课程，深度学习基础包括吴恩达课程，nlp相关的斯坦福课程，数据结构
实习一般一段日常加暑期实习，暑期实习尤其关键，一般大厂优先给暑期实习的同学转正，建议早点实习
论文or项目，这个就有关实验室和老师了。。。
比赛，没有好的项目or论文，建议大家多参加些比赛，比如阿里天池等。
代码的话，剑指offer+leetcode前300 背景：本科中流985，硕士中科院某所（非计算所、自动化所），无论文，一段大厂实习，目前有四家大厂算法意向（都是非核心，最好的也就是半核心吧）以及一两家小厂的意向。
总体感觉下来就是真的挺看运气的，你没办法决定分到你的面试官是什么风格，跟你有没有眼缘，因为每个面试官的标准和考察方向都完全不同，一个京东的面试官上来就问我有没有顶会一作，被捞了之后另一个面试官就跟我聊的非常愉快。同样，有的同学面腾讯3面7个代码题，另一个简单地打了两个电话就过了。
除了这种运气因素之外，面试官总体对你的考察主要是三个方面：
1、项目经历：包括你的论文、实习、比赛经历，这些一定要准备好，一问细节就露怯的话非常减分，因为如果连你写在简历的项目你都不能比较好的讲出来的话，会让面试官怀疑你的诚信问题。另外，项目经历的Match非常、非常、非常重要，真的非常、非常、非常重要，这从公司角度来讲，Match意味着你入职上手业务会快很多，这样对公司而言无疑是大利好，我也是因为Match比较顺利地拿到了其中两家大厂意向，实验室的大佬也因为这个拿了字节抖音和腾讯微信的算法意向（膜）。
2、基础知识：说实话大部分同学就是背八股文，各种算法的面经牛客上都能查到，但是，只背过是不够的，你写在简历的每个算法你都要非常清楚它背后的数学原理，这需要你从头到尾自己推一遍，理解它之后你才能跟面试官讲的流畅，如果你只是背的话面试官其实很容易发现破绽的，毕竟现在每个人都会背，根本没法筛选。还有就是如果会一些略显偏门的问题会加分，我的简历里写了Xgboost，有个面试官问到了Xgboost的特征重要性是怎么评判的，LightGBM和Xgboost的并行策略对比等。
3、代码能力：我的水平就是Leetcode200+，然后重点就是把Hot100跟剑指掌握了面试基本就OK了，面试的代码题，大部分面试官基本都是从这里面出（PS.字节真是我的梦魇），而且一定要注意你的代码规范，这点还是很重要的。还有就是一定要先跟面试官确认你的思路，不要上来闷头写，笔试的话我一直不能全A，难的题能做出一半都算好的，不过笔试大厂都不会特别看重的。
最后，希望没拿到Offer的大佬们千万别灰心，疫情影响今年的面试都是网上面试导致面试成本过低，会有很多人拿了5+甚至10+厂的Offer，九月底十月初随着一些人的放弃一定会有HC放出来的，同时奉劝一些集邮的同学攒攒人品，如果确定不会去的就不要再面了吧，真的没必要的。
时间还有很长很长，大家肯定都会有好的去处的。共勉 本硕985、 非科班、无论文、一段三个月百度实习。
最终收获offer ：字节跳动ssp、快手ssp、美团sp、百度sp、bigossp、贝壳找房sp、跟谁学ssp
薪资在40w-60w不等，方向为计算机视觉（cv），本文字字属实，希望能给算法的同学一些帮助。
背景：
