🧠校招算法岗通关秘籍(2025版)

#我的求职总结#  注：本秘籍适用于计算机、人工智能、电子信息等相关专业的应届生，目标是互联网大厂/知名科技公司的算法工程师岗位（如搜索推荐算法、CV、NLP、LLM等）。

✅ 一、前期准备
1.1 岗位了解
🔍 算法岗位的分类
- 搜索推荐算法：常见于字节跳动、美团、阿里、京东等公司，负责商品/视频/资讯/音乐等的搜索推荐等，出名的部门如阿里妈妈、百度凤巢、快手社科线等。
- CV/NLP算法：百度、腾讯、华为、商汤等偏AI方向的公司需求较多，对应的业务场景如视觉感知、目标检测、query理解、意图识别等，岗位要求CV比较卷，需要论文背书。
- 风控/金融算法：蚂蚁金服、平安科技、微众银行等金融科技类企业。
- 机器学习算法：业务场景广阔，如电商的搜索推荐、公司中台等。
- 大模型/AIGC/多模态算法：业务场景广泛，如智能客服机器人、文生图等，出名的部门如阿里通义实验室、字节豆包、快手可灵等，对实践的要求比较高，如参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目。
🎯 如何选择岗位
- 结合自己的研究方向或实习经历；
- 参考行业趋势（如AIGC、大模型、多模态等）；
- 考虑公司发展路径和成长空间；
- 关注base地点、薪资结构、工作强度等实际因素。
1.2 简历准备
📄 简历要素
- 基本信息：姓名、联系方式、邮箱；
- 教育背景：学校、专业、学历、毕业时间；
- 项目经验（重点！）：每个项目写清问题背景、解决方法、技术栈、结果（最好有量化指标），强调自己在其中的具体贡献，如“主导”、“设计”、“优化”等；
- 实习经历（如有）：写清楚做了什么、用了什么技术、解决了什么问题；
- 技能项：编程语言如Python、C++、Java等，框架工具如PyTorch、TensorFlow、Sklearn、Hadoop、Spark等；
- 学术论文、竞赛名次（如Kaggle、天池等）。
✨ 小贴士
- 控制在一页内，简洁明了；
- 使用PDF格式；
- 避免空洞描述，突出技术细节；
- 建议至少有一个比较垂直的项目（岗位匹配度高），可以再放一个自己学校科研的项目（如果有论文就更好了）。
1.3 刷题和八股
💻 刷题平台推荐
- LeetCode（hot 100，可参考代码随想录）
- 牛客网（国内题目更全，很多公司笔试的平台，需要熟悉ACM形式）
📚 刷题建议
- 先按类型刷（数组、链表、二叉树、动态规划、回溯、贪心、图论等）
- 中后期做周赛、双周赛模拟真实环境
- 掌握常见算法模板（DFS/BFS、二分查找、快排、TopK等）
📝 八股内容（基础知识）
（见下图1）
✅ 二、面试相关
2.1 面试风格
⏱️ 面试形式
一般是2到3轮技术面+1轮hr面，一般为视频面（也有电话面）。一般一面的面试官，是日后要加入团队的leader（+1）；二面的面试官，是交叉团队的leader；三面的面试官，是主管（+2）。
🧩 面试流程
自我介绍（1~2分钟），项目深挖（核心环节），八股拷打（理论知识），手撕代码题（共享屏幕），反问环节。
2.2 项目相关
🧩 面试官常问的问题
这个项目的问题背景是什么？你想解决什么问题？
你的解决方案的动机是什么？
你是怎么设计模型的？有没有对比过不同模型？
数据是怎么处理的？有没有做特征工程？
模型效果如何？用什么指标衡量的？
模型有上线吗？上线后发现效果不好有思考是什么原因吗？
遇到哪些困难？你是怎么解决的？
如果让你重新做一次，你会改进哪里，未来的升级迭代考虑哪些方面？
✅ 应对策略
项目讲清楚：背景 → 方法 → 实现 → 结果。
技术细节要扎实：能讲清楚Loss函数设计、模型结构、输入数据的处理、衡量指标等。
2.3 八股相关
🧾 高频考点（分类整理）
机器学习：
- 什么是过拟合？如何防止？
- 随机森林，GBDT 和 XGBoost 的区别？
- SVM原理？核函数的作用？
- Bagging vs Boosting？
深度学习：
- Transformer结构？为什么比CNN/RNN好？
- Dropout的作用？训练和测试阶段的区别？
- BatchNorm的计算过程？优点？
- BN和LN的区别以及Transformer为什么用LN？
- Transformer里的Attention的理解，以及公式里为什么要除以 $$\sqrt{d_k}$$？
- 梯度消失/爆炸的原因和解决方案？
- 介绍下Transformer的结构？
大模型相关：
- GPT和BERT的区别？
- 大模型应用的位置编码的方式有哪些？知道旋转位置编码（ROPE）吗？
- 大模型微调的方式有哪些？LoRA微调的原理及改进？
- 大模型用的强化学习的算法有哪些？比如RLHF，PPO,DPO,GRPO？
- 了解大模型的RAG，Agent吗？
- 知道模型训练和推理加速的方法吗？
模型评估：
- AUC的含义？如何计算？
- Precision和Recall的区别？应用场景？
- 为什么不能只看准确率？
工程相关：
- 如何进行特征工程？
- 做特征embedding的方式有哪些，以及适用的场景？
- 模型调参的方法有哪些？
- 分布式训练怎么做？
2.4 HR相关
👥 HR面常见问题
- 自我介绍（简短有力）
- 为什么选择我们公司？
- 你的优缺点是什么？
- 未来3年的发展规划？
- 你最大的挑战和收获？
- 你如何看待加班文化？
- 你有其他的Offer吗？
- 你愿意来某某base地工作吗？
- 你有女朋友/男朋友吗？
✅ 回答技巧
- 真诚表达，不套路；
- 结合公司业务、技术氛围、成长机会来谈；
- 展示你的热情和长期意愿；
- 对加班文化可以表示理解并接受合理范围内的高强度工作。
- 展示自己的offer实力（如有），不卑不亢，有礼有节。
- 展示自己对base地满意的点，列举其好处。
✅ 三、问题反问
在面试最后，通常会有“你有什么想问我的吗？”这个环节，这是展示主动性和思考深度的好机会。
3.1常见优质反问问题
✅ 关于团队
目前团队的技术栈主要是什么？
团队目前的重点方向是什么？
我将加入哪个项目组？主要负责什么模块？
团队主要是偏重业务还是预研方向？
团队的base地在哪里？
✅ 关于成长
公司对新人的成长支持有哪些？
有无mentor制度？是否鼓励参加技术会议？
✅ 关于业务
该岗位的核心产出指标是什么？
当前业务面临的最大挑战是什么？
✅ 关于流程
后续还有几轮面试？
预计什么时候出结果？
🎯 总结：通关路线图
（见下图2）
📣 最后一句话
算法岗竞争激烈，但只要你足够努力、方法得当、心态稳定，offer终将属于你！
祝各位纵有千古，横有八荒，前途似锦，来日方长！
祝大家早日斩获心仪Offer！🎉
#面试经验谈#