我的2019校招总结

昨天签下人生中第一份正式工作协议,我的19年校招基本就到此为止了。也许后面还会有更合适的岗位,但也不打算继续投递了。从6月份投出第一份简历开始,这三个多月基本都是在焦虑与纠结中度过的,脑子里的一根弦24小时都紧绷着,随时担心有电话响起,而且到了后期不管是在公众号里看见介绍校招的文章还是在知乎里看见相关的经验分享都会莫名地感到一阵厌烦。在整个校招行程的末尾,简单对这三个多月的经历做一个记录吧,也希望这些经验能够帮助正在进行秋招或者来年参加校招的小伙伴们少走一些弯路。

先简单说下我个人的情况以及前期的准备工作吧。我的研究方向主要是图像、颜色、人眼视觉系统相关,研究生期间大量的时间花在实验室的横向项目上(四成精力吧),小部分花在和课题相关的文章上(两成吧),剩下的都被一些无关紧要的琐事支配掉了。所幸的是参与的几个项目含金量还是蛮高的,要么是与所在行业里的企业业务高度相关的,要么是未来一两年内有可能落地的预研性质的研究,现在总结起来,这些项目应该是我应聘时最大的加分所在,因为在我自己看来一没有顶会文章二没有所谓的工程能力(这点后面再展开说),企业愿意招我应该也是看重我的项目经历在入职后可以快速转化为业务成果。另外还要感谢自己在去年坚持用深度学习做了一些工作,至少浅显地了解了该领域内的一些基本套路。不得不承认 AI 这一本应仅被视作研究工具的技能在今年的招聘过程中得到了近乎畸形的推崇度,按照今年的行业标准,不用深度学习都不好意思说自己是个算法工程师了...

比较神奇的是,在我参加的所有面试(电话/现场)里,基本没有出现真正意义上的编程考核,没有白板,没有手写,甚至连口头回答都基本没有,这点是跟我看过所有面经里最大相径庭的地方。没记错的话我应该是从清明结束后开始刷 LeetCode,但是中间断断续续,到现在也只刷了不到60题,而且大部分做不出的都是直接看答案,所以很多人认为的刷题是应聘算法工程师的必要条件这点我并不认同。当然这点可能跟我的研究方向有关,LeetCode 中有大量的题目都是与字符串、数据结构相关的,但是在图像相关的研究里这方面的知识其实并派不上什么用场,所以真正细化到具体工作内容的面试中面试官一般也不愿意花时间反复问这些太泛化的问题。此外,在我看来,刷题过程中解决的那些问题能够考核的只不过是狭义上的“算法”,真正广义的“算法”,应该是解决具体问题的建模及优化能力,排序再快、搜索再高效,对于提高人脸识别的准确率,对于提高相机的成像质量能够起到的帮助,跟直接对模型进行改进比起来不过是杯水车薪。

接下来按结果从坏到好说一下具体的面试过程。(补充:我所有的投递均是图像/CV 算法工程师)

投了简历完全没反应以及简历直接被刷组:

  • 苹果、谷歌上海:这两个属于玩票性质投着玩的,我自认为还不具备进这两家公司做算法开发的能力。苹果完全没回应,谷歌的 Code Jam 当时在外边所以直接错过。
  • 旷视南研院:这应该是我投的第一封简历,当时宣讲会结束后给负责人发了封邮件,过了一礼拜回复我没有与我方向相关的岗位,婉拒。旷视是我找工作过程中唯一一家拒绝后给出明确答复的公司,这一点给我的印象还是蛮好的。
  • 商汤上海:无回应。回头看了一下简历归档发现里面根本没有商汤,估计是我忘了投了... 无语
  • 阿里:两个认识的朋友帮我做了内推,无奈都是简历挂。达摩院告知需要做 3D 和 SLAM 相关的,另一个不记得什么部门的只告知没有通过但没说理由。非常遗憾没有体验到业内闻名的阿里面试过程。
  • 合刃科技:这家挺莫名其妙的,LinkedIn 上的猎头找我让我投个简历,结果投完就没任何反应了... 感觉是创业公司刚起步广撒网招人那种。

