专栏名称: 沉默王二
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互联网顶尖人才学历要求一览表。

沉默王二  · 公众号  ·  · 2024-11-15 14:04

主要观点总结

本文主要介绍了两位球友通过不同路径获得顶尖大厂offer的经验,并详细描述了他们的工作内容和成长经历。同时,文章还提到了小红书作为快速发展的公司,在招聘顶尖人才方面的优势和特点,包括其愿意给新人发挥潜能的空间、独立负责项目机会多等。最后,文章给出了一些面试准备的建议。

关键观点总结

关键观点1: 陆时的经历

陆时本科打竞赛+博士做科研,通过不断努力发表了多篇论文,获得优秀博士论文奖。她在小红书主要负责社区搜索组的搜索精排CTR预估模型,工作第一年就取得了很大的进展,和清华大学组团拿到了信息检索顶会SIGIR的best paper。

关键观点2: 剑尘的经历

剑尘是工程方向的,通过参与开源项目和在大厂实习,积累了很多实战经验。他毕业时拿到了多个顶级offer,最终选择了小红书。他在小红书负责云存储项目,入职仅一年就独立负责项目,且项目难度相当于在其他公司工作5年才能带的。

关键观点3: 小红书的招聘优势

小红书业务发展快,提供了充分的挑战和机遇;简单的团队氛围和强大的技术土壤吸引了顶尖人才;公司愿意给新人发挥潜能的空间,独立负责项目机会多。

关键观点4: 面试准备建议

技术基础的掌握度一定要和岗位高度契合;项目经验要实事求是;数据结构和算法是必考项,需要重点准备。


正文

大家好,我是二哥呀。

每年秋招,都会有一些特别优秀的球友,拿到多个大厂的 SSP offer,甚至顶尖人才计划,比如说这位球友,就拿到了多个头部互联网大厂的顶级 offer,来问我到底该怎么选择?

对于应届生来说,第一份工作的意义重大,原因很简单,遇到发展快的公司、上升期的业务、给空间的老板,能承担更重要的开发职责,也就能快速晋升,不仅技术成长快,回报也更加丰厚。

三五年内,就能甩开同龄人一个巨大的身位,往后的职业生涯就会顺风顺水,平步青云。

有些球友咨询我怎么才能拿到顶尖 offer,这类岗位门槛究竟有多高? 跟普通的 offer 到底差别有多大?

我按照大厂人才计划发布的年份,整理了一份表格(一目了然,含要求、学历、方向),给大家做个参考:

PS:内容主要来自球友反馈,有偏差的地方欢迎大家在留言区补充(等你哟)。

其次,还有快手的 K-star、京东的 DMT 计划、小米的未来之星等,这里就不一一列举了,总之就是看名字“高攀不起”,薪酬也十分夸张,总包在 80w~200w 左右,甚至更高。

不过从中可以看得出,人才计划的要求确实高,但也能总结出一些门道:

  • 基本条件 :一般要求 top 院校,博士会更有优势。当然,都不是硬性条件,像美团和小红书,特别优秀的本科、硕士也有很大机会。
  • 能力要求 :必须在某个领域很突出,卷大模型类的,至少是要有顶会 paper 或专利,CCF 5A 这种。如果是工程的话,得是实践能力很强的高手(纸上谈兵的没用)。
  • 研究领域 :AI 领域居多,因为现在大家都在争抢 AI 人才,尤其是大模型相关;一些公司也会设置工程类的,比如腾讯和小红书;华为和美团还会有硬件方向。

那该如何拿到这类顶级 offer 呢?

这恐怕也是大家最关心的问题,毕竟谁特么不想“年薪百万,有才又有钱”,别说你不想,反正我想。

接下来,我将通过两位球友的真实经历,来给大家传授一下经验。那相信关注二哥的读者不仅上进,还特别听劝,毕竟二哥就是这样的人呐(脸皮真厚 🤣)。

① 陆时:本科打竞赛+博士做科研

先说一位女生,陆时,本科是北邮的,保送清华直博。校招拿下了 10 多个 offer,基本都是人才计划和 SSP,包括百度 AIDU、腾讯大咖、快手 K-star 等,最后选择了小红书的 REDstar。

可能大家一看她“清华博士”的头衔就会想当然地觉得她这一路走得顺顺利利,其实也不尽然。

陆时大学之前都没有接触过编程(据我所知,像北邮这类计算机很牛的专业,很多同学都是初高中就开始打比赛的),用她自己话说,高考报志愿时,没想太多,就是想找个好就业的专业。本科去参加 ACM,结果虽然不理想,但让她体验到了编程的乐趣,也坚定了选择。

总之, 就是找到自己热爱的事,并且愿意沉浸其中,为之努力

陆时保送清华读博后,第一篇论文经历了多次拒稿,一度担心无法毕业。

后面经过不断调整心态和对研究的打磨,终于发表第一篇论文。博士毕业时,她已在 SIGIR、WWW、WSDM、CIKM、TOIS 等顶会顶刊发表十余篇论文,并获得 2023 年度吴文俊人工智能科学技术奖优秀博士论文奖,还在 WSDM Cup 2023 全球竞赛中获 Web 搜索和无偏排序任务亚军。

咱就是说,这样的履历,任何面试官都不会放过吧!