985本科集成电路，985硕士微电子，学校一样都是985里面末流的综合性大学，本科没有明确目标，直到大三了发现工作不好找，决定读研，也没有想学的专业，就随便选了本科的专业。硕士实验室方向是鱼龙混杂，前几届搞的是FPGA，这几届老师觉得算法好发论文，开始转算法方向中的计算机视觉，当时不知道这是一个坑，所以实验室基础很弱，没研究底蕴，不过方向是算法方向的，再加上自己也没认真思考过，就觉得工作也就找这个方向的吧，总比硬件容易吧，然而是个大坑，然后到现在也没有论文，只有一篇在投的论文，水平怎么样，自己也知道，缝合怪+调参侠而已，实习实验室是不让的，趁着疫情跑出去，在百度实习了三个月，然后拖着别人带我打了个Kaggle，拿了个银牌，其实对面试也没啥用，本科成绩吊车尾，硕士其实也是。
刚进实验室阶段：
搞算法不会编程怎么行？编程完全不会，只会verilog，还是只会最简单的加减法那种，尝试用用python吧，之前打算问问老师代码的问题， 发现他比我更不懂，只能在网络上面下载了一个github视觉项目，一开始只会跑代码，代码错了就没办法了，研一的时候实验室没有服务器，都是在自己电脑上小打小闹的，然后发现自己连一点debug能力都没有，那学什么，花了半个月时间，把数据预处理，框架部分一行一行去打印输出，不懂查网络，才逐渐知道了python一些库函数的威力。
研一下学期：
学习了pytorch tensorflow的框架，开始有了debug能力，开始复现别人的论文，看看别人的论文，跑一跑源码找一点启发，当时没卡跑，只能去和导师合作的公司跑代码，偷偷用着两张卡，从那时候开始接触比较多的网络，为后面的拼凑缝合做了基础。大概四月份的时候，自己不想让本科找不到工作的悲剧重现，然后那时候也知道算法不好找工作了，当然大佬除外，所以开始接触leetcode编程，也没基础，vector，unordered_map这些更本不懂是什么，一天也就刷个两三题，很多用法都是现场查的。
研二上学期:
论文终于缝合调参成功了，精度还行，但是投个垃圾期刊或者会议应该可以，那段时间除了给老师汇报，帮老师干点他的项目，就全身心投入到刷题中了。
研二下学期：
疫情，不开学，当时就想找实习了，因为现在算法如果没有实习，基本很难很难，就开始投入到了笔试面试的循环当中，实习阶段有两个面试，印象最深：腾讯和网易互娱，腾讯是我的第一次面试，后面就再也没被捞起来了，估计这次面试我的面评是够差的了，项目介绍得非常混乱，代码没写出来，代码我是做过原题的，但是我忘了之前的做法了，发呆了十分钟，面试结束后五分钟流程变灰，也思考了很久，面试官说我介绍项目一点条理都没有，说得听不懂，然后代码能力不行，然后我就去找方法，STAR原则，自己的项目也少，但是很珍惜，有空就读一读我用star原则整理的项目，然后代码之前我都是做完就不做了，发现代码得重复做很多次，不然肯定会忘，所以回头了，重新开始刷题，根据面经刷题。网易互娱：基础知识都答上来了，问了我有用过C++吗，我说没有，他问我知道ncnn吗，我说不知道，然后就挂了，从那一次我知道了C++的重要，算法工程师，我觉得我算法不行，只能偏向工程了。后面也陆陆续续面试，面了十家左右吧，大部分简历就挂了，拿了百度爸爸和大华的offer，决定去了百度，当时也没把C++当一回事，好了伤疤忘了疼，还是想用python，不想学C++。
实习阶段：
百度的实习其实不是很难，也没啥成长的东西，就是弄弄数据集，写一些代码，期间面了vivo和京东方的提前批，远古面试了，也都挂了，但是学了不少。Vivo问我你还有什么亮眼的地方我没注意到吗，我当时就知道凉了，说了一些有的没的，就结束了，当时我就很纳闷，我学校是985. 有百度实习，为什么vivo会挂呢（原谅我的无知啊，当时自己太不知道天高地厚了），到底缺的是什么？京东方面试，我觉得是个小厂吧，应该好进，他问我你用过C++做过项目吗，我说没有，立马秒挂，当时开始怀疑自己了，也知道了答案C++.
