2022年，校招计算机视觉算法岗，还要继续all in吗？
本文受众聚焦在本科大四以及硕士研究生的范畴。然后，本文只是提供一些切身的思考，并不一定全对，也会存在考虑不全的地方，希望读者能持开放包容的心态进行阅读?
so，enjoy：
劝退先行
这个我拿手，先劝退一波
作为目睹过2021年算法岗灰飞烟灭，看这激烈的求职过程，不但脑海中蹦出三个字：卷！卷！还是xxx卷！并且还咽了一下口水，接下来有条不紊地进行劝退：
2021年，发生了意想不到的疫情，加上本身AI红利消退以及CV算法岗位严重供大于需，可以说CV算法岗竞争的激烈程度上升到了一个前所未有的高度。并且根据今年行情来看，不同算法岗的竞争激烈程度大致如下所示：
CV算法 >> NLP算法 > 推荐/广告算法 > 语音算法 > 其他机器学习算法
所以，易得想要投递CV算法岗位的同学，可以转NLP或者推荐/广告算法试试。
更有甚者，今年很多公司的CV算法岗投递比高达恐怖的50:1，而hc其实只有2-3个，内卷程度可想而知。在这种情况下，面试官只能提升面试的难度和广度，并且不会给应聘者太多犯错的机会。
并且随着CV算法大规模的成熟落地，公司其实更需要的是有丰富经验的社招算法工程师，所以很多优秀的公司可能根本就没参与应届生校招。
因为跟计算机专业搭一点边的工科专业同学都想转算法，甚至连专业一点都不搭边的同学也想转算法，所以导致供需关系彻底进入买方市场，这也意味着，预筛选成为了非常重要的一环，而预筛选的第一步就是学历。
so：
1、本科生：除了清北复交浙等top级别的顶尖本科生外，其余本科生可以转开发，或者可以读研深造。因为现在一二线公司对算法岗的招聘基本上都是硕士起步了，本科生确实比较难，我见过的做算法的朋友基本上都是硕士起步，只见过一个本科就做算法的朋友，但他是清华计算机系。
2、双非硕士：建议相关的同学转开发，或者读博深造。因为很多985/211学校的其他专业硕士会转行过来，并且国外好多高校的硕士也会回国找工作，所以还是需要去仔细权衡，这边也就点到为止。
3、211硕士：今年的行情来看，211感觉也越来越不够了，感觉大家还是选择开发居多，坚持算法的同学也多是选择NLP或者推荐方向。我实习过的公司中，也往往只有一个是211学校，其他都是985甚至全球top的同学。（如果是北邮的话当我没说）
聊了这么多，希望大家能合理地做出判断，对当前的基本面有一个比较好的认识，如果你还是很坚定的想要继续在校招投递CV算法岗，那么请继续看下去。
干货第一篇
这一章还是劝退（哈哈哈没想到吧
我本想再次描述2021年算法岗灰飞烟灭的激烈过程，以及神经紧绷的那几个月，但是回想着回想着脑海里就浮现出在实验室里和小伙伴们一起学习的场景，在寝室里和室友们的每日一歌，万秀二楼的杭椒牛柳，赴了太多的宴，以及好想再去西单，就不知不觉笑了起来。
所以，我准备换一个维度进行劝退
首先，算法岗位主要是赋能岗位。算法 + 硬件，算法 + 平台， 算法 + 软件，算法 + 业务场景等等才能发挥算法的作用。客观来讲，算法岗确实没有开发岗有这么大的需求量，因为不是所有公司都在硬件、平台、软件、业务场景其中一个方面或几个方面都占据强有力的地位，所以也就没办法有更大的扩展或者说愿景，也就没有太大的算法需求。
再者，算法岗薪资其实与开发岗相差无几了，有些公司开发岗更香，很多拿到开发offer的朋友看上去都美滋滋的，整的我都有点后悔了。并且很多前沿的算法想要落地还需要很长的路要走，但公司最需要的是能使业务产生盈利，快速出成果的人。因而开放岗的需求量是非常旺盛的，也大大超过算法岗的需求。
最后，算法岗学习成本很高，需要学习的技能树很繁杂，需要1-2年的认真积累过程。并且不但需要硕士学历背书，还需要高质量的论文（纯研究岗），大厂实习经历以及高质量比赛的top名次等才能有一二线公司的面试邀请。
劝退部分我想说的就这么多了，想到了其他的还会再补充
，如果到这里你还是坚定的想要往CV算法或者其他算法岗冲一冲，那么请看接下来的干货（这次我不骗人了，是真干货哈哈哈
干货第二篇
首先我们需要知道现在工业界算法岗的具体情况。目前CV算法分为：
纯研究岗。多在一二线公司的AI Lab里，各方面能力要求极高，基本都是博士起步。在下学疏才浅，毕竟是个小硕，自己并没有亲身经验，但是网上帖子还是很多的，大家可以去学术浓郁的地方（学术范，一个高质量学术社区）进行搜索查阅相关讯息。
主业务+研究岗。这可能是现在一二线公司最主要的岗位，多在业务部门，针对业务场景，设计相应的算法，并完成产品的交付，在空余时间进行算法研究以及算法打榜等。
