你的 2023 秋招进展怎么样了？ 期货诈骗案到法院怎么咨询进展问题呢知乎

谢邀，本人Top2计算机本科，海外不知名村镇读了个授课型水硕，手上一作四篇，二作一篇，总共paper只有5篇；四篇ML，两篇CCF-A期刊，一篇CCF-B期刊，两篇CCF-A ML顶会，其中一篇oral，citation加起来一共50+，有比赛拿过第一。感觉申请PhD太卷（本科申请的时候已经被全聚德过），所以目前只看了工业界机会。

我想分享一下我面北美各个大中小厂以及国内量化的经历，给ML领域的同学们，尤其是学弟学妹们打一剂预防针：如果今年再让我来复现一次，肯定没有像下面这样的结果。我首先申明比我牛逼的人太多，我仅仅分享我自己的经历，一家之言，大佬轻喷，手机码字，有错误希望礼貌批评指正。如果有同学认出我，还请不要透露关于我的私人信息，谢谢～

我的时间线从21年9月一直持续到22年3月，开始时候对自己没什么信心，于是就海投了北美这边能听说过的公司和听都没听说过的公司，投的工作范围从前端后端infra一直到炼丹（当时接受了知乎前辈们的建议学习了下React，现在发现真有用）；当然如果能进研究院继续自己的研究方向是再好不过，但是众所周知，想进像FAIR、Google Brain之类的机构，没有PhD学位的话就如同地狱难度（有PhD可能也挺难的……但是我只是个水硕）。同时也考虑了国内的一些量化岗位，因为薪酬能够跟北美普通SDE match并且996的情况听说比国内大厂要稍微好一些。

按照岗位类别来：

Research

FAIR：找人内推进了面试，无oa，一轮BQ，一轮ml system design关于CV的但是我并不搞CV，两轮coding都是奇怪的概率还差点没做出来。最后应该是没过hc因为面的时候已经二月了，三月还是四月放出来消息说停止招聘（但是如果有hc的话应该能拿到offer……也有可能是我想多了）

Nvidia Research：自己投进了面试，无oa，第0轮是个中国人然后全程中文交流，还跟我说我们Research组基本上不招master除非有很多paper的那种，我说我有啊只不过没写在简历里，这份简历是用来找SDE的，然后详细说了下每篇paper干啥的并且那个非ML的paper还正好对口，于是进了二面；二面是hiring manager面感觉聊得来；终面搞了五轮，一轮BQ，一轮Distributed ML Design，一轮和大老板聊天，剩下coding。聊得很开心于是就有了offer。

MSR：找本科老板refer到了面试，无oa，面了两天，先是一个小时的presentation介绍自己之前做了啥工作，然后6轮面试，四轮是ML coding或者普通coding，一轮是八股文面（不出意外挂了……就是os底层还有python底层实现，当时不会），一轮hiring manager面。估计挂一轮就无了，后面果真无了，二月份面挂七月才收到拒信……不过也还好，面的是个做CV的组，其实不是很match

OpenAI：自己投进了面试，oa十道题花满两个小时做完，体验很好（估计满分了）；第一轮是team match然后没match太满意，于是就把我的简历转交给我所在的research领域的manager手上然后就match上了，于是第二轮面了个paper reading，终面面了写前端（虽然我会React但是并没有现场用……现场用不是作死嘛2333），提前一个小时写完。于是就有了offer。

Google Brain没认识的人推不进去；Salesforce Research推了但是被拒了；DeepMind在英国不考虑；Apple有Research的组但是很难match；亚麻Applied Scientist进了面试但是问一堆ML八股文感觉没啥意义就消极面试挂掉了。

Sea AI Lab在新加坡，拿了return offer但是家里人始终想让我去北美工作…

北美大厂

Google：狗家当年招人力度很大，不像今天这样连ng都不给hc。九月份就投了简历，之后过了好一阵子别人都面完了我才开始收到hr reach out，然后就是正常的oa和onsite，四轮coding一轮bq，其中有一轮是toy system design，瞎吹就行。后面顺利拿了offer。

Facebook：也是九月投了general sde的简历。因为去年有实习的offer但是去不了，所以今年就给我免了几轮电面直接onsite，但是吧，我挂在了bq上面（于是后面面FAIR的时候给我加面了一轮bq）……没人挂的地方挂了，献丑了

Amazon：ng sde oa很简单但是做军规的时候放飞自我，于是喜提rej

Twitter MLE面了一轮coding但是不知道为啥挂了……可能是没hc了

Apple、Netflix没啥认识的人

Tiktok面了MLE，一共三轮，一边coding一边聊天，感觉巨水……然后也拿了offer

北美小厂 && 创业公司

Pinterest面了个MLE，直接onsite面了5轮，我也忘了面了啥……反正拿到了offer，但是后面跟hiring manager聊了好几次发现他们做内容推荐的只有一个组，但是做广告推荐的有一整个部门，往好了说是scope大、提升空间多，往差了说是这公司药丸（x

