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部门：wxg-企业微信 客户端时间线：4.5投递， 4.6完成测评。一面4.15（鄙人的第一次求职面试就是鹅厂，人麻了）， 二面4.17挂

4.2 一面 4.9 二面4.15 面委面试效率其实还可以，基本都是第二天或者当天下午出结果。一般会约下一周的同一个时间。面试内容侧重项目多一些。

#校招#写在最前面，这段话是我作为一个秋招人&一个初入职场人的一些感悟，可能有很多错误的地方，也有很多值得被喷被吐槽的地方，但出发点是好的希望各位轻喷。最近也在各种评论区里尝试解答大家的一些问题，也希望各位能够一切顺利，祝各位offer多多！作为学生身份经历了校招，也在组里一起参与暑期实习招聘。信息差真的是个很神奇的东西，在组里了解到了很多之前在学生阶段无处可问的东西。简历这个东西9本硕+顶会也会倒在简历筛选（我自己推的一个亲学弟就是这样），然后同样经历但本科和论文都不如前者的人却被筛选进了。大家对简历都是有自己的要求的，可能是大家常说的院校也可能是match的程度，所以如果不知道该准备什么的话可以试着做点match的项目。再说说算法人目前可选的道路。1. nlp/多模态/大模型：大模型的火爆程度真是让人震惊，我也看过不少算法简历几乎人人都是一个大模型或多模态相关的实践/项目，当然我也不是专门研究这个的只是自己浅显的了解过一些nlp多模态和diffusion这些东西，卷的程度应该不亚于当年的cv吧（以我的观点哈，不喜勿喷），hc就那么多大家就是强强对抗。2. 搜广推：我在去年也有幸拿到了一个大厂搜推的offer，确实不是很了解这个方向，凭借着自己对nlp的初步理解以及一个相关项目才能获得offer吧，确实是强产出的岗位，知之甚少就不说了，自身实力存在短板争取在未来能有更多的了解。3. CV：CV可真是当初的神啊，一度让人觉得没有A会都不敢考虑，我之前也算是走进了CV的门槛，但也确实是怕给太多大佬当垫脚石所以秋招确实是一个CV都没敢投，但也还是在期待它再创辉煌的那一天，什么时候能看到Kaiming He的下一篇大作。我也祝各位CV人一路走来不辞辛苦，未来一切顺利。4. ML：传统机器学习已经很少出现在大家的眼前了吧，我目前从事的就是传统机器学习这条路，天天和树模型打交道，boosting也确实是最常用到的，今天还斗胆在评论区和一位浙大爷探讨了一下，也只是希望我为数不多的经历能给后来人多一点帮助。5. 音视频、3D等等等等其他的：这些我确实是知之甚少所以就不误导大家了。最后我是一名普普通通的校招算法工程师，如果各位有任何需要可以随时滴滴，我也会尽可能帮助大家，最后我谨代表我们部门欢迎大家选择阿里淘天选择我们部门。

面试结束都2星期了, 杳无音讯.