参加了笔试/面试但是被挂组

  • 腾讯:算互拒吧,我投的计算机视觉技术研究岗,但是不知道怎么回事档案跑到了腾讯游戏那边,打电话问我愿不愿意做游戏相关的,回答不愿意,无后文。
  • SmartSens:一家专门做 CMOS 的 IC 公司,电话面了两次,第一面谈项目,第二面主要问图像降噪和 HDR 方面的内容,遗憾的是这两块我接触的不多,没能给出有深度的见解。最后问我是否用过 C/C++ 做过中大型项目,我回答没有。事后告知综合技能不符合他们招聘要求,拒。
  • 英特尔上海 Graphic 部门:本来投了 Intel Lab,基本通过了面试但是告知我只有北京的岗位,放弃。后来朋友内推了上海 Graphic 组,电话面问是否接触过深度学习框架的设计、计算机底层原理以及 C/C++ 知识,我均给出了否定答复,挂。另外还参加了他们校招的现场面试,卷子里全是 IO 通讯、内核、UNIX 这些字眼,惨挂。其实从雇主选择方面我仍然认为 Intel 是一家很好的公司,发展非常稳定而且有明确的业务扩张方向,待遇、福利、氛围都属于 IT 行业里顶尖的那一档,而且工作强度比国内公司轻松太多,时薪完胜。