Cerebras也是MLE，是一家做大芯片的公司，定位是取代nvidia的gpu来做计算机芯片的co-design。主要和hiring manager聊天，其他面了两轮coding，也拿了offer，感觉还行

OctoML是陈天奇老师办的创业公司，专门搞TVM，onsite面了五轮，每一轮几乎都是聊天介绍我的research direction虽然和编译器没半毛钱关系，甚至有一轮直接考我research domain specific question我都惊呆了。拿了offer，感觉很好，于是抽空去了趟Seattle参观了下公司长啥样（

Anyscale搞Ray，结果第一轮面试我不知道为啥二分写出了个bug de了半天，虽然de出来了但是让对面显得我很菜，于是喜提rej

Databricks十分奇葩，投了两次，两次oa都是849/850然后第二天给我拒信不知道为啥

Duolingo面MLE但是感觉做的东西没啥意思，于是只面了一轮然后自己cancel掉了

车场也面了几家但是没啥结果：

Cruise只有hr面然后没hiring manager要；waymo和nuro都内推了都没鸟我

Pony.ai和Weride好像都过了一轮，其中一个现场手写线段树然后发现对面并不会线段树……后面想了想国内公司过来开厂多半公司文化toxic要不就是和政府关系处理不好，于是都没终面

还有些奇怪的小公司后面想了想实在没必要面于是就谎称自己已经签了别的offer（其实没有

北美量化

HRT：投了两次，第一次过了电面到onsite拿了一件swag，结果可能是onsite的时候第一轮coding没写好有bug但是对面不说，在第三轮的时候被中途赶了出来，十分奇葩；第二次是挂在第一轮电面，考了一些python底层知识比如

你知道with xx as xx: xxxx 调用了 __enter__ 和 __exit__ 吗？我知道这俩函数的参数是啥？鬼知道当with块内有异常抛出的时候会怎么处理？鬼知道

我觉得考这种东西毫无意义，查手册doc就能解决的事情为啥需要这么考察背诵默写，那倒不如直接hire个LLM或者搜索引擎，还能免费996（

Sunrise Futures：进了onsite，结果都是考一些brain teaser但是我没法很快反应过来，以及考一些很复杂的dp，还有博弈论比如把sg函数放进来，早都忘光了，喜提rej

Akuna Capital：投了好几个岗位结果真的每个岗位单独面试，太多了，面不过来；于是某一面我直接说我不想面了，反正还有很多akuna的面试，结果面完之后哐哐哐所有akuna都无了

Citadel Security：电面两轮没面好，忘了挂哪里了

还投了很多但是基本都是oa挂，有些oa十分变态，甚至考托福口语那种

国内量化

幻方：最早面的国内量化，oa感觉还行，我选了模拟但是模拟其实不难写，很快就写完了；面试好像面了六轮，感觉没问什么刁钻的问题就发了offer，有点不真实；如果当时北美没找到好的offer的话可能就回国去幻方了，而且还是ai lab能某种程度上继续自己的research

九坤：同学内推的，oa感觉十分变态，全是竞赛题，搞竞赛的也做不出来；面试一共就两小时，做ppt介绍自己的经历+提问+coding，并没有问一些刁钻的问题，就给了offer

佳期、乾象、凯读：已经忘了具体过程了，有一家是面到了最后一轮然后和创始人谈理想，结果被对方认为我应该短时间内不会回国然后把我拒了；有一家是电面面到计算机底层然后我又不会；还有一家忘了怎么挂的了……

总的来说，我的秋招还算顺利，但没有我想象的顺利。身边一些不错的PhD朋友，paper一大把，但是找工作结果还没有我一个master好，让我比较震惊。对于未来想进工业界的同学，想给一些建议，但是一家之言，可听可不听

学术研究要做的focus一点。本人基本上只在ML的某一个方向做一些工作，勉强有一些延续性，能够假装让面试官认为在这个领域有深入研究（其实屁都不会）。评价一篇paper或者一个project是不是值得做，可以看它对整个research community的impact有多少；否则见到同行的时候你自己都不愿意提自己做了什么，用处也不是特别大，不如不做。做的研究要么顶天要么立地。顶天就是可以做出非常新颖有意思的工作，让人一听耳目一新，属于挖坑的工作，或者拿到oral、best paper级别的。立地就是做的东西不是marginal的刷点，做的是一些很实际，学术工业界都关心想要解决的前沿问题，属于填坑的工作。本人两篇paper个人认为属于挖坑，在学术界和工业界做这个领域的人或多或少听说过；剩下三篇在灌水，自我介绍提都不想提。不要把眼光局限于ML，本人一直在朝着全栈方向努力。当自己有了