伴随着字节跳动校招的开始，今年校招打响了第一枪。空荡荡的只有字节跳动一家(可以找我内推，内推码为NDQMEM3)
(写完这个稿子之后，京东也开炮了)
2020年的秋招，比以往时候来的更早一些，这或许是因为疫情，也因为目前互联网的发展趋势以及变化。就在前几天美团的股价已经飙升到了172美元
6月16日 美团股价开盘涨超2%，随后股价一路攀升，午后一度冲高至172.5港元/股，总市值突破万亿港元。截至发稿，报171.9港元/股，市值达到10018亿港元，折合人民币9150亿元，换算到A股市场，可以排到第7位，在中国银行之后，超过招商银行、中国石油。按照最新总市值排名，美团在港股成为仅次于阿里、腾讯的第三大互联网上市公司。
对于美团暴涨，一是公司一季度无论是营收还是净利润都远超市场预期，二是疫情之下，美团业务迅速恢复，验证了美团在面对重大不确定性因素的抗压性，三是账户里有数百亿的现金流，为期后续的业务扩张提供了保障，四是，全球进入负利率时代，更多的资金为避免全球大放水带来的货币贬值，加速入场优质核心资产。
可以说在疫情情况下 有些公司越挫越勇 而有的公司也因为其业务线受疫情影响股价下跌 部分还被迫裁员
可以说互联网公司喜忧参半，疫情即是机会也是挑战。风口来临之际如何转变方式尤为重要。这句话同样送给打算秋招的同学
秋招的同学在面对这次疫情的时候，可以说是面临了机会和挑战啊
机会在哪里：从春节到现在 除了有些学校是四五月份开学以外，其他学校基本没有开学的（我指的是2021毕业的同学）那么这段时间可以说是个人突飞猛进的好时机啊
在这段时间没有学校课程的打扰 没有导师项目的催促（大部分人是在家做项目 摸鱼的时间可想而知了） 那么每天有那么多的时间 你大可好好准备一下
开发：mysql 索引怎么使用？redis有几种数据结构方式？b+树和b树有什么区别？索引覆盖怎么体现出来？https 整个流程是怎么样的？请简述TCP\UDP的区别
算法：svm/knn/k-means 手撕代码 原理推导 讲一下最新顶会自己的理解等
测试：白盒和黑盒的区别，你是怎么运用的？你是如何做测试分析？如何设计测试用例？什么样子的测试用例是好用例？功能测试在 beta 版本对外的上线标准是什么
挑战在哪里：
1.岗位缩招 本来算法岗就神仙打架 然后还缩招 为啥现在算法岗现在看上去很缺人 但是门槛又很高
例如说滴滴的路径规划系统 可以说现在做的是比较成熟了 可以说改动不会很大了 那需要的算法岗的同学肯定不是很多 但是如果招进来的话 还是需要有很强的实力 毕竟互联网行业 向来都是一个人当两个人用的 没有很好的数据结构基础和算法功底，没有很好的数学公式推导能力，当出现一个新的idea 的时候你是否能够跟上其他人的脚步呢 要知道互联网的更新迭代是非常快的 特征工程也在随时变化 有的时候这个月的算法下个月就需要根据需求迭代出一版新的 甚至上周表现非常好的特征工程下周就被扔掉了
2.这一届的同学可能有一些找工作难，然后延期毕业到了下一届
这个问题就比较棘手了 我们从两个方面来进行考虑
（1）gj出手 国企行业本质上不会缩招 诸如招商银行 农业银行等这些大型国企 还是 证券交易所这些金融机构 应该都不会在hc上进行缩水 但是一些互联网行业会不会受到打击呢 这个还得看企业 （2）受疫情影响 以消费为主的互联网行业受到的打击比较大 诸如携程这些公司以旅游酒店机票为主 那么可能今年hc就说不准了但是像字节跳动这种公司 官方宣传有3000+ hc 这可是真香啊
不过从宏观上看 大体上公司的hc都是紧缩的 和尚多了 粥又少了 今天要念经的和尚就要抓紧了
那么应聘岗位要注意什么呢
1.如果我没有paper 没有比赛经验 还是想找算法岗
这里我引用一篇我先前看到过的文章 https://bbs.hupu.com/bxj