从那次开始，我开始偷偷学习百度的模型落地知识，刚好组里就有这个项目，自己也明白了一系列的流程，虽然代码还是难写的，cmakelist还是写不出来，但是我会扯了啊。
之后我问了mentor，我可以转正吗，mentor给我画了个圆饼，说看产出，其实自己也知道什么意思了，自己也就离开百度了，当时真的是低谷期，没offer，已经八月中旬了。
回家阶段：
实习结束，没有回学校，回家认真复习了，每天刷十道以上之前做过的典型题，为了适应笔试，刷牛客的acm，看别人的面经，一路过来也终于收获几个小厂offer了，中间心态有不好的时候，但是难受一小时，又继续做题了，当然也靠成哥一直在背后安慰我，是个灵魂大哥哥！
建议：
1.自己找的是算法方向的，不管cv还是推荐，一定要实习，一定要实习，不实习除非有顶会，不然会非常难找工作。
2.工程能力要强，不需要会，流程总要懂吧。
3.心态不能炸，不能说心情不好就不学了，心情可以不好，但是依然要学。
4.主次要分清，导师的事到了毕业以后和你一点关系都没了，但是工作是一辈子的事，什么是主，什么是次呢？多花时间在主上。
5.编程代码是硬道理，我建议算法岗 剑指offer + leetcode前三百题 + 牛客acm企业真题150题，当然越多越好。重复刷，重复刷。
6.面经要多看，多想，比如过几天要面某个厂了，牛客上对应的面经看一下。
7.去实习了，别一股脑把时间全花上面，不一定最后不给转正呢，多花时间给自己，刷题，看面经，再不行，直接在工位上看，工位上刷，不给发现就行。
8.讲项目要STAR法则，其实面试官根本不了解，几分钟了解一个网络，扯的吧，但是你把背景，遇到的问题，自己怎么解决的，最后结果告诉面试官，其实就够了。
9.多面试，不要觉得这个厂小就不面了，每一次面试都是一次收获，比自己闷头学有用多了，还可以锻炼自己的表达能力。
10.猜面试官想要的答案，有时候面试官想要的是容易被猜到的，就可以迎合他，当然如果不懂就立马打住，根据自身情况的答案可能不是最好的。
11.引导面试官往你会的地方去问，而不是问他会的。
Cv入坑建议：
仅供参考，自己垃圾，没有论文。
1.Pytorch，Tensorflow 二选一，学校里面还是建议pytorch，比较简单一点，公司用tensorflow比较多一点。
2.Python，C++ 都要学习一下
3.基本一周看一篇论文吧，虽然我已经三四个月没看过论文了，最好找那种开源代码的论文，跑一下他的数据，如果结果比较好，可以复现，就可以拿来做baseline了，对后面的论文有个基础。
4.Cv提高竞争力的方式：实习，论文。我个人感觉论文比较靠实验室，实验室基本决定了你能不能中顶会的，当然自己努力也很重要，我见过有的实验室，老师提出论点，学生做实验，写论文，然后学生拿一作，中了顶会，也见过有的实验室，老师不管，学生埋头苦学，找论点，写论文，做实验，结果还是二作，所以论文这东西还是看运气。如果知道自己实验室以往的论文水平差，那就去实习，实习就是靠自己争取，真要碰上不让实习的，其实大多数实验室不让实习，那就倒霉了，其实去实习了，我个人感觉是比在实验室有用很多的，所以一定要试一试，就算不能去，提前面试一下，也给自己正式批的时候打了个基础，知道怎么去说，缓解紧张感。
5.做调参侠和缝合怪是没用的，跑一跑别人的代码，调参，拼凑，自己都觉得水，别人的感觉呢？现在面试，面试官只看是不是顶会，不是顶会基本没用，顶多做一个项目来说，所以无聊的时候可以看看开发的流程。
6.Cv热门方向：模型压缩，检测，ocr，人脸。其他比如3D点云的方向就算有顶会，可能方向和现实差异太大，也会被淘汰，cv最后从事上述方向。
在求职的过程中，踩了很多坑，所以在即将结束秋招的时候，写了这篇文章，方便大家避坑。文章没有写详细面经，因为面经大多数都是跟项目相关，然后就是coding，为了秋招，剑指offer+leetcode 500道以上了，所以一般公司的coding都过了，字节的hard题也做过原题。
