24 届 CV / 自驾算法岗秋招总结与经验分享

春节马上要结束了,趁着假期的末尾,总结一下去年的秋招过程。希望能给今后想冲算法岗的同学提供一些参考。

👨‍🎓个人背景。985本硕,非科班,自动驾驶感知方向。一段大厂实习,论文(非顶会)竞赛若干。LeetCode 400道。由于不喜欢体制内的工作氛围,秋招时只投了体制外的科技企业,且只投了算法岗,主要投递自驾感知和 CV 方向。一共投递 49 家公司,其中约面 28 家,有 12 家通过所有面试,最终收到高德、AMD、小米汽车、元戎启行等7 家 offer,均为 sp/ssp。

🗓秋招时间线。秋招是场持久战。6.20 投递第一份简历,7.12 参加第一场面试,9.11 收到第一个意向。收到第一个意向后基本没有再投递新的简历,但由于大部分厂流程较慢,一直到 11.29 才结束最后一次面试。12.12 号签完三方,秋招正式结束。几乎花了整整半年的时间。期间,最焦虑的莫过于从投出第一份简历到收到第一个 offer 的这段时间,我把它叫做为“秋招焦虑期”。对于秋招人来说,这是一段付出行动,但却没有获得任何实质收获,且大概率会遭遇多次拒绝的艰难岁月。

❓如何应对“秋招焦虑期”?我的方法是不去“应对”。尽人事、听天命。把该做的准备工作做好就可以了。包括,简历的完善、基础知识的储备、秋招信息的获取、面试的准备与复盘等。用行动来屏蔽来自他人和自己的否定。

❓该不该冲算法岗?相信很多同学会有这样的疑问。虽然算法岗应届工资高,但毕竟算法岗是肉眼可见的一年比一年卷,越来越要求匹配,部分岗位甚至只招博士,all in 风险较大。求职的难以程度本质上取决于个人竞争力和岗位的供需情况。这两个因素会很大地影响秋招的结果。个人竞争力对于校招生来说,主要从两个方面来体现:基础知识(八股、编程)以及可以背书的相关经历(实习、项目、竞赛、论文、学历等)。至于岗位的供需情况,算法岗每年的情况变化很大。可谓一代版本一代神。比如 23 年火爆的大模型和 AIGC,放在 22 年估计很难找到工作。很难在比较早的时候就做出准确的判断。对于即将秋招/春招的同学,一个比较好的判断是否要冲算法的方法是看看自己找实习的情况,从真实的人才市场中得到反馈;而对于还有一两年才需要参加招聘的同学,可以先把基础打好(如编程),刷刷背景。最好的情况是科研方向和目标算法岗重合。找工作和毕业两不耽误,事半功倍。

❓如何选择 offer 的选择?offer 的选择是个极其复杂的价值取向问题。而且,大部分时候,每个人收获的不同 offer 虽然工作内容可能差别很大,但 offer 的层次往往是差不多。很少出现一个offer特别满意,另一个offer特别糟糕的情况。这让选择变得更加艰难。我在选择时列了一个excel表格,详细地对每个岗位的各个方面进行了评分,最后计算平均分作为参考。诚然,我们不能完全依据这一分数做决定,但是这样的方法能帮助我们更全面而客观的认识一份工作,迅速排除一些“错误答案”,同时保留一些“第一映像不好但可能实际还不错”的选项。另外,这一过程也是审视自己价值观的过程,了解自己对于一份工作的真正诉求。下面是我主要考虑的因素:

  • 待遇(入职待遇、长期预期待遇、公积金、年假、在同批次中的offer层次、户口/人才引进等地方政策)
  • 公司/部门情况(公司知名度、文化认可度、部门前景、行业前景、业务核心程度等)
  • 技术实力(技术积累、技术氛围、大牛同学、业界影响力等)
  • 匹配程度(业务匹配度、领导熟悉度、面试感受等)
  • 工作舒适度(工作轻松度、工作稳定度、员工关怀、员工主动离职率等)
  • 工作风险(裁员情况、是否毁约或有裁应届的先例、往年试用期是否会筛人、现金流是否健康、有无竞业协议、年终奖是否会打折、是否有末位淘汰等)。
#秋招##算法##分享##攒人品#
全部评论
从楼主纠结暑期实习还是秋招提前批那个帖子过来的,看来楼主是直接参加秋招提前批了。我目前刚进某大厂日常,暑期已开,在纠结要不要放弃暑期哈哈哈
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发布于 02-14 00:01 上海
佬本硕什么专业的啊,机械硕也想转
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发布于 2024-10-11 21:04 山东
佬最后去哪了
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发布于 2024-02-24 12:04 安徽

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不愿透露姓名的神秘牛友
04-15 23:47
已编辑
无手撕  面试官迟到三分钟(这应该不算迟到)以为会问八股,结果全是项目引申的,麻了 有的面试官不问我这玩具项目呜呜+在日常实习就没看,自己介绍都没讲清楚1. 线程通信方式  oom  线程安全 死锁2. 分布式事务 如果c超时没反应, 咋处理。直接通知回滚的话,可能有c先处理回滚的命令,后面又执行了本地事务(c查看本地事务的状态 执行中就不回滚 还是咋处理)3. 协调者挂了 咋办  项目: 库存变化流程 redis回滚库存为啥会超卖 mq重投db会不会超卖 (幂等判断和回滚在一个事务中)4. 分库和分表的区别(分库一般是多个实例解决高并发,分表是单表数据量比较大  分库和分表很像,都是按分片键路由)基于买家id分表分库的话,卖家想查询怎么办(binlog 卖家id分片)自己说话要坚定,不能弱弱怂怂的 晚上一看,挂了感觉是除了分布式事务那两问题基本都能回答个大概,可能"大概"这种程度不行吧,太久没看了,自己的项目都不熟了,分布式事务确实就学了一点   看见我的项目都想吐,重复看的东西。。呜呜呜呜,好菜,本科学历不太行感觉银行国企也不太稳麻了3. 我搜的是1.TCC  2.本地消息表  3.多节点选举机制(如Raft协议)实现高可用,避免单点故障     三阶段提交只是缓解了单点故障问题      (TCC和本地消息表根本就没有协调者所以没有单点故障   没有往这上面想 一直在绕三阶段提交)2. #### 1. 参与者C超时无响应**解决方案:**- **事务状态查询机制**:协调者先发起事务状态查询(3PC中的CanCommit阶段)- **异步补偿机制**:记录操作日志,超时后通过定时任务重试事务查询- **最终一致性兜底**:若长时间无响应,记录异常事务日志人工介入- **示例流程**:  1. 协调者发送prepare请求  2. 参与者C超时未响应  3. 协调者发起事务状态查询请求  4. 若C本地事务已提交 -> 继续提交其他参与者  5. 若C未提交/回滚 -> 发起全局回滚(我前面讲的RMQ的事务消息 也是反查本地事务状态 这没回答出来)4. ### 二、分库分表核心区别|          | 分库                          | 分表                  ||----------|-----------------------------|---------------------|| 拆分维度  | 数据库实例级别                   | 单表结构级别           || 核心目标  | 降低单点压力,提升并发处理能力        | 解决单表数据量过大问题   || 典型场景  | 电商系统买家库、订单库分离           | 用户表按月分表          || 实施难度  | 需要处理分布式事务、跨库join        | 主要处理SQL路由        |
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