纯工程岗。此岗位主要位于算法的下游，完成算法的部署、集成、量化、软硬结合等等工作。由于CV算法的大规模落地需求，未来此岗位的前景我是十分看好的。
讲完了CV算法岗的主要分类，接下来我们就讲讲校招算法岗需要的核心竞争力。
1)、基础知识。首先，我们要知道的是，算法工程师，前提是工程师。所以，计算机相应的基础知识是需要的（数据结构与算法、Linux、计算机网络等）。还需要掌握一到两门编程语言，如Python，C/C++（CV一般会需要进行部署）等。接下来就是机器学习基础，深度学习基础，数学以及前沿的一些论文。
2)、实习。到2022年了，我感觉这应该会是校招求职最最最重要的一部分了，不单单是一份好的实习经历会让你的简历亮眼很多，而且高质量的实习相当于让你提前体验了工作节奏，更能熟悉工业界的业务场景，能在实战中磨练自己的技术，让知识结构更完善。最最最重要的是可以转正，很多大厂实习转正就占了一半的hc甚至全部。所以在处理好学校主要事务的前提下，能越早实习越好。
3)、竞赛。首先，推荐Kaggle竞赛平台，每个Kaggle的比赛，都会有很多大神在论坛中分享心得与trick，如果说什么是开源精神，去Kaggle一看便知。我们再来讨论竞赛本身，如今有越来越多的竞赛和竞赛平台出现，其质量也参差不齐，如果要为面试做准备的话，基本是要高质量的比赛（比如很多顶会算法竞赛、一线公司举办的算法比赛、竞赛平台上参赛队伍高于1000的算法比赛等），一些不痛不痒的比赛就不要参加了，浪费时间。如果参加高质量有价值的比赛并获得比较好的成绩，不但能在面试中能多点谈资，也能让自己本身对算法的理解也会提高很多，而且很多竞赛本身会有一个相当有价值的赛题背景，对于在学校的学生来说，无疑是一次很好的实战演练，综上可谓一箭三雕。
4)、论文。首先，最好课题组或专业是和你想要从事的算法方向对口。这样的话学习的一致性更强，而且就算最后没有发出高质量的论文，简历上也能多写点内容哈哈哈。总的来说，论文是和实习一样是非常重要的部分，或者说可能起决定性作用的一环了，特别是纯研究岗，几乎都要求顶会paper。但是如果是灌水论文，可能会对你的面试造成负面影响，毕竟大家都懂的，所以自己一定要把握好，到底是在实验室发论文还是边科研边去实习。
5)、学校。说实话，学校还真蛮重要的，招聘部门应该都会有简历筛选机制，很简单，设置关键词，先初筛一波。（确实怎么高的一个投递比，这个方法其实很有效）所以高中的同学高考加把劲！准备读研的同学也加把劲！（感觉我们学校是北京算法岗底线）
对于以上五个方面都有所建树的同学来说，校招应该没有什么问题了（我也想多认识这样的大神）
其他一些tips
1、如果是你大四，准备读研，而且你们课题组每年论文输出量很稳，那么赶紧进课题组跟着干活发论文，这样读研时后期再去大厂实习，就能占得先机；如果你课题方向不是很对口，或者你已经研二了，那么在你能毕业的前提下，赶紧找实习！赶紧找实习！赶紧找实习！
2、简历撰写。简历是面试官和HR对我们的第一印象，所以简历一定要好好写，但这也是很多人最容易忽视的一点。对于我来说，我的简历前前后后总共改了20多版，才感觉安心一些maybe我有点强迫症吧。主要是布局上尽量简约，逻辑清晰；内容上可以使用STAR法则进行撰写。注意：简历上的内容自己一定要完全搞懂！！！
3、毕业前的暑期实习和秋招提前批不要错过！！！很多算法hc在暑期实习就抢完了。并且如果可以实习转正的话，秋招压力会小很多。
4、平时注重技术输出，这个输出可以是写写博客，写写github等。
5、不到最后一刻不要放弃，每一轮都尽全力面试，尽量多拿offer，有面试就面，积累面试经验，以战养战，让自己能够在随时面试的节奏中能够从容。
6、每天坚持刷题。前几年面试手撕代码还只是leetcode easy难度或者剑指offer原题，但今年基本都是medium难度，有甚者直接hard题。
7、简历海投。不要把鸡蛋放在一个篮子里，我的一个朋友就投了70多家，可谓是精力十足。最重要的是，不要害怕面试，觉得自己没有准备好，所以迟迟不投递简历，错过hc充裕的提前批和正式批前期。而且你投递简历也不一定会收到面试通知，可能简历关和笔试关就被刷了，所以该投就投。
8、综合考量。毕业的第一份工作还是非常重要的，要在城市/平台/薪资/工作强度/发展潜力等等多方面考量。
9、调整心态。该吃吃，该喝喝，有事别往心里搁
最后
最后，本文可能会有没想到的地方，大家也可以去学术范逛逛，了解更加全面的情况
最后的最后，如果在参加笔试的时候，不知道该选什么，那就填ACDC吧~