1、cv本身比较激烈，一旦准备找相关工作，只有不断提高自身实力。实习+项目+基础+coding，不要让自己存在短板，实习不是必须的，但是有个大厂实习会顺利一点。
2、面试之前简历写好，学会推销自己
3、面试能否通过是实力+运气，心态要一直保持好，每次面试不过，多反思，不是去懊恼，而是去补足自己的短板。
4、c++对于cv的同学来说尽可能学会，对于算法的同学来说最好掌握除python之外的一门语言。
5、没有offer保底之前多投递一些，可以看到学弟拿了一些非大厂的offer，可以在这些公司面试的时候多找中面试存在的问题，在面试中不断提升自己。
想找到原作者沟通么，或者关注校招生如何求职面试、有任何疑问，可以通过我的公众号【编程求职指南】找到我，热心的学长帮助你成功斩获秋招offer。 本硕双985，没顶会，就一个SCI一区一作和一篇EI，有一个竞赛，老师不让实习（想哭啊）
目前是：6月VIVO给了一个算法offer 32W
后来拿到华为精英计划15级offer
后来发现没实习投CV真的是连面试机会都没有，急躁啊当时，然后学了推荐系统实战等几本书后转投推荐算法
拿到 快手推荐算法意向书
京东推荐算法意向书
深信服算法大牛计划
科大讯飞CV算法offer
中兴通讯算法offer
中电二十八所，南京，25万+50%公积金（缴存基数是8000），管吃住
中航XXX所，只知道是字节中航大厦是他们家的，24万+北京户口
中电十所等等
感觉基本找到自己想要的了，从8.20之后的面试我就直接拒绝了，也给别人留点活路
总结一下：阿里没投（自己肯定进不去）
腾讯二面跪（面试官直说了，没实习经验不想要，还是自己菜）
百度据说钱低，没投
字节投了AI LAB没给我面试直接挂了
新浪微博，滴滴没投，感觉即使给了offer也就估计和快手，京东差不多，拿那么多offer也没啥意思
美团，YY直播现在约我面试，谢谢看得起我哈，不过秋招我已经半个月之前就金盆洗手了
总结一下：
1、能实习赶紧去实习，尤其是CV岗位，如果老师不让，那只能多刷题啦
2、找工作不止熄，刷题不止，天天刷，想找算法岗，Leecode不刷够300题，好意思嘛，哈哈哈
3、发现形势不对，趁早转推荐算法，CV不落地，继续找CV迟早得被坑死
4、都到找工作了，手上一篇论文也没有？竞赛也没有？那打扰了，赶紧夹起尾巴计算机网络，操作系统，C++，JAVA，JVM，数据库干起来，别怕找开发，实验室有三个人找开发都拿到了字节后端offer，瞬间觉得自己死磕算法就是个傻逼
5、手上每拿到一个offer，比这个offer低的就可以停手了，比如6月拿到VIVO 算放SP后，看offer show上比32万低的公司就别投了，给其他兄弟留点机会嘛。
哎，谢谢大家关注，本以为自己肯定会去作推荐算法，但是已经和上面一家签约啦，那只能和推荐告别了，谢谢，已签约，剩下的都会拒绝了，应该会给大家空出几个HC了。
哈哈哈，剧情又反转了，本以为深信服给我50万作CV已经很高了，没想到最后还有更狠的，我又重新回到了推荐算法的怀抱。
有好几白人私信我问转推荐算法经验，这个我之前很认真的写在了我微信公众号里面，大家可以去看看
公众号名称 带江恋水 欢迎大家关注我
http://weixin.qq.com/r/yh3L04LEbt8Rrcaw90jY (二维码自动识别)
来一个美国的吧，不过不知道叫不叫算法岗
phd在读，目前签了Facebook的offer。
本科某华五，本科毕业后到美国某中游学校读博。目前发了一篇AISTATS，一篇ICML，一篇NIPS。去年秋季找的Facebook的实习。实习做的是推荐系统相关的，表现还可以，拿到了return offer。明年毕业就去工作。
以下是拿offer的个人看法：
