最全指南！如何准确找到适合你的AI实习？

2018-04-19 王俞羽 读芯术

全文共3613字，预计阅读时长4分钟

无论哪个行业，在招聘的时候总是不可避免地出现信息不对称的情况。造成这种情况的原因有两点：其一是应聘者不懂得用正确的渠道以及精准的方式去查找自己所需要的信息；其二是发布招聘消息的人在渠道选择上有时候实在有些一言难尽。

比如读芯君就在知乎发现了商汤科技的实习生招聘帖子；在脉脉发现了蚂蚁金服的机器学习、深度学习、数据挖掘实习生招聘需求；甚至在豆瓣发现了今日头条实验室招聘机器学习算法实习生……无论画风多么不搭，很多信息总是能以一种神奇的方式组合在一起，可以说是非常玄幻了！

别担心，收藏好芯君的这篇最全指南，找到合适的实习不在话下！

为什么要实习？

首先，在选择实习之前，我们需要先考虑清楚：为什么要实习？

实习的目的无非两个：其一是了解行业，为日后的工作积累经验甚至直接获得实习转正的机会；其二是通过实习学到一些有用的技术，接触到行业大牛，跟着他们多做一些最前沿的技术，争取发一定数量的paper并且得到大牛们亲自写的推荐信，最终申请国外大学的PHD。

对于实习目的不同的小伙伴，在选择实习单位时候的策略也就不一样。

如果你的实习目标是为日后的工作提供经验，那么不妨先考虑一下偏实践的、能够将技术与具体产业紧密结合，具有快速变现能力以及实用性高的公司。这样，在实习中所学到的技术在将来的求职中就可以直接用到。

如果目的在于发paper考PHD，那么芯君推荐你去一些有行业大牛尤其是学术领域专家的机构，哪怕他们的研究方向一时半会儿还不能变现，但是在那里你可以接触到行业领先的技术。最重要的是如果和大牛搞好了关系，让大牛带着自己做研究然后顺便写封推荐信，那可以说是给考PHD上了个双保险，毕竟有时候一位大牛的推荐信可以抵得过好几篇顶会论文发表了。

该通过哪些渠道寻找实习机会？

正常情况下，企业肯定会通过一些画风正常的招聘网站以及自家官网的招聘专页中发布实习机会。

有固定PICK的同学们只刷目标企业的官网就好，省时又省力，而且可以直接把简历投进面试官的邮箱，也不必担心出现隐私泄露的情况。

如果通过招聘网站来投递简历，招聘网站首先会根据简历内容与招聘需求对适配度做出评估得分。这可能导致的结果就是：HR小姐姐还没有打开你的简历，就因为网站的适配评估没有达标而先一步将你的简历筛掉了。

如果是没有固定PICK的同学，或者一次性PICK很多家公司，那么这时候选择专业的招聘网站无疑是最明智的选择。需要强调的是，在招聘网站中选择岗位时有几个小窍门。

首先，千万千万千万不要在职业选择中输入人工智能，重要的事情说三遍，因为这样子做的结果，大概和在相亲的时候说性别男爱好女一样。要知道，这一领域内的工作岗位很多呀，比如：大数据开发工程师、大数据采集工程师、算法工程师、深度学习工程师、机器学习工程师等等……

另外，在城市的选择上应该优先选择北京、上海、深圳、广州四个城市，因为作为一个高度依赖人才、设备、以及海量数据的行业，国内最顶尖的AI团队以及资源配备基本都聚集在了这几个地方。尤其是北京与上海，对于AI人才聚集几乎已经达到了垄断级别。

在经历了职位筛选、城市筛选之后，范围已经缩小了一多半，接下来就是对公司的筛选了。由于人才的稀缺与昂贵，这就注定了基本上只有大公司与独角兽才能在目前阶段玩得转这一场游戏。小企业被规模与成本所限，一是缺乏人才发展的平台，二是难以养的起足以支撑起业务的技术大佬。所以对于AI方向的实习生来说，去小公司并不是合算的举动，因此在选择公司的时候要尽可能选择那些大企业、明星企业以及行业独角兽。

在选择职位时，应该根据自己的兴趣爱好来选择。各家企业的业务线方向、给实习生的自由度、带实习生的大佬能力、实习薪资都是不尽相同的，这些都可以是最后一轮的考虑因素。甚至上班制度、食堂伙食都可以是一大考虑因素，例如百度人性化的上下班制度可以避开高峰，网易伙食好一月能胖十几斤，京东有内部购物价等等，这都是非常吸引人的公司特色。

实习的要求都有什么？

想进AI领域，最最最基础的是英语好，比计算机编程能力好还重要！别问我为什么，因为招聘信息就是英文发布的啊！

这是芯君随手截的一个AI领域的招聘要求，如果不能两分钟内看懂这个帖子，请自动打道回府修行个三年五载再说。

其次，良好的编程能力与数学知识也是必不可少的。这是某大厂的实习招聘的要求部分截图，读芯君已经省去了很多其他啰里八嗦又变态的内容了：

接下来请快速划出这段话里的重点词！ACM、kaggle、还是研究经历？NO NO NO是minimal！minimal什么意思？极小的，最小的，极少的！这下明白了吧，扎实的编程能力与数学知识不足以成为加分项，而仅仅是最最基本的要求。

