Github项目推荐 | 深度学习面试宝典：求职攻略
AI 算法岗求职攻略：涵盖校招时间表、准备攻略、刷题指南、内推、AI 公司清单和答疑等资料
AI 算法岗方向：深度学习、机器学习、计算机视觉、图像处理和 SLAM 等
注：如果你看到这篇文章，且有一些疑问或者想提供一些资源，欢迎提交 issues！
目录
1 校招时间表
以今年(2020)为例，默认为 2021 届学生（2020 届学生称为上届）
| 时间 | 任务 |
|---|---|
| 2020 年 3 月 ~6 月 | 找暑期实习/上届春招（补招） |
| 2020 年 6 月 ~8 月 | 秋招提前批（神仙打架） |
| 2020 年 9 月 ~11 月 | 秋招正式批（神仙继续打架 + 菜鸡互啄） |
1.1 暑期实习
2020 年 3 月 ~6 月：暑期实习。
实习一般分成两种：
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日常实习
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暑期实习
日常实习：日常实习是任何时候都可以找的，通常是根据具体部门的需求，由公司 HR、部门主管或者部门员工发布招聘消息，相对较为零散也比较灵活。
暑期实习：很多公司，特别是大公司（如 BAT 等大厂），都会组织专项的暑期实习生招聘活动。一方面是针对在校学生的情况（很多学生只有暑期才有假期，或者导师暑假才放人），另一方面就是为了秋季校招（大规模招聘）吸引人才。暑期实习具有很大的意义，对学生来说，最直接的好处就是转正机会。暑期实习，一般 6 月底左右实习入职（也可以根据自己的时间，提前入职），一般 8 月底或 9 月份会有专项暑期实习答辩，根据综合表现，答辩通过后就可以基本结束秋招了。
注：这里建议在进入公司参加暑期实习的期间，也要参加秋招提前批和秋招正式批，并多投递一些公司，即使在实习，所谓的很忙，没时间准备秋招了，那也要多投。暑期实习的另一个好处是增加可贵的实习经验，简历会好看很多。
1.2 秋招提前批
2020 年 6 月 ~8 月：秋招提前批（神仙打架）
据我了解上届打响秋招第一枪的是大疆(DJI)科技，其在 6 月底就已经结束简历投递了，然后 BAT 等大厂都是 7 月份开始。这时候的校招，绝大部分都是内推/提前批，而不是正式批，大家一定要珍惜这个时间点：6 月 ~8 月。虽然我调侃着说神仙打架，但还是要注意这时候性价比特别高。一方面是薪资普遍高，通常一些 SP/SSP Offer 都是这个节点发出来的，另一方面是投递的人数还不是很多，因为有些人没有意识到这个提前批的重要性，老想着多准备一点，到秋招正式批再大干一场。
需要注意的是：参与秋招提前批的大佬特别多，同时岗位 hc 并不多（因为企业要考虑正式批的情况，会控制招聘人数），所以我把秋招提前批比作：神仙打架。另外，秋招提前批大多以内推为主，后面章节中我会说到如何获取招聘信息以及如何内推。
注：提取批挂了，正式批可以再继续投（具体看不同公司的招聘介绍）。
1.3 秋招正式批
2020 年 9 月 ~11 月：秋招正式（神仙继续打架 + 菜鸡互啄）
有句话叫做金九银十，也就是 9 月份的 Offer 比 10 月份的 Offer 更可贵，这话其实很有道理，所以大家可以脑补到 7、8 月份的 Offer 属于什么 level 了。这时候也很考验大家的心态，比如 9 月份或 10 月份了，如果你手里还没有 Offer，再看看身边已经拿到 Offer 的同学，一定变成柠檬精。
所以 Amusi 这里强烈建议一定要把握住 1.2 节中的**秋招提前批 **。当然了，如果 9 月份手里还没有 Offer，心态千万别崩，继续投继续干，记住一句话：多投准没错！其实大部分同学都是 9 月、10 月才陆续收到 Offer 的，所以你多投继续努力，收获肯定会有的。
2 准备攻略
准备攻略，我没有具体的方案，因为这就好像是学习计划一样，每个人都要自己的习惯，我的你并不一定适用。所以我就用一个精简的公司来介绍。 公式 1.0：刷题 + 背题 + 项目 + 实习(可选)+ 竞赛(可选)+ 顶会/顶刊(可选)
公式 2.0：刷题 + 背题 + 项目 + 实习 + 竞赛 + 顶会/顶刊(可选)
3 AI 面经和刷题指南
3.1 深度学习面试宝典
详见：深度学习面试宝典（含数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和SLAM等方向）
Deep Learning Interview Book 部分内容如下：
3.2 刷题指南
刷题的目的是为了学习数据结构和算法，锻炼编程能力和熟悉刷题技巧
刷题建议：先刷《剑指Offer》（66 题），再刷 LeetCode（目前 LeetCode 已经有 900+ 题，可以根据类别来刷，但强烈建议先刷完 LeetCode 面试高频题）
注：根据 2020 年校招提前批的情况来看，LeetCode 建议至少刷 200-300 题，所以 2020 年（2021 届）找工作的同学一定要努力刷起来了！
3.2.1 刷题编程语言
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C/C++
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Python
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Java（不推荐）
注：如果时间充裕，而且有 C++ 基础，那么强烈建议使用 C++ 和 Python 同时刷题。
根据 2019 年(2020 届)校招提前批的情况来看，会 C++ 的同学具有有一定优势。