这里二哥也是温馨提醒大家一句, 搞算法的话,科研和竞赛都是进大厂人才计划的敲门砖 。竞赛提升“码力”,科研提升探索、抗压能力,这些都是工作中亟需的特质。

目前陆时在小红书主要负责社区搜索组的搜索精排 CTR 预估模型。按照陆时的说法就是:写代码是自己享受的事,她现在是边写代码边搞研究,项目推动研究,研究反哺项目,直接形成闭环。

博士 5 年沉淀下来的科研优势加上在公司的实践经验,工作第一年,她就在业务上精进了许多,更是在团队的合作下,和清华大学组团拿到了信息检索顶会 SIGIR 的 best paper,要知道,这可是中国大陆机构第一次拿到该奖项。

秀,实在是秀。

用她的原话就是:“选择小红书是因为喜欢这个产品,它比较多元和包容,自己也是重度用户。加入这样的平台,自己有更大的施展机会。”

事实也的确如此,加入小红书这一年,陆时最大的感受是:

  • 业务发展快 :小红书高速增长的业务带来了充分的挑战和机遇,让自己有更大的发挥空间,不仅有成熟的业务可以去优化,也有新的业务去探索。
  • 简单的团队氛围 :员工规模不算特别多、大家都是很纯粹地在做事,每个团队都有很多能力强、有意思、比较同频的 peer,人才密度比较高。
  • 搞大模型的“天然土壤” :大模型的训练基础是数据,小红书有海量的 UGC,且是图文笔记+视频等多种形态,这就比单一的视频或图文要有挑战。
(陆时平时用小红书搜“养猫攻略”)

② 剑尘:专注实践,本科拿顶级 offer

再说另外一位比较接地气的球友,剑尘,00 后,本科毕业就拿到 8 个 offer,有小红书的 REDstar ,还有其他大厂的 SSP 和人才计划,最后对比之后还是选择了小红书。他告诉我:

  • 小红书的 leader,是唯一跟他聊了未来 2 年规划、并给出了 OKR 的。一年后回看,当年 Leader“画的饼”已经提前实现了。
  • 小红书愿意给新人充分发挥潜能的空间,因为确实人少、战场多。

剑尘是工程方向的,做云存储。校招入职 2 周,就开始独立带项目。现在工作一年,带的项目难度,相当于在别的公司工作 5 年才能带的。这个项目去年为小红书省了两三千万的成本。

强,实在是太强了。

陆时的经历可能更适合科研能力比较强,刷题能力比较强的小伙伴; 剑尘的经历可能更适合项目实战能力比较强的小伙伴

剑尘是从大二下学期 (2021.5) 开始参与开源的,也是从这个时候开始确定自己的兴趣爱好,那就是做基础架构技术,他最喜欢的开源项目是 RocketMQ。

当时做的是 Raft 模式升级:利用 DLedger 实现一个基于 Raft 的一致性模块(DLedger Controller),并当作一个可选的选主组件可以嵌入在 Nameserver 中,Broker 通过与选主模块的交互完成选举以及统一的复制算法。

也是参与的开源之夏,和之前另外一位拿到字节 SSP offer 的球友可以说是完全一致的路线,不盲目考研,而是在技术层面深耕。

先参与开源项目,打造影响力,然后尽早去实习,通过实战进一步提升自己的技术实力。

这样做地好处就是, 节省三年的读研时间成本,还能接触到很多大厂的 leader ,打开自己视野的同时,也能让这些大厂 leader 看到你的能力,提前被锁定。

问了剑尘一些参与开源项目的心得体会,这里也同步给大家:

  1. 可以先想一想最近探索或者研究过的技术,然后在开源社区上搜索这个方向相关的项目。
  2. 尽早给导师发邮件,并且附带上简历,表明自己想做的项目;可以多个 PR 提交代码,方便导师 review。
  3. 在申请之前,最好提前对项目进行深度研究,沉淀一些可视化的文档或者知识图谱。

剑尘很早就摸清楚了自己的喜好,那就是做基础架构方向的研发,这个方向很需要实践能力,因此他不仅做开源,还早早地去大厂实习了。

毕业选 offer 时,他很清楚自己要什么,那就是更纯粹地追求技术上的成长,因此他需要做更重要、更有挑战的项目。

如果是去别的大厂,就只能做某个单一的模块,很少有机会独立负责一个大的项目。而 小红书的云存储可做的空间还很大,还有很长的路要走,更能给新人更多独立带项目的机会

③ 二哥的一些掏心掏肺的话

剑尘曾给说,大一的时候他还处于掉线状态,大二的时候看身边很多同学都开始跃跃欲试地准备考研了,但自己并不感冒。因为他清楚,自己感兴趣的工程领域更看重实践能力。

于是就机缘巧合地参与到越来越多的开源活动当中,从 Talent Plan 学习营,到 SOFAJRaft committer,再到 Apache RocketMQ Committer,一路升级打怪,能力也逐渐得到了大家的认可。

一个校招生入职 1 年,own 别人工作 5 年才能带的项目,关键还做的很不错。

一方面当然离不开他个人的努力,另外一方面,小红书确实愿意给机会 ,mentor、leader 都很信任他。







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