选择一家技术强、口碑好的公司，对你的成长和后续发展至关重要。今天梳理下不同算法方向的头部公司，帮助同学更有针对性地投递。AIGC算法图像与视频生成是当前热点。这个领域的第一梯队包括阿里的通义实验室、阿里妈妈，以及字节的智能创作团队。此外，淘宝、快手的可灵、美图等公司也在AIGC应用上投入很大，有不错的实践场景。多模态算法多模态技术基本被大厂主导。阿里通义实验室、字节、淘天、华为、百度、科大讯飞、商汤等公司都有扎实的布局。选择时建议关注各家的开源项目和实际落地产品。大语言模型LLM领域竞争激烈。以DeepSeek、百度文心、阿里通义、字节豆包为代表的互联网大厂是第一梯队。同时，月之暗面、昆仑万维、智谱AI等专注AI的公司在技术和创新上也有很强的实力。CV与自动驾驶计算机视觉方向，百度、商汤、滴滴、华为等公司有深厚的积累。自动驾驶则更集中在百度、滴滴、华为及各大车企的智能驾驶部门。选择公司时，不仅要看技术实力，还要结合业务前景和团队氛围。有时候，一个正在快速成长的业务，比一个已经成熟的方向更能给人成长空间。更多干货请看我🐷页AIGC

最近秋招拿到offer的同学在问我一些offer抉择的问题，关于算法岗怎么选方向，尤其是业务岗和研究岗的区别。今天从几个维度聊聊这个问题。你的目标是落地还是探索？业务算法岗的核心价值在于解决问题，用成熟稳定的技术提升业务指标。日常工作围绕数据处理、特征工程和模型调优展开，最后通过A/B测试验证效果。岗位稳定、成果可量化是明显优势，但技术可能不够前沿，容易产生重复感。研究算法岗更像边界探索者，集中AI Lab这类部门。这里博士比例高，核心任务是做出比现有方案更优的算法创新，目标发表顶会论文。你能接触最前沿的技术，学术积累扎实，但成果不确定性高，压力也更大。你数全链路还是深钻型？业务岗需要全链路能力——懂业务逻辑、会特征工程、能上线部署，最终把技术转化为可量化的业务增长。研究岗则强调算法深度，要求扎实的数学功底和创新能力，更看重在细分领域的学术突破。如何选择？喜欢看到技术快速落地、享受清晰的业务反馈、工程能力强的同学，业务算法岗是更稳妥的选择。如果理论基础扎实、热衷前沿探索、能承受较高不确定性，研究算法岗的挑战和上限都更高，但要做好成果周期长的准备。不过研究岗可能有时候也需要做一点业务上的工作，这要根据部门实际情况来看。没有绝对的好坏，关键是匹配你当下的状态。业务岗是脚踏实地，研究岗是仰望星空，两者都在创造价值。选择前想清楚自己更看重什么，比盲目追求热门更重要。想了解更专业更具体的算法岗不同方向不同岗的要求，发展，前途等具体信息可以滴滴我本人拥有7年大厂算法岗经验，作为技术面面试官(含社招和校招)，看过上千份简历，已面试超过上百位同学，面试和被面试经验十足，同时在ECCV/IJCAI/NeurIPS等顶会上发表过多篇论文和ACM获奖竞赛经历。职业规划 业务算法 #研究算法

面试算法题卡壳怎么办？在算法面试中遇到难题写不出来，几乎是每个候选人都会经历的事。作为面试官，我想说的是，能否妥善处理这种困境，往往比题目本身更能决定结果。当你思路卡住时首先，千万别沉默。面试官期待看到你的思考过程，而不是一个完美的答案。正确的做法是，主动说出你目前的思路和遇到的阻碍，并尝试寻求提示。比如你可以说：“我初步的想法是用动态规划，但在状态转移上卡住了，您能给我一点方向吗？”面试官给出提示后，你要快速跟进，展示出调试和迭代的能力。这说明你不仅会解题，更具备在实际工作中解决问题的能力。绝对要避免的行为· 完全沉默，不与面试官沟通· 轻易放弃，直接说“我不会”· 抱怨题目太难或不合理一个真实的案例我曾面试过一位同学，他解题速度不快，中间也有停顿。但他全程都在清晰地表达思考：“我打算用哈。。。查找，因为这里可能。。。这个。。。情况我先记下，写完主逻辑再处理”。虽然他最终没写出最简洁的代码，但我看到了他拆解问题、逐步推进的逻辑能力。最后他通过了面试，因为面试官看重的是解决问题的完整思维链条。面试官到底想看到什么· 清晰的解题思路和分析路径· 规范的编码习惯和边界处理· 主动沟通的意愿和协作意识· 在提示下快速调整和迭代的能力写不出最优解很正常，可怕的是没有思考过程。面试是展示你如何解决问题，而不仅是背诵解法。

