网易互娱秋招

家人们，最近刷招聘软件是不是已经刷到焦虑？秋招这波“内卷”真的太猛了——大厂算法岗的岗位，一个“算法工程师”的职位，简历池能直接溢出屏幕；投递了几十份简历，要么石沉大海，要么连面试通知的影子都没见到，整个人都emo了…但今天想跟大家掏心窝子说一句：越是这种时候，越别“躺平”！秋招的“黄金投递期”就这么几个月，简历这事儿，真的是“广撒网，多捞鱼”的核心解法，咱们得主动出击才行！先聊聊为啥秋招这么“卷”？今年高校毕业生1179万，又创历史新高；大厂岗位虽然在扩招，但优质岗位（尤其是算法岗这种“香饽饽”）的竞争比，早就不是“10:1”，而是“100:1”甚至“500:1”。HR一天要看几百份简历，筛简历的标准越来越“卷”——学历、实习经历、项目成果、甚至编程语言熟练度，都可能成为“生死线”。但你要知道：“卷”不代表没机会。大厂算法岗的岗位总量其实不少（比如字节、阿里、腾讯、百度、美团这些，每个季度都有几十上百个算法岗在招），只要你主动“触达”这些机会，总有“漏网之鱼”会砸到你头上。为啥“多投简历”是关键解法？可能有人会说：“投那么多，都没回音，不是浪费时间吗？”但我想说：简历投递的本质，是“概率游戏”+“经验积累”，你得先让自己“被看到”，才有机会“被选中”。👉 “广撒网”能增加“被捞到”的概率：比如你投10家，可能只有1家给面试；但投30家，可能就有3-5家给机会。大厂的“简历初筛”环节，有时候靠关键词（比如“Python”“机器学习”“NLP”）就能过滤掉大半人，多投几家，总能让HR看到你的“闪光点”。👉 “多捞鱼”能帮你“试错”和“复盘”：哪怕面试没通过，你也能从HR反馈、面试题目里知道自己的短板（比如算法题没做出来？项目经验不够深？），下次针对性补，越试越清楚“自己能做什么”“想做什么”。👉 还能帮你“定位目标”：投几家大厂后，你会发现有的公司更看重“业务落地”，有的更看重复现能力，有的偏爱有竞赛经验的… 这些信息能帮你调整简历方向，比如你发现某家公司特别喜欢“推荐算法”，就可以把实习中相关的项目经验多写两句，让简历更“对口”。怎么“高效多投”？给几个实操小技巧1️⃣ 分优先级投递，别盲目海投：先列个“目标清单”，比如“我最想去的3家大厂（比如小红书、字节、阿里）”+“次目标5家（比如腾讯、百度、美团）”，剩下的“随缘投”。每个岗位单独改简历——别用“一份简历投所有岗位”，针对不同岗位突出不同重点（比如投算法岗，就把“模型优化”“A/B测试”“数据指标”这些关键词加粗）。2️⃣ 主动用“内推”，效率翻倍：自己海投的简历，大概率会被扔进“待筛选池”，等排到你可能已经过了一周；但内推能直接跳过初筛，简历直达HR甚至业务负责人，甚至可能有“内推导师”帮你改简历、内推面试，通过率至少翻3倍！👉 重点来了：小红书算法岗内推码，直接甩给你们！如果你也想冲小红书的算法岗（比如推荐算法、搜索算法、NLP算法），这里有个内推码：[XHS202408]（这是我自己留的码）小红书火热招聘中，众多岗位总有一个适合你，点击下方链接开始投递吧！https://hr.xiaohongshu.com/recommend/job-list/XHSRC-2690957e0a0952116de1c3db88119f0c另外内推码附上，Y35KY3FPK33N💡 使用方式：打开小红书APP → 搜索“小红书算法岗招聘” → 找到对应岗位（比如“小红书推荐算法工程师（2024届校招）”） → 点击投递，在“内推码”输入框粘贴这个码，提交后就能直接进入内推通道，后续会有HR或业务同学联系你，比自己投快太多！最后想说：秋招确实“卷”，但“卷”不代表“没机会”。多投简历不是“摆烂式努力”，而是用“行动”对抗焦虑——你投递的每一份简历，都是在给未来的自己“铺路”。别犹豫了，现在就打开招聘软件，把目标岗位列出来，针对性改简历，然后把内推码用起来！（PS：如果内推码需要具体岗位链接，或者有其他问题，评论区留言，我看到会回~）

一面： 主要根据简历里的实习经历和项目经历来提问和追问细节，大概50min。1. 实习经历里页面加载速度交互响应速度提升是什么指标？怎么计算的？具体怎么优化的？关于项目优化你知道哪些方法？2. APP适配和PC适配的不同之处，APP样式尺寸单位3. 用NodeJS做了哪些工作？4. 项目中怎么维持的登录态？为什么用这个方案？5. 事件循环代码输出顺序6. 算法题：数字字符串格式化二面：50min左右。1. 前端学习经历2. 介绍项目，根据项目来提问，穿插着一些八股3. get、post、put、delete请求的区别？post可以实现delete或update吗？推荐吗？为什么要这么设计？4. 浏览器是如何实现异步的？过程具体是怎样的？5. 现在用的http是哪个版本？有用https吗？http和https的区别？https加密的是什么？加密过程怎么协商密钥的？6. 实习经历的性能优化，关注了哪些指标？做了哪些事情？除了技术指标外有关注业务指标上的增长吗？7. 后端方面有学习过其他语言吗？8. 学习过程中有阅读过一些源代码吗？9. 手撕题：promisify；memoize

美团，字节，快手全部二面挂

1、介绍自己的中厂实习2、一面的部分实习问题这里也问了。3、有没有试过外挂数据库来解决线上业务数据分布更新较快的问题，4、模型选型问题，为什么选qwen3-8b，如何估算模型开销。5、最多做过几卡的模型训练?对deepspeed和Megatron有多少了解?6、接触过哪些推理加速的方法。(vllm的page-attention, kv cache, prefix cachemla，flash-attention直接安排一套)7、一个他们组里面的一个具体场景题。8、手撕k个一组反转链表，并要求最后不足k个的也反转。