作為京東集團2019秋招的一名算法崗面試官，來為大家解讀一下如何在AI領域的校招中脫穎而出。

我主要參與了提前批和定向校招的簡歷篩選與初輪面試環(huán)節(jié)，感覺今年競爭是真的很激烈，體現(xiàn)在如下幾個方面。

1.簡歷數(shù)量多

作為初試官，最痛苦的就是從HR轉發(fā)過來的海量簡歷包中挑選出符合部門需求的候選人，尤其是很多同學的背景和經(jīng)歷都非常優(yōu)秀。今年校招截止到目前到我手上的算法崗簡歷大概有400+，通過簡歷篩選進入初試環(huán)節(jié)的同學大概有20個，由于我們部門headcount有限，最終發(fā)了3個offer。由此可見，每一輪的轉化率確實很低，連作為面試官的我都覺得很殘酷。

2.候選人質(zhì)量高

高到什么程度呢？到我手上的400多份簡歷，都是國內(nèi)985&211院校在讀研究生，都是軟件工程或者計算機相關專業(yè)，都有過2-3個機器學習項目或者實習經(jīng)歷。我第一眼看到這么多優(yōu)質(zhì)簡歷的時候是震驚的，還和組內(nèi)其他算法同事討論了下，咱們當年在學校期間能夠達到這樣的水平么？答案是否定的。有賴于前兩年國內(nèi)top院校開始系統(tǒng)教授機器學習課程，以及業(yè)界公司提供的豐富實習和競賽機會，2019校招的算法崗位開始迎來了井噴期。與前幾年很多算法崗應屆生多是半路出家或者自學的情況相比，今年的應屆生可謂個個全副武裝，身經(jīng)百戰(zhàn)。

3.招聘者競爭激烈

其實不光候選人對于崗位競爭激烈，招聘者對于優(yōu)秀的候選人競爭也是相當激烈，舉兩個小栗子。

第一個是京東集團內(nèi)部，各部門面試官對于校招簡歷都是搶的，面試官不僅要篩選簡歷，還要自己打電話給候選人約定面試時間，因為如果等到HR統(tǒng)一聯(lián)系候選人，自己選中的候選人可能就被其他部門捷足先登了。

第二個是去蘇州某校軟件研究所參加定向校招，發(fā)現(xiàn)校方邀請了幾乎國內(nèi)頭部所有的互聯(lián)網(wǎng)公司以及AI獨角獸，安排了一連十天的招聘活動，許多面試官也是和我們一樣從北京連夜過來的，可見各大公司對于校招的重視程度。

所以如何從今年校招如此激烈的形勢中脫穎而出呢？對于還沒有拿到心儀offer的同學，我有以下幾點小的建議。

1.簡歷突出重點

對于算法崗這個理工科候選人匯集的崗位，相信簡歷的撰寫對于大家都是一個老大難問題，我這里只強調(diào)一點就是簡歷上一定要突出重點。

首先既然是投遞的算法崗位，簡歷上一些前端后端的研發(fā)經(jīng)歷就不用寫了，一些個人興趣愛好面試官也是不太關心的就可以省略了，應屆生簡歷盡量保持在一頁內(nèi)。其次可以多寫一些具體的算法名稱以及模型評估指標，這些術語和數(shù)字會讓面試官一目了然。最后就是建議項目和實習經(jīng)歷的內(nèi)容可以遵循“STAR”法則，也就是項目背景（Situation）、項目內(nèi)容（Task/Action）、項目成果（Result）的三段式結構。

2.注明研究領域

對于經(jīng)驗較為豐富或者有感興趣方向的候選人，可以在簡歷的開頭就注明自己的研究領域，比如CV/NLP/ML等，這樣子不僅可以提升面試官篩選簡歷時的第一印象，也可以使得候選人自己寫簡歷時更加focus在相關方向的經(jīng)歷。

其實AI崗位發(fā)展到當前，招聘方越來越需要通曉某個領域算法的專才而不是全才，所以對于剛走出校園的應屆生，盡早找到自己的研究方向并深耕下去，才能在目前競爭激烈的算法市場上占據(jù)一席之地。

3.夯實數(shù)學功底

目前國內(nèi)的機器學習課程多開設在軟件工程或者計算機學院，而國外的機器學習課程最早是開設在統(tǒng)計學院的，因而導致了國內(nèi)很多AI崗位候選人偏工科背景而數(shù)學基礎相對薄弱。

然而許多AI算法本質(zhì)上都是數(shù)學或者統(tǒng)計模型，如果想真正深入了解各類算法本質(zhì)并且靈活應用，數(shù)學統(tǒng)計知識的積累還是至關重要，這方面也是包括我在內(nèi)的許多面試官會重點考察的內(nèi)容。

這里附上另一個問題中李沐大神回答的機器學習鄙視鏈博大家一笑，但是確實可以看出數(shù)學基礎對于AI算法候選人的重要性。