算法岗位真的需要顶会才能入场吗？

算法岗位的招聘门槛，尤其是在大厂和研究机构，确实让不少求职者感到焦虑。很多人觉得“没有顶会就别想进”，这话虽然有点绝对，但背后折射出的确实是当下算法岗位对求职者硬实力，特别是科研能力的极高要求。

顶会，为什么这么重要？

首先，我们需要理解为什么顶会论文会被如此看重。

技术实力的直接证明： 顶会（如 NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ACL, KDD 等）是机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域最权威、最前沿的会议。能在这个级别的会议上发表论文，意味着你的工作在学术界得到了认可，你的研究思路、技术方法、实验设计都达到了行业顶尖水平。这比任何简历上的描述都更有说服力。
解决复杂问题的能力： 算法研发的核心在于解决未知、复杂的问题。顶会论文往往代表了对现有技术的突破、创新算法的设计、或是对重要问题的深入分析。这反映了作者具有独立思考、深入钻研、解决难题的能力。
工程落地潜力： 虽然顶会论文偏重理论和方法，但很多时候，能发顶会的算法都经过了严谨的实验验证，甚至在某些场景下已经初步展示了工程落地的可能性。大厂算法岗位的最终目标是将算法应用于实际产品，解决商业问题，顶会论文在一定程度上预示了这种潜力。
学习和跟进前沿的能力： 算法领域技术更新迭代非常快。能够持续跟踪并产出高质量的学术成果，说明求职者具备很强的学习能力和对行业前沿的敏感度。

那么，没有顶会，就真的“没机会”了吗？

答案是：不一定，但难度会显著增加。

我们得承认，对于很多追求极致技术能力和前沿研究的岗位，尤其是那些有明确“Researcher”或“Research Scientist”字样的职位，顶会论文是非常非常重要的敲门砖。如果你想去的岗位是某个大厂的 XXX 实验室（比如谷歌大脑、Meta AI、微软研究院、阿里达摩院、腾讯AI Lab 等），那么顶会论文几乎是标配，甚至需要多篇。

但是，算法岗位并非铁板一块，不同类型的岗位对“顶会”的需求程度是不同的：

1. 纯研究型（Research Scientist / AI Researcher）：
要求： 极高。 顶会论文是这个岗位的硬性门槛，通常需要一作的顶会论文。很多时候，多篇顶会或者在顶会上有亮点工作，才有可能获得面试机会。
原因： 这类岗位的主要职责就是在前沿领域进行探索和突破，产出原创性的学术成果。
没有顶会怎么办？ 难度极大。除非你有其他极其突出的能力，例如在某个细分领域有非常深入的理解和实践经验，或者有非常知名的开源项目贡献，否则很难进入。

2. 算法工程型（Algorithm Engineer / ML Engineer）：
要求： 中等到高。 顶会论文是一个加分项，但不是唯一的要求。重要的不是有没有顶会，而是你解决实际问题的能力。
原因： 这类岗位更侧重于将已有的优秀算法落地到实际产品中，进行优化、部署和维护。他们需要理解算法原理，并且具备扎实的工程实现能力、数据处理能力、以及对业务的理解。
没有顶会怎么办？
强烈的工程实践能力： 如果你在大型项目中承担了核心算法模块的开发，并且有成功的上线和应用经验，这是非常宝贵的。你可以强调你在项目中的技术贡献、解决的工程难题、以及算法的实际效果。
高质量的中文会议/期刊论文： 虽然不如顶会，但国内顶级会议（如 CCF A 类会议）或期刊上的论文，如果内容扎实，也可能是一个亮点。
有影响力的开源项目贡献： 如果你为 TensorFlow, PyTorch, Scikitlearn, Hugging Face 等知名开源项目贡献过高质量的代码或模块，这证明了你的代码能力和社区影响力。
优秀的竞赛成绩： 在 Kaggle, 天池等数据科学竞赛中取得优异成绩，特别是能进入决赛并获得奖项，也表明了你的算法建模和调优能力。
扎实的计算机基础： 数据结构、操作系统、计算机网络、数据库等基础知识的扎实程度，以及在大型项目中的架构设计能力，对算法工程师来说也至关重要。

3. 偏向业务应用型（如推荐算法、搜索算法、风控算法等）：
要求： 中等。 顶会论文依然是加分项，但更看重你对特定业务场景的理解和算法应用能力。
原因： 这类岗位需要将算法技术与具体的业务场景结合，解决实际的商业问题。他们需要算法工程师理解业务逻辑，设计和实现适合业务的算法模型，并能通过实验评估算法效果。
没有顶会怎么办？
深入的业务理解和实践： 如果你有在某个具体业务领域（如电商推荐、社交网络分析、金融风控）的深度从业经验，并能通过项目经历展示你如何运用算法驱动业务增长，这是非常有价值的。
良好的数据分析和实验设计能力： 能够独立完成数据分析、特征工程、模型训练、A/B 测试等流程，并能清晰地展示算法带来的业务价值。
对算法的“匠心”： 即使没有顶会，但你对某个常用算法（如 XGBoost, LightGBM, LSTM, BERT 等）有非常深入的理解，能针对性地进行优化和调整，解决实际问题，也会被认可。

如何提升竞争力，弥补“没有顶会”的遗憾？

如果你目前还没有顶会论文，或者希望增加录用机会，可以从以下几个方面着手：

深耕实际项目： 参与有挑战性的项目，并在项目中承担核心算法开发和实现的角色。确保项目有数据支持，能够量化你的贡献和算法效果。准备好清晰的项目介绍，重点突出你解决的技术难题和取得的成果。
提升工程能力： 算法最终要落地，扎实的编程能力、对常用框架（TensorFlow, PyTorch, Spark 等）的熟练运用、对大数据处理、模型部署等方面的能力，都是算法岗非常看重的。
关注开源社区： 积极参与或贡献知名开源项目，这不仅能提升你的技术能力，也能获得业界的认可。
学习最新的技术和理论： 即使不发论文，也要保持对最新技术动态的关注，理解最新的研究成果，并在实际工作中尝试应用。
参加学术竞赛： 在 Kaggle 等平台上取得好成绩，或者在一些重要的学术竞赛中获奖，也是一种能力证明。
撰写高质量的技术博客/文章： 分享你在学习和实践中的心得体会，对复杂算法进行深入浅出的讲解，也能体现你的技术深度和沟通能力。
面试准备： 充分准备机器学习、深度学习、数据结构、算法、概率统计等核心知识，以及你简历上的每一个项目细节。

总结一下：

“顶会”是算法岗位，尤其是研究型岗位，一个非常强烈的信号，代表了顶尖的科研能力。没有顶会，不代表完全没机会，但会让你在竞争中处于劣势，特别是在那些高度依赖前沿学术研究的岗位上。

如果你想进入算法领域，但目前还没有顶会，不要因此灰心。专注于提升你的工程实践能力、在实际项目中创造价值、积极参与开源社区、并系统地学习和掌握算法知识，这些同样是敲开算法大门的重要途径。 并且，要清楚自己想去的具体岗位类型，了解该岗位的核心要求，然后有针对性地去准备。

最终，招聘官看的是你的 “解决问题的能力”。论文只是证明这种能力的一种方式，而项目经验、工程能力、竞赛成绩等，也是非常重要的证明。

网友意见

———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：

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

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）

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。

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