百科问答小站 logo
百科问答小站 font logo



算法岗位真的需要顶会才能入场吗? 第1页

  

user avatar   tsxiyao 网友的相关建议: 
      

———更新———

写这篇回答只是希望提醒后丹们不要过度焦虑顶会的事情,修炼好自己的实力才是最重要的,合格的面试官不会因为你有顶会就给你放水,也不会因为你没顶会就不给你放好offer。

知乎上的顶会焦虑不会因为我的一个回答就改变什么,算法岗面试风气也不会改变啥,如果触犯了某些人的利益,那真是说声抱歉了:)


———原回答———

今年面了十几位候选人,有四五篇顶会被刷掉的,也有0顶会0比赛0实习放special offer的,有清北本科+PhD没拿到offer的,也有本硕双非大家抢着要的。过了简历关,至少我个人更希望把候选人放在同一起跑线上。

而且面的越多,越发觉得简历的漂亮程度跟最终offer与否以及offer等级似乎相关性也不是很显著。尤其简历上的顶会这种事情,与候选人实力的相关性我甚至觉得还不如一场热门比赛的头部名次来的有确定性。

举个例子

某名校实验室毕业手握几篇顶会的候选人,简历是真的漂亮,我抱着放SSP offer的期待去面他,结果发现每一篇顶会工作背后的领域发展的milestone、关键问题都搞不清楚,对主流数据集一份细致的case分析都没做过,再仔细一盘问,哦,简历上其中一篇NeurIPS原来是workshop。当然我也不否认workshop里有精彩的,继续仔细一盘问,main contribution就是在Transformer基础上把CNN、RNN一顿加,为啥加也不清楚,解决了啥问题也不清楚,唯一清楚的就是声称几个测试集都涨了零点几个点,觉得十分有效。


再比如,问两个基础问题(面向NLP岗):

为啥Transformer相比RNN更容易做深?更不容易出现梯度消失和爆炸?

把BERT的输入序列长度砍掉一半,模型参数量和计算量如何变化?

就能让相当多简历上挂顶会的候选人懵逼,这确实是我始料未及的。


我觉得很多后丹搞错了一点,顶会不应该是直接追逐的目标,而是深度思考和实践后往前更进一步的产物。你研究NLP,对手里的模型、任务、方法连个稍微深入点的思考都没有,水出来一篇顶会有啥用呢?最多不就拿着忽悠一下能力不行的面试官么,那种盲目崇拜顶会的水团队,你拿到了offer想去吗?

所以,算法岗需要顶会才能入场吗?

先练好内丹吧。对应届生来说,简历上的东西不用三页两页,半页简历都是够的,对应届来说,coding、机器学习、NLP(CV岗此处换CV)的基础做扎实了,然后在某个方向上稍微深入一下,就够了。别基础都没打好就各种抱大腿刷简历,刷到最后自己都不知道自己在干啥,就本末倒置了。

下面是我和小伙伴四年以来的努力,希望能成为大家成长路上的一束光:


user avatar   hzwer 网友的相关建议: 
      

别天天忽悠学弟了 编程能写好 leetcode 中等题就不错了

dl 基础,能说清 batchnorm 实现的都不多

看到 a 会二作面试官眼睛能发光了


user avatar   ceng-guan-rong-72 网友的相关建议: 
      

咱都是搞算法的,都对数据敏感一些呗。

顶会呢,一年算1w人中奖,还不带去重的,还有没毕业的,继续深造的,老师教授的。然后入场算法的人比这多还是比这少?

所以其他人是走后门的还是潜规则的?(狗头)


user avatar   huo-hua-de-41 网友的相关建议: 
      

这也算关于算法工程师的经典谣言之一了。

如果你问,各大公司xx lab不用做业务,做做研究发发论文美滋滋的研究型算法岗真的需要顶会才能入场吗? 那我的答案是,真的。这种岗位不止要顶会,还需要博士学位。

但对于更多的业务向的算法岗,这就是谣言。

至少今年看来,感觉想转算法的很多,但真有点水平的并没有增加。有顶会的更是凤毛麟角被抢爆,根本不敢要求实习生有顶会,只要有能力有想法能干活就行。

前前后后大概面了几十个学生,一周能面十几个。我可以为大多数学生做一个画像:

一个研究课题,结合课题相关发表的一些论文。大多数CCF B或IEEE的普通杂志。CCF A会议的极少,有CCF A论文优势极大。

没有或者一段小公司实习。有独角兽级别的实习经历优势已经极大。

没有或者一段比赛,甚至有学生写天池或kaggle 教程型的比赛(是的,泰坦尼克号那个),这种真没用,只能说明你入门了。还是要找个正儿八经的顶会比赛或者天池较主流的比赛。

大多数学生基础不牢,过拟合说不清,sgd和adam分不清,基础不牢是极大的减分项。

大多数学生代码能力不足,我不爱考leetcode,你做检测的至少iou怎么算要知道吧,但写不出写不对的学生很多,能正确写出来的都算优秀的了。(还是说学生都去刷leetcode了,这个面试官怎么不按套路出牌啊)

最后鼓励你一下,真心热爱ML和DL的同学,不用害怕,勇敢往里冲。(定义一下什么真心热爱,可以是没日没夜废寝忘食的打比赛,可以是一天读十几篇paper不会累,可以是一天写12小时代码越写越兴奋)

对于只是看到高薪(其实也不高了,现在和开发岗也差不多,能多出3000块?)想来混饭吃的,我还是劝退的,这行聪明人太多,混是混不走的。


再从一个角度谈一下,就是这工作根本没那么高大上,对超级牛逼的学生并没有那么强的吸引力。

业务向的算法岗,50%的时间搞数据,30%搞评测。20%的时间做模型。本来就很多鸡毛蒜皮琐碎的事情。真一手顶会的学生愿意来?不也正说明了这行的门槛根本不可能那么高,顶会才能入场。

那可能在很多网上抱怨的人眼里这都不算工作吧,搞研究做非常neat科研工作的才配叫“算法岗位”

业务向的岗位,是未来增长的主要方向。研究向的岗位,除了深度学习刚火那几年产生了一批,现在基本都属于冻结状态。

所以想入行的同学考虑清楚,以后大概率你的工作岗位是业务向的。




  

相关话题

  为什么都说神经网络是个黑箱? 
  2025 年机器将替代 8000 多万工作岗位,哪些岗位可能会被替代?又可能创造什么新的机会? 
  有哪些比较好的元学习(meta learning)领域的学习资源? 
  有哪些结合医学、计算机、人工智能的研究领域? 
  Yoshua Bengio为什么能跟Hinton、LeCun相提并论?? 
  有哪些算法惊艳到了你? 
  在军校学习军事情报专业毕业后是不是就要从事像间谍一类的工作? 
  高性能计算中心对建设世界一流大学来说重要吗? 
  R 中的哪些命令或者包让你相见恨晚? 
  机器学习到底是什么,如何使用这项技术? 

前一个讨论
感染了幽门螺杆菌,一定要治疗吗?
下一个讨论
青岛大学回应保安殴打学生:已辞退,反映出学校安全管理的哪些问题?还有哪些信息值得关注?





© 2024-12-22 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2024-12-22 - tinynew.org. 保留所有权利