而根据根据365 Data Science 收集的来自 LinkedIn 的 1001 数据科学家的信息，我们会发现，对于算法工程师以及数据挖掘工程师，掌握基本的 R 语言、Python 和 SQL只是一些最基本的要求。另外， MATLAB、Java、Scala 和 C/C++ 等方面的知识算是计入总分的选修课，Weka 和 NumPy 等工具以及对行业的深入理解、一定的应用经验、对前端以及后端的掌握都是你从众多高手中脱颖而出的附加题。

请不要相信各种问答社区尤其某乎上一些鸡汤文，例如：

本人女，文科生，不懂编程（目前也没有学习的欲望），比较看好人工智能的未来发展，请问可以跨行进入这一行业吗？

不用想都知道在回答板块会有以下几种回答：

套路1猛灌鸡汤型：题主不要担心哦，我有某某朋友，毕业于某三线城市的三本专业，非计算机专业，但是凭借着……（一路开怪），最后得到了某大厂的机会，并且成功进入XX行业，成功打败一群名校生技术大神升职、加薪、年薪百万。

是不是有点眼熟？眼熟就对了，因为这是咪蒙老师的经典故事模板呀。信了，你就中毒了。

套路2曲线救国型：虽然题主不会编程，但是要知道在人工智能领域的企业是有很多分工的，题主不用成为技术大佬也可以去做公司里的HR、市场、商务、公关、产品经理……

嗯，还可以去做公司的CEO,足够有钱的话还可以做董事长。但是少年，清醒一点啊，这个逻辑是不是有点搞错了？进入人工智能公司就等于进入人工智能的行业？

这个逻辑大概相当于，为了进入互联网企业，凭借着一手好厨艺，费尽千辛万苦过关斩将历经九九八十一难应聘上了百度的后勤食堂大厨，然后骄傲的告诉大家我进入了互联网行业！

虽然一般来说，只要不是博后，对于实习生而言，企业都不会给难度太高的任务，以上列出的一些要求可能在很多情况下并不会都用到，但是对于实习生来说，当然是掌握的技术越多越好，公司的培养成本也能随之下降。

以算法为例，多数情况下企业对于实习生的要求根本不是能够推导算法而是理解算法。所以也提醒各位小伙伴，在面试展示自己的时候千万不要为了刻意迎合面试官需求而随意夸下海口，毕竟对于实习生的能力水平，面试官基本上一眼就能看出个大概了，也许你吹的牛皮连HR小姐姐都骗不过。

收获与困难会有哪些？

要说实习最直观的收获，那就是可以挣工资了呀。如果是小姐姐你可以自己挣钱买YSL，如果是小哥哥你可以打DOTA的时候多买几个喜欢的皮肤。毕竟AI领域的金主爸爸们都是很有钱的主，小透明实习生的工资对他们来说根本不算什么。尤其是有些万恶的互联网公司，居然有免费的小零食、下午茶以及超级便宜又好吃的三餐！这不是逼着实习生们都月半吗？

除了拿工资变月半，实习的时候你会接触到大量大神，这里面可能有带你的老大，有一起玩耍的实习生小伙伴，甚至还有掌握了扫地神功的清洁阿姨。你会发现人群里处处藏着高手，也许坐在你旁边正在打王者的小伙伴就是一位考砸了才就读清华的技术大佬。

请相信小组讨论时候，或者是大佬教你做人的时候，那种思维火花碰撞的噼里啪啦的即视感，是一种非常酸爽的感觉。很多公司内部都会有定期的论文分享讨论，有时候也会有ap，fresh phd和senior researcher可以交流讨论。当然，很多时候可能你的表情都是懵逼.jpg，但是不要害怕，拿出你的小本本记下来，慢慢消化，你会发现一次一两小时的有效小组讨论要胜过你自己瞎琢磨十天半个月。

AI领域的圈子就这么大，也许你的上级就是你师姐的男朋友，你的老板就是你前老大的拜把子大哥，如果能够得到现任老大的认可，由他来帮你背书甚至推荐工作或者写推荐信的话，你就偷着乐吧。

进入越顶级的企业，就越能了解行业，获取前沿研究的视野，甚至是发表相关领域的专业论文。大企业之所以是大企业，就是因为他们承担的是引领社会变革的责任。也许你今年学到的知识并不会立刻被使用，但是用不了多久市场就会跟风起来。当风口吹起，你就是夜空最亮的星，市场最抢眼的仔。

最最最重要的一点，就是在这样的环境中可以有海量的数据让自己尽情造作，这是无论如何努力自学都无法获得的。

读芯君开扒

对于想要进入AI领域的实习生，读芯君有几个小建议：

首先明确自己的学习目标，只有目标越清晰，放弃的可能性才会越小。

其次，不要过于浪漫化这一份工作，没有什么工作是十全十美的。失望越大常常就是因为希望越大。

另外，做好被虐的准备，没有一份工作是轻松就能掌握的，所以请足够努力，也请做好强大的心理建设。

最后，被虐不可怕，但是请时刻保持学习，不断更新自己，多和身边的人交流，多向大佬学习，只有这样你才是一个能不断进步的人。

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作者：王俞羽