无论文无竞赛的我，在孤寂彷徨的春天，转动起救赎的齿轮。

经历了10场左右的面试，我收获了三个实习offer，最终选择了腾讯优图，至此，走出新手村！

简单回顾一下，这个春天，我定下找算法实习的目标之后，花了差不多一个月准备手撕代码和领域知识，然后从3月份就开始面试，收到6家公司的面试邀请，陆续面试十几场，最终收获三个实习offer。有着几点需要注意：
1. 实习招聘并没有一个开始时间，很多公司常年招聘，招满为止，所以要先下手为强。
2. 实习招聘流程往往不正规，口头offer可能会被毁约，拿到正式offer才能放心。

上任鹅城

新手村的萧瑟之春，已然结束，我带着全村人的希望，走向了鹅城，为最后战胜“秋沼”中的boss而努力打怪升级。

地图加载中...
勇者传送中...
勇者沉迷鹅城不能自拔...

言归正传，优图实验室的实习体验非常棒，我的导师斌哥非常nice，给我一个在实际应用和学术研究都非常有意义的课题，经常与我一起讨论idea，改bug（最终没做完，我太菜了.jpg）。此外，公司福利也很棒，食堂赞不绝口，以至于设施完善的健身房也压不住我体重增长。实习了差不多三个月，感觉自己变强了（也变秃了）。

这期间，实验室大佬的paper中了，我有幸在末尾挂了个名，很惭愧，只做了一点微小的工作，写在简历上，闷声大发财。

秋日大决战

鹅城虽好，我也只是过客，前面的秋沼，才是决战之地。

说是秋招，字节的秋招提前批6月份就开始了，我的秋招第一面在6月末，我还在工位上呼哧呼哧的敲着代码看着论文，就开始面试了。果不其然，代码题没有写出来，知识点没有讲清楚，一轮游。正式准备大概是七月末，那段时间下班后就刷刷LeetCode，维持战斗力。之后就是疯狂的面试，八月份我面试了18场，整个秋招大概面试了30场。面试越多越熟练，甚至开始享受面试的刺激感。

这里解释几个名词：

• HC：headcount，该公司/部门本年度的招聘人数；
• 意向书：通过面试后，会先发放官方的录用意向书，一般只包含岗位，不包含薪资，属于“预录取”；
• offer：正式的录用证明，一般包含薪水；
• SP：special offer，通俗说就是钱多点。

一般的流程：面试通过，HR确认有HC，发放意向书，等到校方开通三方协议签约流程后，发放带薪offer。我从整个秋招流程上提一点建议：
1. 留意提前批信息，先下手为强，从本人经验看，提前批多为sp；
2. 先面试一到两家中小型公司，拿offer保底。但是保底意向书不要拿太多，撕意向书也败人品；
3. 即使面试失败，也要关注该公司日后的招聘信息，可能有补招。

算法工程师练级指南

编程能力

不负责任的列一下：
BAT核心部门算法：LeetCode mid > 300, hard > 100
BAT算法：LeetCode mid > 200
一线互联网公司算法: LeetCode mid > 100

公司之间很难比较，部门之间千差万别，我只是提了一个很不严谨的标准，大家可以当作自己的刷题小目标。我本人是从二三月份就开始刷题的，前期一天一题，周末参加一下周赛。我比较推荐同学们参加LeetCode周赛，因为限时提交、错误罚时的特性和面试非常相似。如果周赛稳定AC前三题（1easy+2mid），手撕代码就算OK了。

领域知识

作为一名准计算机视觉算法工程师，主要做检测分割方向，我简单谈谈这个领域如何备战面试：
1. 经典CNN模型，VGG，ResNet，MobileNet，HRNet；
2. 目标检测领域，YOLOv12345，Faster RCNN，FCOS；
3. 语义分割，FCN，DeepLabv123，PSPNet；
4. 损失函数，BCE，MSE，IOU loss，Focal loss；
5. 评估指标，accuracy，recall，mAP，mIoU；
6.  Transformers in CV，ViT，DETR，SETR；

这些都是很基础的知识，但是如果抠细节，还是会难倒很多人。举个例子，比如我被问到Focal loss的公式，自信满满的写出来了，结果面试官追问“那focal loss（RetinaNet）网络初始化要注意些什么？”，我就不知道了，后来细看论文才发现网络初始化还有点trick。
那如何判断自己复习是否完备呢？很简单，问问神奇海螺（划掉），多参加面试，面试的结果才能评定复习的成果。