2019 年のインターネット キャンパス採用の給与が発表されました。いくらもらえるか見てみましょう!

2019年秋学期のキャンパスリクルートメントは終了に近づいています。近年、特にインターネット業界では、キャンパスリクルートメントが企業が人材獲得を競う主な戦場となっています。多くの企業は、優秀な人材を引き付けるために高額の給与を利用しています。最近、インターネット業界における高収入の仕事のリストがオンラインで公開されました。

医師の意見を見てみましょう:

以下が見られます:

• ファーウェイとDJIがアルゴリズムエンジニアに提示した給与は90万人民元に達した。アリババは160万人民元の人材ボーナスも支給する。

• 統計によると、DeepMind の年俸は 345,000 ドルで最も高い。

• テンセントは、契約金や株式を含め、基礎応用研究に対して約45万～65万人民元の給与を提示している。

• 今日頭条の給与は美団より約10万人民元高く、契約金や住宅手当も支給される。

優秀な人材を採用することに関しては、企業にとってお金は小さな問題に過ぎないと言わざるを得ません。

博士号取得者の給与を見てきましたが、次は修士号取得者の給与を見てみましょう。

（上記のデータは、キャンパス採用給与公開アカウントから取得し、公開アカウントファンによって検証され、Leifeng.comによってまとめられました）

以下が見られます:

• アリババDAMOアカデミーがアルゴリズムエンジニアに提供する年間給与は45万～60万人民元で、これには株式と10万人民元の補助金のほか、アリスターからの160万人民元の人材ボーナスが含まれています。DJIの組み込み開発は50万人民元にも達します。ピンドゥオドゥオのアルゴリズムポジションはDJIより10万人民元高く、60万人民元に達します。

• 外資系企業の年収は一般的に40万人民元を超えており、その中でFacebookは年収16万ドルでトップとなっている。

• インターネット金融では、銀聯、浙商銀行などが一般的に年収30万人民元を提供しています。

第19期キャンパス募集の高給インターネット技術職（アルゴリズム、SP、SSPなど）の初任給は、すべて30万元から。同時に、これらの高収入の仕事のほとんどは機械学習に関連しています。では、これらの企業におけるキャンパスリクルートメントの採用要件は何でしょうか? Alibaba と Tencent のアルゴリズム職と Toutiao のバックエンド開発職の採用要件を見てみましょう。

Alibaba 機械学習およびデータマイニングエンジニア:

1) 学士号以上、修士号または博士号取得者が望ましい。専攻分野はコンピュータサイエンス、数学、電子工学、通信など。

2) 一般的な機械学習アルゴリズムに精通し、パターン認識、ディープラーニング、強化学習などの関連分野における優れたエンジニアリング実装能力を持ち、C/C++、Java、Pythonなどの少なくとも1つのプログラミング言語に精通している。

3) 候補者は優れた数学的分析スキルと数理統計学の確固たる基礎を有している。

4) 優れたデータ感度と強力な論理的分析能力。

5) 優れたチームスピリットを持ち、厳格でタフかつ楽観的であること。

6) 国際会議や学術誌で実践的な成果を発表した応募者を優先します。ImageNet、MSCOCO、ICDARなどの権威あるデータベースに成果を提出し、優れた成果を上げた応募者を優先します。

7) ディープラーニングの経験、Linuxでの開発経験、大規模データ処理の経験があることが望ましい。

テンセント コンピュータビジョン エンジニア:

1) コンピュータサイエンス、応用数学、パターン認識、人工知能、自動制御、統計、応用数学、バイオインフォマティクス、物理学、量子コンピューティング、神経科学、心理学、パターン認識、画像処理、機械学習、その他の関連研究分野で学士号以上を取得、博士号を取得していることが望ましい。

2) コンピュータービジョンと画像処理に関連する基本的なアルゴリズムとアプリケーションに精通している。

3) 強力なアルゴリズム実装能力、C/C++ プログラミングの熟練度、少なくとも 1 つのプログラミング言語 (Python/Shell/Matlab) に精通していること。

4) コンピュータビジョン、パターン認識に関する学術会議や雑誌に論文を発表した経験、関連する国際コンテストで賞を受賞した経験、関連する特許を保有している応募者は優先されます。

Toutiao バックエンド開発ポジション:

1) コンピュータ関連専攻で学士号以上を取得していること。

2) コンピュータサイエンスとインターネット技術に対する情熱があり、Java、C、C++、PHP、Python、Go などを含むがこれらに限定されない、少なくとも 1 つのプログラミング言語に精通していること。

3) しっかりとした基本的なコンピュータ知識を習得し、データ構造、アルゴリズム、オペレーティングシステムの知識を深く理解している。

4) 優れた論理分析能力を持ち、ビジネスロジックを合理的に抽象化および分割できる。

5) 知識に対する強い欲求、優れた学習能力およびコミュニケーション能力を有する。

これらの高給のオファーを得るには、しっかりとしたコンピュータの基礎と強力なエンジニアリング スキルだけでなく、強力な学習能力も必要であることがわかります。中でも、アルゴリズム職は一般的な開発職よりも数学の要件が高く、学歴も高く、実際の研究成果や論文発表のある博士号が求められます。

では、これらのオファーをどうやって入手するのでしょうか? Zhihu のネットユーザーの意見を見てみましょう:

@王非池は、2018年秋の採用で、NetEase、Baidu、Samsung、Lenovo、Pinduoduo、Liepin、Sinaなどの有名なインターネット企業からアルゴリズム職のオファーを受けました。彼の意見は次のとおりです。

プロジェクト経験、履歴書、コンテスト: 数学の知識は確実で抜け穴がないものである必要があります。順位に関係なく、コンテストに参加する必要があります。

プログラミングの基礎、機械学習：プログラミングに関しては、LeetCodeとJianzhiofferを実践しました。機械学習に関しては、主にLittle Blue Bookの「Statistical Learning Methods（Li Hang）」とXiguashuの「Machine Learning（Zhou Zhihua）」を実践し、古典的なアルゴリズムの提案をすべて手動で確認しました。損失関数に焦点を当て、なぜこのように定義されているのか、利点と欠点は何かを検討し、方法間の比較についてさらに考えます。

Mogujie、China Merchants Bank、JD.com からオファーを受けた @柏昊 は、次のように考えています。

オンライン OJ 練習問題: 主に leetcode、主に Python、少量の Java。

アルゴリズムの基礎知識の準備：「統計的学習法」、周志華先生のスイカ本など。古典的なアルゴリズムを推測し、いくつかのアルゴリズムを自分で実装する能力を身に付けたい場合は、「実践的な機械学習」を参照してください。機械学習パッケージとさまざまなフレームワークの使用方法を理解します。

@趙普:

データ構造アルゴリズム: Brush LeetCode。問題を練習するときは、必ず自分の理解に合わせて要約するようにしてください。注意: 海外企業はバグのないコードを好むため、提出する前に特に注意してください。

モデルの原則: 一般的に使用されるすべてのモデルを導出して記憶します。

プロジェクトの経験: 以前に使用したモデル(使用した場合)、効果が良くなかった理由、使用したモデル、このモデルを使用した理由、効果がどの程度改善されたか、改善された理由。準備に重点を置きます: モデルの比較、モデル パラメータの調整、特徴エンジニアリング、カテゴリの不均衡、その他の実用的な問題。

数学。一般的に、アルゴリズムのポジションでは、主にさまざまな確率分布、ベイズ相関など、いくつかの数学の問題に直面します。そのほとんどは確率の計算に関するものです。

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