对于想进大厂的算法同学，一段实习经历几乎已成刚需。但现实常是：老师不放人，自己也不敢走。今天分享些真实的应对思路，希望能帮你打破困局。1、明确你的核心任务首先想清楚一件事：读研的核心目标是什么？对多数人而言，是顺利毕业并找到一份好工作。老师的项目能帮你毕业，但一份大厂实习才能帮你拿到心仪offer。两手都要抓，但精力分配上需要智慧。2、关于老师不让实习很多同学研一听到“不让实习”就放弃准备了，这很可惜。研一就需要开始找实习，最后一段实习能有半年以上经验，像我之前研究生有两段实习，一段干了一年，一段整整干了快两年，做的都是核心项目，非打杂。另导师不放人的原因很多，但关键在于沟通方式和你的前期铺垫。一种有效策略是“展现有限的科研能力”，读研时我发现，适度平庸反而是种保护。3、判断毕业风险首先评估导师的过往记录。如果他确实有卡毕业的历史，趁早考虑换导师或调整策略。如果他只是嘴上严厉但从不实际阻拦，那你需要的是更巧妙的安排。绝大多数导师也希望学生按时毕业，因为延毕会影响他的招生。4、解决异地实习难题如果你学校在二三线城市，但实习机会在一线城市，跨城实习是个现实选择。算法岗实习薪资基本打底300，通常能覆盖房租通勤成本，周五晚回校、周日再出发的模式完全可行。互联网行业的特性决定了，想拿到高薪offer，前期付出是必然的。这种奔波确实辛苦，但把它看作一种对未来的投资，心态会平衡很多。实习不仅是履历上的几行字，更是你理解业务、接触真实问题的窗口。很多人就是通过实习明确了职业方向，并在秋招中拿到远超预期的offer。更多干货请看主页。研究生规划 面试准备

最近收到不少同学咨询：秋招拿到的offer不满意，想找日常实习又没下文，接下来怎么办？今天聊聊春招的机会和准备策略。春招的机会在哪？春招是补录季，虽然岗位比秋招少，但竞争者也相对减少。尤其算法岗，各大厂在年后的业务调整中会释放新的hc 。当前的风向很明确：大模型、AIGC、多模态相关岗位热度持续，以及部分传统搜推广岗。如果秋招不理想，现在正是关键的调整期。春招看重的不是你投了多少份简历，而是秋招后的成长速度。如何有效准备？1. 深度复盘秋招：回听秋招面试的录音，整理所有面试中被问住的问题，这是你最该查漏补缺的知识点。重点看是基础不牢、项目深度不够，还是代码能力薄弱。2. 刷新项目经历：如果项目太单薄，现在就要行动。针对目标方向做一个完整的项目，比如复现一篇近期顶会论文并做改进。春招时一个高质量项目能直接证明你的学习能力。3. 精准投递策略：不要海投，研究目标公司具体团队的技术栈和业务方向，在简历和面试中主动靠拢。关注在秋招中大量招人、业务稳定的团队，他们春招补录的概率更大。4. 保持手感：每天坚持刷2-3道********，重点是高频题和之前出错的题。算法题是春招的硬门槛，不能生疏。时间虽然紧，但足够进行一次系统性提升。我见过很多同学在秋招后针对性补强，春招拿到了比秋招更好的offer。更多干货内容，请看🐷🍃求职准备 职业规划

秋招告一段落，有的同学手握多个offer，有的却结果不尽人意。无论如何，春招都是一次不可错过的关键机会。今天结合我的观察，聊聊接下来的春招形势和备战重点。虽然春招整体岗位规模不如秋招，但同样有大量同学通过春招上岸。关键在于，竞争人数相对减少，而年底业务调整、秋招同学毁约等因素，都会在春季释放出新的HC。对于那些秋招准备不足或方向有偏差的同学，这绝对是扭转局势的最佳窗口。春招的窗口期非常集中，3月至4月是绝对的高峰，部分公司会延续到5月。原则就是：越早投递越好，因为岗位招满即止。这意味着你的所有准备，包括简历，必须在过年前后期间全部就绪。春招发力的四个核心1. 方向选择大于盲目努力：当前大模型应用、多模态、AIGC等仍是热点，可以重点评估。2. 简历：很多同学的问题不在于没经历，而在于不会提炼和表达，让亮点被淹没。简历必须与目标岗位高度匹配。3. 代码能力。4. 系统性面试准备：针对目标岗位的面试流程（技术面、项目深挖、HR面）进行全真模拟和查漏补缺。复盘秋招中被问倒的问题，进行专题突破。更多好干货信息，可看我主页。