最近发现很多学弟们（计算机自动化不配有学妹，说多了都是泪）考研上岸了。首先说一声恭喜！
然后最近也开始和实验室导师开始联系，最近开始要往机器学习（ml）啊计算机视觉（cv）啊自然语言处理（nlp）啊 等方向开始新的学习。我作为一个已经被劝退的选手在这里谈一谈自己的看法，希望可以给各位学弟学妹做个参考（谨代表我个人意见，不一定对错）
首先一个既定事实就是所有的稍微偏向编程的工科实验室都在做ml相关。甭管有没有关系只要是数据就拿进来卷一卷，数据本身有没有意义也不关心，美其名曰创新点。在这么多实验室都在招ml相关学生的同时工业界的需求并没有明显增加（别听培训中介说的人员需求增加几十倍，他不这么说你会去报班？）。20年了各位，不是16 17年了
我很明白很多人觉得AI说出来高大上，但是真的没有！！！一开始学习的时候很有乐趣，加一点点小trick就是准确率（accuracy）60%->85%的改变。但是之后就是无限的调参（tuning）AKA 炼丹，真的非常非常痛苦！！！没有技术含量（完全靠经验，调多了就会调了），完全就是一个字：试。通常情况下没有办法解释为啥这个参数最优，代表：神经网络。贝叶斯解释性会好一点但是非常不准确！！！
你以为工作就是设计算法架构？别天真了，小公司不可能自己针对自己业务设计架构，没有那个资金的。大公司有资金去招人设计，但是设计出来的有办法保证性能优于开源架构？即便自己设计架构（bytedance）也真的就是北美那几个学校+top2的phd有机会参与，硕士进去还是调参。（前排提示：这一段有部分为我个人猜测，毕竟我是做后端的）
个人建议（当然只是建议，具体到每个人还要看你们自己）本科没基础就不要再在机器学习深度学习这上面浪费时间了。没基础先来一年入门，一年调参，接着就找工作（这还是建立在你们实验室有好项目的基础上），没机会的。正统有资源有idea有工业界学术界联系的实验室是不会招没背景的，毕竟谁也不是菩萨没耐心教小白（除非你在原领域有什么很强的造诣，正好被你导师看上你天赋出众当我没说）。大厂基本硕士人均cvpr nips kaggle竞赛top（举个例子：face++面试上来就问你几篇定会kaggle排名咋样，不满意直接撂电话，这还是有强推（lead级别）的情况下真实发生的）还有博士下来和硕士抢的，不死心可以上微信小程序offershow或者牛客网上看看。不要老听地里说ai有多高大上赚钱有多少，其实到后面基本都是调参，很单调，算法大框架的设计只有美国几个学校的phd才有机会参与。上面有一大堆博士压着晋升也不易。想进大厂好好刷题补补计算机基础多学几个框架，实在对ai有执念可以进个ai lab做后端。
话说回来我个人心里一个优秀的实验室应该是什么样子的。首先你的老板应该对前沿科技（state of art）非常熟悉，知道现存问题在哪里（而不是八竿子打不着过来蹭热度），这样才可以给ta的学生们指一条明路而不是在无头苍蝇乱转。组里有很多优秀项目的积累，站在巨人的肩膀上。工业和学术界connect强，学生毕业不愁去路。
在我心里边一个优秀的算法工程师需要那些优点：
- 英文阅读能力（cvpr的best paper永远就是美国计算机四神+Google Ai + Fair（何凯明永远滴神） + 一众UC系等）2.论文复现能力（aka 代码能力） 3.数学推导 4.对现存模型的熟悉度
当然我自己是被劝退的，当时学的也没有很深，没有读过相关方向phd，实验室混了一阵子果断跑路，真的不想读phd :(。所以难免有一些bias和不准确在里面，希望各位根据自己情况谨慎阅读！
看到这里了如果你还觉得自己可以的话，那么，放手去做吧少年。我当年放弃了，希望你可以成功为国家建设添砖加瓦！！！
2.我没有开发经验 前端/后端/ios/安卓等都在学习中 怎么进行突破