3.2.2 书籍推荐
| 书籍 | 豆瓣评分 | 推荐指数 |
|---|---|---|
| 《剑指Offer》 | 9.1 | ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ |
| 《数据结构(C++语言版)》 | 9.4 | ☆ ☆ ☆ ☆ |
| 《算法图解》 | 8.4 | ☆ ☆ ☆ ☆ |
| 《大话数据结构》 | 7.9 | ☆ ☆ ☆ |
| 《算法》(第四版) | 9.4 | ☆ ☆ ☆ |
注：其实还有很多方向没有涉及，如 Linux、数据库，但暂时先推荐这些，后面再补充
3.2.3 在线刷题网站
-
牛客网：推荐剑指 Offer 和各大公司往年题库，牛客网的优势在于很多公司都会使用其作为在线刷题平台，所以在这上面刷题，有利于懂得输入输出等”套路”
3.2.4 刷题方法
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《剑指 Offer》全刷完
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LeetCode 选择性刷：可以类别来刷题，如数组类、链表类，或者面试高频类
3.2.5 刷题时间
现在起 ~2020-10-15
3.2.6 刷题重要性
正常校招流程都要进行在线笔试，面试中也可能会手撕代码，所以刷题十分影响面试结果。
4 内推
国内公司人工智能方向岗位的内推机会，含机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等方向。
AI-Job-Recommend 主要以全职、实习和校招为主，并且全都是内推方式！
注：2020 年 6 月开始，AI-Job-Recommend 会推出大量校招内推资源，欢迎 star/fork/watching。
4.1 内推的重要性
内推，真的太重要了。其实现在找实习也一样，内推的重要性就提醒出来了，比如我这边的资源就可以内推到 BAT、商汤、旷视等公司，一般常规操作是网上投递简历，而快速直接的就是将简历送到 leader/主管那里。而且内推是建立在一种互信的基础上(虽然不大)，该走的流程还是要走，但无形中增大了面试通过概率。你要知道，很多人的简历在官网或者其他第三方招聘网站上就直接卡死了。
4.2 如何内推？
内推的方式很多，比如：
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强关联：直接找已经毕业的师兄师姐或朋友内推（缺点是身边朋友去的企业有限，很多人是第一批从事算法岗的，可能都没有师兄师姐搞这个）
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常规操作：上牛客网论坛看企业人员发内推帖子、关注一些招聘公众号（这里我就不推荐，因为很多公众号都很有套路，内推一个企业，还要转发文章到其它群里，然后截图给他们，可是对于大多数人，为了内推，只能这么干）
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AI 研习社 内推。这里感觉像似打广告一样，但确实是一个方式，因为我手里资源挺多的，很多公司的人都认识，可以直接内推。感兴趣的可以关注一下这个求职群(//github.com/amusi/AI-Job-Recommend)
5 简历模板
提供了三份简历模板，详见：AI 算法岗简历模板
6 AI 类公司清单（以 CV 岗为主）
首先 AI > CV，所以提供 CV 岗的公司肯定就提供 AI 岗。但至于这些公司是否还有 NLP、机器学习、语音识别、推荐算法和 SLAM 等岗位，这个需要大家自行去官网进行了解。
荐读：国内提供计算机视觉(CV)算法岗位的公司名单(含外企和国内公司)
北京提供 CV 算法岗的公司名单
更多城市信息（上海，深圳，杭州，南京，广州和成都等）详见：//github.com/amusi/CV-Jobs
7 2019 届 AI 算法岗薪资情况
今年是 19 年，所以这里以 2020 届为例。我是 18 年找的工作，但应该是 2019 届的，再次强调一下时间不要搞混了，所以我这里说说 2019 届 AI 算法岗的薪资情况。
我只以硕士及一线左右城市为例（北上广深、南京、杭州等），因为像武汉、成都，你即使找的 AI 算法岗，但城市不一样，薪资还是多少有区别，明显不能只看 Money，不考虑城市大环境。
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白菜价：25w~30w
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SP：30w~40w
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SSP：40w+
说年薪有点笼统，我再说细一点，大家也可以提取熟悉一下。
一般企业薪资构成是：
- 年薪 = 月薪*12 + 年终奖
年终奖一般是 2~5 个月的薪资，大概是 3 个月
所以，年薪 = 月薪*15
如果你月薪 2w，那么年薪就是 30w=2*15（白菜的 Top，SP 的 Down）
如果你月薪 2.7w，那么年薪就是 40.5w=2.7*15（SP 的 Top，SSP 的 Down）
这里 po 一张很全很全的高薪图，来自 OfferShow
注：跟 hr 谈薪资的时候，如果她/他问你：你的希望薪资是多少？！这时候你一定要往高了要，至少比你想要的高 30%。听我的，没有错，不然…
8 答疑
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