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2018秋招AI岗位情况如何？
就像知乎用户本杰明说得那样，放弃其他公司offer是认为人工智能公司的潜力，也是看好AI的发展前景。
知乎用户Beili也是2019届应届生，他表示：大厂很多时候招人，有一个很重要的背景就是希望校招的同学能够快速上手业务。像腾讯优图、AI lab ，阿里IDST ， AI lab ，这几个热门部门一直都在疯狂招人，只是很多候选的同学背景不匹配。知乎用户曾冠奇称，互联网企业的研究院相对来说比较弱势，人才需求量大的是业务部门的算法落地的人，他们要的是快速把算法拿来解决实际问题。
然而，这些在知乎回答的应届生也都表示，虽然很多大厂AI岗在疯狂招人，但来应聘的应届生还是太多了。知乎用户Beili和小莲子都表示，投AI 的同学真的实在太多了，投算法实习的有2000个候选人，最后一般录取3个左右。
然而就业形势却一年比一年严峻， 2018届高校应届毕业生数量首次突破800万大关。而在人工智能日渐火热的背景下，越来越多的工科学生选择加入该领域，近一两年来，这一趋势尤为明显，也导致毕业生的供给端数量远超过需求端数量。
AI这一领域，对于求职者的实践能力要求很高，具有一定实践能力的毕业生供给还远远不够，但应届生通常在学校里中实践机会并没有那么多，那如何在竞争激烈的AI岗位招聘中脱颖而出？
以下是知乎用户Beili对于AI岗位秋招的分享，主要是今年秋招AI岗位面试的范围和coding的要求：
1、硕士主要看部门、方向、业务和你所了解方向的掌握程度
A.大厂的话，基本的coding+leetcode是基础（c++或java必须掌握一项， python等脚本语言必须掌握一项，所谓掌握，我的面试体验是：拿C++举例，你对其中的多态、容器、垃圾回收等要有清晰的了解，让你举个例子或者做个描述必须得信手拈来) ，那caffe、tensorflow、pytorch、mxnet ，你至少要玩过一项，这一项随便问个模型你得知道输入是什么，参数有哪些，输出是什么吧。再加上你的论文、项目、比赛或者实习经验，这是面试的加分和可谈判项，那后续的面试套路基本就是machine learning（原理+推导） +deep learning（举例+理解，例如过拟合的解决方法， dropout的梯度求解， cnn的梯度求解等）+你的具体方向中的SOTA（state-of-the-art）模型（CV / NLP/ 语音等）。
对业务考察也比较关注，就拿推荐系统来说， xgboost / lightGBM这些基本的你都得会，包括怎么用，怎么做特征选择，怎么用大数据框架等，默认你都要有一定程度的涉猎，因为面试官在这行摸爬滚打至少3年以上了，看简历看多了要求自然水涨船高，这些让我们应届生的确有些头疼（想想，你在学校怎么会轻易接触上千万甚至上百亿的数据呢，所以基本都是懵逼状态，这里给大家说个小窍门，核心思想就是我认为可以先怎么样怎么样，然后再怎么样怎么样，要有个大致的解决思路，方案不一定要对，但一定要有你自己的想法和尝试）；
B.创业公司（或者小型独角兽）：简单粗暴，两轮leet code中等难度的面试题，因为公司面临的是生存问题，没有时间和空间让你以摸索的方式搞产品，所以中等的代码输出能力是必须的。我面过上海的一家B**司，一个小时6道算法题，这对于我这种半路进入AI的同学，基础知识又不是足够扎实的同学来说的确是当头一棒，所以锻炼可持续性的开发能力是非常重要的（基本思路就是搞通一门语言，再对例如贪心、动态规划、BFS、DFS、搜索、字符串、图、数组、链表、二叉树等类型的数据结构与算法有深入的了解）；