先实习，然后拿return offer是最容易进Facebook(也包括Amazon，Linkedin等大厂)，所以毕业前两年就得开始准备找实习了。master学生更是刚开始读第一个学期就得投简历找实习。
就Facebook来说，找到实习的难度是拿到面试>过coding>team match。拿到面试这个比较玄学，但整体来说，如果有相关顶会论文或者机器学习项目+好的内推，还是很有机会的。
相关顶会论文，目前来说，主要还是指ICML，NIPS，AAAI，ICLR，之类。机器学习的项目，包括那些和本专业例如生物材料等等结合起来的，也可以为简历加很多分。由于业务原因，Facebook对CV和NLP的需求并不是很大(这应该是常识，不算泄露内部信息)，一些general的机器学习背景会更好用一点。
好的内推大概需要三个方面：1.内推人和自己很熟，最好是同实验室，至少得是同系，这样子内推显得更真实。2.内推人的reputation足够好，这里的reputation指的是该内推人最近内推过的人的整体面试表现。3.内推人职位和自己相似。如果是DS推SDE，产品经理推research岗，就很奇怪。
至于coding面试，刷个四五百道，再去地里看看面经，没啥问题的。当然我的同学里也有不少翻车的。心态也很重要，面试不能慌。
team match的话，我这一年大概有95%以上的成功率，不是特别难。但要找到一个特别靠谱的组，可能就没那么容易了。
实习期间好好表现，努点力。本人胡乱估计大约80%的phd，和60%的master可以拿到return offer。
祝大家好运 从今年收到的简历角度简单说下～
今年春招和秋招都帮部门收了一些简历，整体来说秋招收到的简历比春招要高一个档次(一方面也是因为春招到秋招，同学们又多了几个月时间丰富完善简历)。但是就offer情况来看，大部分offer是给到了春招投递然后进来实习的同学。
以自己带的一个实习生为例～ 211硕士，有一些小比赛top，无实习经历无顶会论文。这样的简历放到秋招来看确实竞争力不强，但是人家在春招的时候就投了并且也通过了面试，实习阶段整体表现也不错，最后也顺利的拿到了转正的offer。相比于同期秋招投简历(985硕士，大厂实习，顶会论文这些都有)的同学整体的难度是大大降低了。
求职的过程中一直存在着信息不对称的问题，一方面我们需要提升自身的硬实力，另一方面同学们也要多方面的了解一些信息，尽量找到部门内部靠谱的同学来内推和跟进进度，避免千军万马过独木桥。
最后～我所在的阿里淘系技术部商业机器智能部，欢迎各位同学明年春招投递，推荐搜索nlpcv各岗位都有～wcshen1994@163.com 或者加微信:deepctrbot 提前勾搭起来～
今年的还有意向来阿里的也可以勾搭一下，万一补招了呢
祝愿大家收获满意的offer! 谢邀。
我和男票：本科211，硕士985
我：三份大厂实习（ATM），两个推荐论文（顶会+顶刊），一直做推荐与nlp
男票：三份大厂实习（AT），一个非推荐相关论文，从实习开始做推荐
一起拿了阿里搜索推荐算法实习转正～
今天刚刚安心，拿了热乎的意向书
还有其他很多其他公司的offer
我暂时忍住了其他厂给的高薪的诱惑，all in 阿里
（可能10月就真香，逃）
关于很多人问我的面试准备等等，我个人非常推荐百面机器学习，我实验室很多师弟师妹都买了
不过一定要看清，百面机器学习而不是百面深度学习，百面深度学习在我心里是比较垃圾的一本书～看了浪费时间
复习推荐的书比较推荐深度学习推荐系统，这本书里面虽然有些小细节的错误，但是不影响面试复习，这里面几乎包括了所以的关于推荐的面试题，是比较偏工业界推荐系统的
尤其是里面讲近邻搜索的这些是其他可能比较少的，还有一些冷启动的问题，都在面试的时候用到啦（主要提出这两个，是因为这两个其他地方比较少讲～）
非常怀疑面试官和我看的同一本书哈哈哈哈
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