最近大模型带火了算法岗，很多同学纠结该选算法还是开发。今天站在中立角度聊聊这两个方向，希望帮你找到最适合自己的路。开发的优势:1.学习氛围好：实验室里大部分同学都走开发方向，遇到问题可以互相交流，信息互通有无。算法学习往往需要独自钻研，这种支持系统对校招很重要2.岗位机会多：开发的招聘名额远多于算法，这是不争的事实3.竞争相对温和：虽然应聘人数多，但竞争者水平参差不齐。只要你踏实学习、认真实习，拿到大厂offer并不需要顶尖天赋4.薪资可观：虽然上限不如算法，但开发岗的SSPoffer性价比很高，且获得难度相对较低5.职业稳定性：开发工作成果更容易量化，只要认真完成需求，绩效通常不会差。算法可能一年都没有明显产出，容易产生焦虑算法的优势:1.薪资更具吸引力：随着大模型风口，算法薪资水涨船高，与开发的差距逐渐拉大2.学习成本较低：不需要深入掌握计算机网络、操作系统等底层知识，对非科班同学更友好3.处于技术风口：大模型热潮带来更多岗位机会，虽然总量仍不及开发，但未来AI领域会持续扩张4.与科研衔接顺畅：研究生期间的算法研究虽然与工业界有差距，但底层逻辑相通，不会浪费三年积累5.工作模式更自由：算法工作重视创新思维，不是靠堆时间就能出成果。而且通常不需要处理线上紧急事故，工作节奏相对稳定选择的关键不是哪个更好，而是哪个更适合你。校招的同学建议有侧重的同时也可多方向投递，毕竟现在竞争比较激烈。更多学习干货请看我主页。开发岗 大厂求职

经常有同学问我：都说算法岗重实习，可第一份实习到底从哪里找起？作为面试官，今天分享些实用建议。算法面试三大板块：算法知识、项目经历、LeetCode，这三块必须扎实。今天重点说说前两项。算法知识学什么？基础机器学习模型必须掌握：线性模型、树模型和简单的深度学习模型。建议看《互联网大厂推荐算法实战》《深度学习推荐系统》《统计学习方法》吴恩达的机器学习课程，再配合《机器学习》西瓜书巩固理论等。深度学习方面，CNN、RNN和Transformer是重点。推荐李宏毅的深度学习课程，讲解清晰易懂。大模型知识现在越来越重要，至少要了解GPT、BERT等主流模型的基本原理。项目经历从哪来？算法比赛是个好选择，Kaggle、天池都有适合新手的赛事。从入门赛开始，完整走完数据清洗、特征工程、模型训练的全流程，这样的经历在简历上很加分。论文复现也是亮点。找一篇顶会的开源代码，筛选一些热门论文，把代码跑通并做点小改进。这个过程能体现你的工程能力和钻研精神。如果你时间充裕、自制力强，按这个路径学习足够找到不错的实习。学习

大模型/算法工程师｜AIGC 视频生成｜ 图像进阶指导｜面试指导｜简历优化｜暑期实习辅导针对算法岗/大模型、预训练/数据挖掘分析/AIGC 视频生成、图像进阶/NLP方向/大模型应用开发/MLLM/LLM等提供简历优化/面试辅导/模拟面试/知识梳理等服务，提升结构性及内容深度【关于我】本硕985计算机科班，资深算法工程师，拥有7年算法岗经验，包括推荐算法/视频生成/图像/NLP、MLLM、LLM方向/智能问答/意图识别等。多年技术面试官经验，社招、校招和实习都可，熟悉算法相关岗位招聘需求及面试重点。【服务内容】·简历修改/简历优化·职业规划/就业指导·模拟面试/面试提升·简历口稿撰写【方式】·腾讯或钉钉会议视频方式·工作日晚9点半后及周末

算法岗 简历优化，面试辅导，模拟面试，职业规划咨询。大模型 AIGC LLM Agent校招/秋招/春招/实习/社招就业计算机，算法，大模型， AIGC，LLM，RAG，Agent，人工智能，深度学习，机器学习复试面试，面试指导，模拟面试，简历修改，简历口稿撰写。一对一，20262027毕业生【关于我】本硕985，在ECCV/IJCAI/NeurIPS  等A类会议上发表过多篇顶会，ACM等比赛得奖。7年算法工作经验，在ATZ  核心部门工作过。本硕985计算机科班，目前任职一线算法工程师，做过包括AIGC/视频生成/图像/NLP、MLLM、LLM方向等。对秋招春招流程和准备都很熟悉，担任校招社招面试官，帮助过上百位同学拿到理想offer。【服务内容】提供面试指导模拟面试职业规划咨询与方向指导简历优化简历口稿撰写【服务时间】工作日晚10点后，周末时间灵活求职辅导