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AI算法类实习经验指北

在计算机包括哪些方向？如何选择这些方向？中，SCUer们已经了解到了AI领域的具体分类。笔者本科期间参与了两段AI算法类实习，下文将结合你川实际情况分享一些经验。

Q & A

下面标注斜体的问题来自同学们的真实提问；

1. Q：为什么参与公司实习？

   • 计算资源：通常来说，学校实验室的计算资源不是特别充裕，在排列组合盛行的部分AI子领域缺少计算资源是一件无法忍受的事。此外，头部企业会提供配套的基础设施，在对象存储、集群资源调度等方面有全方位的支持，个人认为比实验室小作坊炼丹的效率要高上不少。
   • 观察research到应用的转化过程：说到底，大部分研究性实习都有相应的业务或产品做支撑。企业实习能够让你看到，你费劲千辛万苦炼出的丹是怎么运用到实际产品中去的。了解并参与到这个过程中，对之后你找寻合适方向，甚至规划职业路径都大有裨益。

2. Q：我太菜了，目前没有paper，也没有系统的学过ml，都是直接看研究领域的paper来学ml的，那是不是找算法岗实习的机会不大？

   不一定要paper，但要对领域有理解；笔者当时找第一段实习时也只是有在投，但是面试时通常会问领域内经典的算法实现和理解。对领域的理解也不一定是要投的岗位所对应的领域，如果你能给面试官讲明白一个他完全没接触过的子领域，他应该也会被你impress的。

3. Q：算法岗实习需要刷leetcode吗？

   根据具体公司和组的不同都有差异，但一般非关系户（指不需要面试直接空降的实习生们）都会有象征性的代码面试，难度在leetcode easy~medium之间，不会特别难为人。

4. Q：算法岗实习的work-balance程度如何？

   同样也是一个因组而异的问题，但面向research的算法岗通常不会很累，基本都是965工作制，毕竟research不太算是劳动密集型的工作。

实习公司选择

大二/三的低年级SCUer可能面临面授课程没有完成而无法离开成都的窘境，因而只能选择成都本地的算法岗实习。据笔者了解，成都主要有以下AI类实习岗位分布：

• 旷视科技成都研究院：主要研究方向为low-level vision，包括stereo/optical flow/homo的估计，也与旷视北京有密切交流合作，研究团队规模在30名正式员工+若干名实习生左右，有配套的工程团队。地理位置在天府软件园C区，江安校区地铁单程通勤时间在50分钟左右。
• 商汤科技成都：方向不甚了解，但可以选择其他地区的岗位在成都线下进行实习，并远程交流。地理位置在科学城附近，江安校区地铁单程通勤时间在1小时15分钟左右。
• 腾讯成都：官网投递的机器学习岗位如果选择成都，将被分配至成都CSIG下的腾讯云教育事业线，地理位置在腾讯大厦，江安校区地铁单程通勤时间在45分钟左右。

如果抛开成都这个束缚，那就真的是天高任鸟飞了，你在网上看到的每一家公司都任君挑选，一些小tips如下：

1. 不要关注岗位要求中的学历要求（实习岗位对你唯一的硬性要求大概就是需要是在校生身份，这样可以规避一些人事法务问题），大部分都是用来吓唬人减轻面试工作量的。只要你足够自信，认为自己qualified，那就勇敢地去尝试吧！
2. 找到曾经实习过的直系学长推荐可以提高简历被活人看见的概率，同时也可以了解组内工作氛围，避免踩坑。
3. 对个别Top机构（如MSRA），官方渠道投递简历石沉大海的概率较大，你找到对应组的leader和mentor的主页，如果上面注明“Hiring Interns”就可以直接通过邮件咨询联系。