#校招过来人的经验分享# 打开招聘网站会发现，算法岗种类很多。🌟 有计算机视觉，NLP，搜广推，风控，运筹，数据挖掘，机器学习，通信等等。那这些算法岗有什么区别呢？首先，各个算法岗的待遇都差不多，都是一个薪资范围。先说CV：CV是所有算法岗里最卷的，没有之一。主要是因为学校里做CV的人太多了，而且CV的顶会论文几乎是各个方向数量最多的，这就导致大家的BG普遍更强。与此同时，CV在工业届落地应用少，hc不多。导致CV方向是真正的诸神黄昏。一般大厂门槛是1-2篇顶会或者2-3段大厂相关实习。几个就业热门方向主要有：自动驾驶，视频模态抽取，AIGC，还有各种lab研究岗。这里面，我比较看好的方向是AIGC，特别是视频生成。视频生成现在国外做的很多，但是国内一直没什么声音。一旦国外产生突破，比如油管直接AIGC生产高质量视频。那国内就会释放出一大批相关岗位，就像当年的LLM一样。当然，想实现这个难度很大，时间未知。目前落地比较好，和业务结合的比较好的可能还是视频/图片模态抽取。各个内容平台都需要人对内容做一系列特征，做内容理解。但是，这些方向需要的人并不多，而且大部分公司已经做的差不多了，招聘需求不大。总结，CV是个卷王方向，如果你是狠人你就来。

希望今年的秋招不会又是一个寒冬季，老铁们一起加油

#大模型#  #24届找工作求助阵地# 摩尔线程-大模型算法工程师2024春招补录（深圳/北京/上海/杭州/成都）职位要求1.  交付客户集群训练，包括处理大规模数据集，模型训练算法调优，性能评估等2.  探索前沿大模型方向，在摩尔gpu进行训练与优化，包括不限于多模态，视频生成，大模型智能体等方向3.  参与大规模集群分布式训练的优化基本要求1. 熟悉深度学习与大模型等基础知识，对大模型前沿方向有较好的理解；2. 扎实的代码能力和计算机基础；3. 熟悉大模型框架，包括不限于megatron/deepspeed/colossalai/fsdp等加分项：1. 熟悉分布式优化方法，有大集群训练经验2. 较强的科研能力，有顶会论文发表经验者3. 有竞赛刷榜经历或者ACM竞赛获奖经历mail: yehua.zhang@mthreads.com

最迷惑的点在于实习有三轮技术面，我也问过身边面同部门的人，一面时面试官说的确实是总共两面。一面 5.31自我介绍问之前工作实习经历问了下6.s081项目问了些c++八股算法题一道反转链表，比较简单。反问问了下公司技术栈，部门具体做哪个层次的业务。二面 6.3整体流程同一面算法题一道求double类型平方根，二分写出来了。反问环节三面 6.5以为是hr面，实际不是。一开始聊了聊家常，觉得北京咋样等等。画风一转开始做题，一道删除二叉搜索树节点，这道题我没全部写出来，只好讲了自己的解题思路，思路应该没问题。又来了一题，问我有一个1tb大文件，里面全是int整数，怎么找中位数。完全没思路，...