秋招海投!985信通硕士的2024届互联网+央国企秋招记录

本文首发于小红书FelixTea,欢迎关注我了解更多自动驾驶干货内容,央国企、互联网求职面试经验!

一、个人背景介绍

本科:211大学理工科信通专业

硕士:985大学理工科信通专业

科研项目经理:

  1. 2D目标检测相关的论文1篇(不是视觉顶会)
  2. 2D目标检测相关的发明专利1-2件(秋招时还没授权)

实习经历:

  1. 一段国有四大行科技岗位实习
  2. 四段为期总共超过一年以上的自动驾驶独角兽公司的实习经历(实习期间主要做BEV感知算法以及Occupancy感知算法)

时间线梳理:

  1. 4-8月份开始准备和投递各个互联网+车企公司的提前批;
  2. 8-11月份准备和投递互联网、车企、航天院所、银行的秋招;
  3. 主打海投的策略,但主要侧重自动驾驶和银行的科技岗位;

二、Offer情况

包括但不限于以下这些Offer,写的过于详细担心会被熟人认出来

  1. 多家国有四大行数据中心科技岗Offer
  2. 百度自动驾驶感知算法工程师Offer
  3. 地平线自动驾驶感知算法工程师Offer
  4. 理想自动驾驶感知算法工程师Offer
  5. 美团自动驾驶感知算法工程师Offer
  6. 美图视觉算法工程师Offer
  7. 联想研究院3D视觉算法工程师Offer
  8. 华为车Bu自动驾驶感知算法工程师Offer
  9. 航天院所第一梯队暑期实习Offer
  10. 航天院所第二梯队算法研发工程师Offer
  11. 三大运营商相关科技岗位Offer
  12. 未完待续...

三、秋招求职心得感悟

本人在秋招过程中大大小小共面试了上百家互联网、智驾车企、金融央国企、运营商以及航天院所,感觉不同的求职赛道对于简历内容、自我介绍、面试准备既有共同点也有各自赛道的侧重点。

  1. 相同点:
  2. 无论投递哪个赛道都要尽早的准备,在准备的过程中查漏补缺,不断补齐知识短板,有备无患
  3. 因为每年各个公司的行情不同,建议大家尽量海投,投递的公司越多,可以进行的笔试和面试就越多,逐渐的就适应了笔面的节奏,做到更加的游刃有余
  4. 简历中的内容一定都要弄懂,弄会,否则被面试官问住之后非常尴尬,给面试官的印象也会大打折扣
  5. 简历一定要多改,多打磨,可以找往届的师兄师姐,或者其他找过类似工作的优秀同学帮忙修改
  6. 面试的过程中一定要自信,自信,自信❗自己已经准备了那么久,一定要将自己最好的一面展示出来
  7. 不同赛道的侧重点:
  8. 互联网+车企:最好简历当中有和公司业务匹配度比较高的项目或者论文,同时算法题刷的越多越好💯
  9. 金融央国企、运营商:
  10. 由于今年银行的笔试已经变成了线下考试,所以行测还是要提前准备,越熟练越好。
  11. 同时还要多练习无领导小组讨论、结构化、半结构化面试等等
  12. 最好有和投递岗位相匹配的实习或者学校项目
  13. 航天院所:随着竞争越来越激烈,在航天院所的面试中也比较看重候选人的学历、学校背景、项目匹配程度。如果自己在读研期间所做的项目和航天院所比较匹配的话则有更大的竞争力

关于我当时各个赛道的秋招经验总结就先写到这里,后面还会不断更新自己在不同赛道秋招过程中的经验和面经总结,有需要的同学可以先关注哦~

同时欢迎各位求职小伙伴私戳我,大家互相交流求职经验!

#秋招##国企##互联网##面经##算法#
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哥,美图的offer 谈薪了吗已经?
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发布于 2024-10-12 18:41 广东

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中南大学 Java
3.26 一面还是自我介绍然后是面试官介绍部门业务(其实这个时候鼠鼠就感觉不太对劲了,不是已经想要我了就是已经不想要我了)然后面试官说部门招聘就关注大模型使用情况和java后端相关的基础知识先问了大模型相关的1.用过哪些大模型2.本地有部署过大模型吗3.agent,智能体了解吗(听见这个鼠鼠真是天塌了,当时猛攻java,真是对ai一点不熟)4.RAG了解吗,检索增强(更是心想完犊子了)虽然感觉面试官有点无语,但他还是决然的问了6.那你学校里有ai相关的经验吗7.看到鼠鼠在简历混上去的cv论文,残差优化模型好久没看也没太说上来然后面试官沉默一分钟说,看看java基础相关的吧8.你觉得两个项目哪个比较复杂9.简单讲述一下这个项目难在哪,为什么,怎么解决的10.秒杀业务,redis里存什么东西11.为什么要存放用户id和优惠券id,有没有其他优化方案12.这样不会出现第一次在redis中还没操作完,然后又出现新的请求怎么办当时真的昏,全忘干净了,瞎扯一通,面试官又沉默一分钟13.线程池有哪些关键参数14.https是如何保证数据安全的(当时以为是校验和,后来感觉问的是SSH连接)然后又沉默半分钟,到反问环节了1.刚刚提到工程和算法,两个部门都具体在干什么,工程涉及到算法的部分有多少2.怎么学习大模型(确实问的太宽泛了)不出所料,不到一个小时就挂了
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