说真的现在算法岗前方一片狼藉 工资高的背后各路神仙打架 开发确实是一个不错的港湾 给大家举一个例子
某末流985实验室非王牌实验室
a 同学平时是实验室的大神 实验室主要是以做深度学习算法为主的 但是还没有paper 但是凭借对深度学习的热爱想找算法岗 毕竟算法岗看起来是那么的高大上
b 同学平时在实验室里是比较一般的同学 深知自己以后是走不了算法这一条路 所以自己在网上自学了前端/后端的知识 打算找一份JAVA开发的工作
到最后可能a 同学可能会因为paper 学历等原因 可能连一面都过不了
我身边就是有一个这样的真实的案例 一个师兄是图像实验室的 然后发了一篇不错的SCI二区 idea 也是自己想的 最后面的是阿里的某部门算法岗
最后三面都过了之后接到电话说感觉学历有点低 可能和岗位不match
还是比较伤的 因为算法岗这种岗位无法突击 需要平时对某一领域有一定的深入研究
如通信信号领域、脑电波领域、生物医学信号领域等等 其实在某个特定领域针对一些算法有较为深入的研究并且真的真的是在这个领域有天赋
（不过这种人一般都被劝去读博士了吧，然后后面应该会去面技术 博士技术大咖专场）
所以如果没有比赛top，没有不错的会议论文，建议还是搞搞开发吧，毕竟降维打击这种东西，还是一个定理，平时对编程悟性高的人，转开发还是很快就上手的
开发岗，我就以后端为例子
从技术栈的角度上看
mysql、redis、消息队列 这些最好要熟悉一个 这样面试的时候才有东西可以问
诸如索引类型、mysql acid代表什么 、innodb 有什么优势 、隔离级别分别有什么区别等
3.算法和数据结构
对于这个东西我有自己的一些见解
其实不是说要到了找工作的时候 才开始积累算法和数据结构
作为一名要应聘的程序员
算法和数据结构就是考察一个人的程序功底的最好方式
二叉树、链表、数组这种理论知识相信各位看个半小时基本上大体可以理解一些差异和优点
用起来呢 比如这些数据要存放起来 如何快速查找（二叉树） 如果构建的二叉树存在性能不足又要怎么优化（红黑树）
其实算法题就是为了考察 在特定的数据中 你如何选取特定的数据结构去解决问题
我认为在平时的学习中就要开始培养这样的意识 而不是最后通过刷题的方式来恶补 然后面试完之后开始抛弃
一个算法基础好的人 在以后的工作中对代码的认识肯定会更强 比如逆波兰式、单调栈等 可能开发中会更多用到这些
最后我想说 简单的才是最有效的，“如果你相信简单具有和成本同等重要的价值，那么你就会愿意付出更多努力追求简单。简单是一项值得追求的重要价值，我们应养成把简单当成思考时固定的习惯。
适合自己才是最重要的，无论今年形势多么复杂与严峻，只有适合自己才是最重要的。国企和私企各有好坏，可能很多应届生会根据公司和薪资待遇去进行比较 我更加在意的是以下这几点：
1.这个部门怎么样 你进去是打杂还是有意要培养你
可能有很多人会觉得核心部门怎么样怎么样 我个人觉得核心部门固然好 但是互联网更注重个人成长 就算你在核心部门 以后跳槽也只能说 我曾在某某部门待过 但是其实是做一些边边角角的工作 那我觉得还不如去一个更加锻炼自己的岗位 因为人总是在温水中慢慢退化的
2.这个公司总体是不是在走上升期
前段时间好好的看了bilibili有关美团这两年的战略打法，在饿了么当时横空出世抢占80%的市场的时候，美团就是通过充分的调研发现饿了么在二三线城市中饿了么并不重视，然后通过培养服务自己的美团骑手，并且和逐步进行商家推广，先从二三线城市下手，从学生中培养用户习惯，再到高级白领。这里再举一个反例，百度外卖当时也是横空出世，更是花了六亿收购了糯米想要在衣食住行领域干出一番天地。结果现在大家也能看到，不是有钱就能为所欲为的，对市场的分析，不单单是公司要有，我们求职的人也要有（这里就不展开说百度了，大家自行了解吧）
