23年阿里校招3000多人！

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~）

这篇文章是笔者作为2025届本科生，对个人参与2024年9月份秋招经历和 25年 春招的总结。1 背景笔者从大一起就决定不读研，本科毕业直接工作，期望在北京找到一份工资在平均水平左右的的嵌入式开发工作。2 准备阶段2.1 前期前期指从大一上到大三下这段完整的时间，主要是进行技术的学习。个人对各种没接触过的技术都比较感兴趣，在各种比赛和项目中，逐步确立了自己感兴趣的开发方向为嵌入式软件开发，同时接触过硬件开发，这两个方向的对口企业和对口岗位还是比较多的。2.1.1 掌握的技术栈下面序号后是我写到简历上的内容，而中括号是对这项技术的解释。熟练掌握STM32开发及STM32工具链的使用（包括Keil...

每天中午和晚上就在boss上各种刷刷刷，所有招应届生的，江浙沪的岗位，职能类的，几乎都投了一遍，现在已经刷不出新岗位了，哈哈哈

timeline：9.30 一面，2小时后通知通过10.10 二面，第二天通知通过10.21 三面，2小时后通过10.22 hr面，电话十分钟问了下offer情况，然后走offer审批10.27 收到意向一面1. 算法题： 1. 312. 戳气球 2. 多头自注意力2. 八股： 1. transformer为什么要除以根号dk 2. pre norm和post norm分别适用于哪些场景？3. 实习相关 1. 为什么不用tranformer decoder做序列生成 2. 用户侧和广告侧用到了哪些特征？ 3. 如果考虑用户历史行为序列，如何加入做特征交叉 4. 如何做可导sample 5. 两...