拿到 offer 组

  • vivo 杭研院:电话一面 + 现场一面 + HR面,电话面问项目,AWB 这块问得比较多,应该是与他们目前遇到的问题高度相关的,但是并不细化,只是问个思路,并没有具体到算法/模型层面。现场技术面的面试官是 camera ISP 算法负责人,内容与电话面基本一致,最后简单介绍了一下部门的情况以及聊了一些工作中的事情。由于 vivo 算是第一家拿到正式 offer 的公司,在和 HR 谈薪酬的时候经验太少,当时对今年的校招行情也不太了解(6月份的时候网上还很少经验分享),报了一个比较低的价格。此外,vivo 给我的岗位需要负责整个 ISP 工作流上下游的所有内容,从预研到模型到 coding 到交付,我认为在这种需要掌控的广度下每块能涉及的深度必然是很有限的,很可能一两年后就不再具备某一方向上独到的能力了。抛开工作内容不说的话,对于做算法的人来说,vivo,以及下面谈到的 oppo,在这两年内还是比较值得去的公司,因为这两家目前处于技术扩张期,投入大量资源在技术开发上,现阶段加入的话很可能过几年管理层级化后就能成为某个部门负责人,想想就美滋滋。而且有前几年高出货量、高利润的支撑,今后的发展也不太可能遇到很大的阻碍。
  • 华为:整个校招过程中花费最多精力的一家公司,前前后后一个接触了四个部门:杭研2012中央硬件部、上海终端多媒体、上海2012车联网、上海海思。中硬和负责人简单聊了一次,发现方向不符,很快就释放了档案。终端多媒体和车联网前后加起来应该有不下五次的电话/视频面,但是迟迟不给结果。最终海思问我是否愿意去,我在认为车联网无望的情况下表示愿意,HR 上报 offer。华为所有面试全程都在谈项目,基本是面试官抛出一个他们实际项目中遇到的问题,问是否有解决思路。最后部门负责人面,问一些宏观一些的问题,例如行业看法、职业规划等。印象比较深刻的是车联网的负责人让我自己拟定未来两三年内的研究方向,因为他表示目前似乎没有和我非常匹配的业务,需要我自行规划一个既能够充分发挥我的专业知识又能为他们部门发展做出贡献的发展方向... 这么招人也是任性... 海思最终提供的待遇还是不错的,16级+3~5万不定 TUP,不过考虑到工作压力以及华为高度分工的层级架构,最后还是放弃了。最后还是要吐槽一下华为的性格测试,没啥实际意义,纯粹是给招人的和被招的添堵。第一次测试放飞自我按着真实的来填,HR 告诉我挂了,不过还能重新做一遍,然后暗示我应该怎么怎么填才能通过... 不过从我的经历来看第一次挂的话貌似对整个应聘过程还是有影响的,在终端的师兄跟我说技术那里通过了但是迟迟没法上报,很大可能就是性格测试卡住了。
  • 地平线:最早投的上海的 CV 组,电话一面后面试官表示方向不符但是愿意帮我推荐到北京的 ISP 组,最终电面通过并且特意跑去北京现场聊了一下。电面过程中项目方面问的非常细,包括模型的选择、效率的优化、部署到硬件上时遇到的挑战等等,同时也要求对其余图像研究领域有一些基本了解,比如问了降噪、超分辨、融合、图像分类、识别等等,还考察是否有跟进这些热门研究方向里的最新文章、state-of-the-art 等。现场聊的时候他们谈到地平线要做的是从 CMOS 到 image understanding 的真正端到端的优化,以及整个工作流自动化的平台,从这个角度看的话还蛮佩服他们的魄力的,能否实现先不谈,至少对未来中长期的规划和定位是非常清晰而具体的,这点其实已经胜过不少的大厂了。其实在知道岗位在北京的时候我就已经放弃了,不过聊下来感觉这趟其实跑的还是挺值的。
  • oppo 上研:算是内推,前后两次技术电面 + 一次 HR 视频面 + 一次高管电面,还特意跑去上海和 camera 负责人见了个面。技术面仍然是问项目,和华为类似,提出他们业务里的问题,让我说下自己的解决思路,重点还是在 AWB 这块,涉及少部分工业界关于 camera 标定的问题。HR 全程跟进,反馈及时,整个应聘过程的体验非常好。去上海的时候顺道参观了一下 office,窗户外就是黄浦江,工作环境可以加分。oppo 的优势和 vivo 类似,技术研发上处于扩张初期,机会比较多,据说深圳那边不少中层员工主动想调岗去成都,都是希望在发展早期先占好坑,后期提拔的机会自然也就大了。吐槽一点:高管面的时候他们很骄傲地提到,oppo 今年把营收额的4%投入到了研发上,但是在 Intel 的宣讲会上,这个数字是20%(当然行业不同不能直接比较,槽点其实是他们在广告上投入比)。
  • 大疆上海 camera 组:有内推,但是流程应该和正常的校招无异。大疆的技术面试非常专业,但是人资方面给我的印象非常差。先说技术方面,大疆的机试题目针对性比较强,图像及机器学习领域重点都有覆盖到,但并不是干巴巴的出题,均有和实际应用做一些结合,质量还是非常高的。技术电面一共两面,第一面问项目粗略框架及思路,第二面问具体实施过程以及颜色科学相关知识。两面的面试官都非常专业,学术基础非常扎实,问到了很多我认为工业界中应该没人会去关注的问题。最后一面现场面由于当时我在北京所以报了北京的,本以为是技术面,后来面试官说不太了解我这个方向就变成瞎聊人生了,15分钟结束。大疆在北京的 office 和诺基亚一起都在摩托罗拉大厦,有一个独立园区,绿化非常漂亮,在望京闹中取静,工作环境加分。接下来说人资方面。首先在录用邮件里说 offer 的发放要和三方签约一同进行,也就是告知 offer 内容后必须短时间内决定签还是不签。我认为这是非常鸡贼的态度,完全从企业自身角度出发,压缩应聘者比较 offer 的时间,很多没经验的应届生可能脑子一热就签了,忘记自己其实是有议价的能力的。最后在我提出异议的情况下 HR 表示可以先谈薪资,让我报我的意向薪资但是闭口不谈他们能提供的区间,还需要我提供能够证明我已经拿到 XX 薪资 offer 的纸面依据... 最嘲讽的是,在我口头告诉他们我已经拿到 XX 薪资的 offer 的情况下,他们居然报出了一个更低的数字,而且合同里只愿意写12个月,其他完全靠绩效评定... 和 HR 聊完,我对大疆原有的好感基本降为0。提醒其他校招的同学,在有其他选择的情况下,谨慎选择大疆。据我所知,大疆现在的工作强度已经超过了大部分的 IT 公司,而且薪资、考核等完全以结果为导向,狼性到不能再狼性。大疆提供的岗位其实是所有 offer 中我最有兴趣的一个,无奈人资这块如此无语,果断拒。(事后回想,也有可能是我的表现让他们觉得可有可无,所以故意用这种方式来劝退吧哈哈)
  • 虹软:这是最终决定去的公司。应聘过程比较神奇,就一面电话面,而且只面了20分钟不到,简单介绍了一下项目,面试官的态度很冷淡,挂了电话之后我基本认为无望了,没想到过了几天收到机试邀请。机试那天我正好在外头,直接错过,当时已经放弃了准备等正式秋招开始再重新投递,没想到过了半个多月 HR 联系我可以直接去公司 HR 面了... 就这样10多分钟的技术电面 + 半小时的 HR 面就拿到 offer 了,感觉面一次华为的精力可以面十次虹软... 当然事后了解到电面我的是整个算法组的负责人,所以可以省略很多流程。由于和虹软技术方面的接触不多,没有什么发言权,但是人资这块体验非常好,HR 面的面试官对于业务上的理解和眼界完全不输任何一家公司的产品经理/项目经理,而且逻辑清晰,专业素养非常高。在第一次报完薪资我表示离我预期尚有差距时,HR 也主动提出可以帮忙申请,于是补了一次机试,加了一次 CTO 面,聊了十来分钟非技术问题,结束。选择虹软其实有三个因素,第一,技术氛围好,业内认可度高,作为第一份工作比较合适;第二,工作强度相对小,类似研究院的工作性质,交付压力不如直接接触产品的那么大,第三,预期明年上市,未来的回报有着不错的上升空间 🙂 噢对了,虹软的机试题目质量跟大疆持平,传统图像算法的比重比较大,大部分是原创题,挺有意思的。

最后总结一下整个校招我个人的一些经验:

  • 不同的学历在不同的公司有不同的性价比,很多校招经验也好,offer 选择建议也好,参考之前一定先明确是否符合自身的定位。比如对于 TMD、大疆这些年轻一些的、互联网行业的公司,以及一些外企、合资公司来说,硕士和博士的差别,要比华为、虹软这种偏传统一些的公司小得多。对于硕士,选择前者显然更划算,因为几乎相同的起点但是有年龄的优势;对于博士,后者的性价比显然更高,无论是在级别还是薪资上,起跑线都要高于硕士,天花板也更高。昨天跟一个硕士毕业两年的同学聊到,他当时也在华为、大疆之间犹豫,但是16年那时候,华为远没有目前的规模,而且从华为关于硕士和博士的区别对待上来看,硕士进去的劣势肯定是比去大疆要更显著的。
  • 要拿好 offer,项目经历、过硬的 paper、实习经历三者至少要占一个。从我的面试过程来看,大部分有明确业务方向的部门对于三者的重视程度依次递减,当然也有一些顶级的偏研究性质的部门肯定会更看重 paper。除此之外,工程能力,或者说参与中大型项目一线开发的经验,也是一个非常非常重要的加分项。当然,我指的工程能力,是独立设计、实施、优化甚至部署项目或模块的能力,模型复现、调参、炼丹那种不在讨论范围之内。
  • 提前认识一些同行业的前辈、同学,拿一些内推,非常重要。一方面,内推可以跳过漫长的招聘流程,减少等待过程中的焦虑,另一方面,在我看来内推是可以一定程度上提高面试的通过率的,尤其是同部门的内推,往往直接就可以由有决定权的负责人直接面试,从概率角度看面试越少肯定是通过的几率越大,而且也越不容易受到发挥失常这些不确定因素的影响。另外,推荐人在帮忙引荐的时候,肯定是会说一些应聘者的优点的,相当于已经在无形之中把初始分给拉上去了一截。
  • 在同一领域内学一些专业之外的技术,比如做算法的学一些硬件并行优化,做硬件的了解一些热门的算法模型,这些绝对是面试过程中的加分项,而且要有意识地把面试的节奏往这方向上带。给面试官一个惊喜带来的效果,要远好过几个预料之中的寻常发挥。
  • 面试最后面试官问你有什么想问我的时候,问一个技术的和一个非技术的问题,这招挺好用。既显得技术层面具备一定的见地,又不至于让人感觉格局太小思维太局限。
  • 一些非技术相关的软技能,比如沟通技巧、察言观色的能力、洞察问题本质的敏感度等等,这个不展开细说。在面试过程中,这些软技能的影响或许无法量化,但是绝对能够在潜意识中决定一个面试官对求职者的好感度。我带过几个做毕设的本科生,在沟通礼仪、基本职业素养方面,简直为他们捉急。

1 Comment

  1. 运动装备 2018-10-15 Reply

    要踏上社会了!

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