通往大厂的AI必修课，学长熬夜整理

学长有话说
这篇文章不是要让你焦虑，是想帮你画个重点，理清思路。别贪多，别求快，跟着学长的节奏，一步一步来，你也能行！

嗨，各位在 lxs.net 的兄弟姐妹们，我是刚从北美“村里”回来，在国内大厂搬砖的 Alex 学长。

还记得去年这个时候，我跟你一样。刚听完教授讲完一遍梯度消失和爆炸，脑子里还是一团浆糊，转头就看到手机上推送的“字节跳动算法岗，年薪40万起步”的新闻。我点开招聘要求，什么 BERT、Transformer、图神经网络……每一个词我都认识，但连在一起就感觉那么陌生，仿佛我和 offer 之间隔着一道银河。

当时的感觉，就一个字：慌。学校教的理论，跟大厂要的实战，完全是两码事。课程项目做个手写数字识别，准确率98%，就觉得挺牛了。可人家大厂玩的是亿级用户的实时推荐，是能写诗作画的生成式AI。这种差距带来的迷茫和焦虑，相信在海外学AI的你，一定也感同身受。

所以，在我上岸之后，花了几个通宵，把自己的求职路上的坑和经验都整理了出来。这不是什么高深的理论，就是一份大白话路线图，告诉你从零开始，怎么一步步靠近国内大厂的 AI offer。希望能帮你省点力气，少走点弯路。

地基打不牢，大厦迟早倒：别小看数学和编程基础

我知道，很多人看到数学就头疼，觉得会调包、会用框架就行了。面试的时候被问到“讲讲SVM的原理”，然后支支吾吾，场面一度非常尴尬。听学长一句劝，基础决定了你能走多远。

你想想，模型框架日新月异，今天 TensorFlow，明天 PyTorch，后天没准又出个啥。但它们底层的数学原理是不变的。面试官考你数学，不是为了为难你，是想看你有没有理解问题的本质，有没有解决未知问题的潜力。

这几块硬骨头，你必须得啃下来：

线性代数：这不只是矩阵乘法那么简单。它是AI的语言。特征向量、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）这些概念，你必须滚瓜烂熟。为什么？因为数据到了模型那里，就是以向量和矩阵的形式存在的。比如，经典的推荐算法，很多都是基于矩阵分解，像Netflix当年百万美元大赛的获胜算法，核心就是SVD。面试官可能会问你：“给你一个用户-物品评分矩阵，怎么做降维？” 这其实就是在考察你对PCA和SVD的理解。

微积分：核心就一个：梯度。深度学习的灵魂——反向传播算法（Backpropagation），本质上就是链式法则求导。面试官最爱问的问题之一就是：“手动推导一下逻辑回归的梯度下降过程。” 你要是能把求导过程写得明明白白，绝对是加分项。再深入一点，像 Adam、RMSprop 这些高级优化器，它们是怎么改进传统梯度下降的？这些都离不开对一阶和二阶导数的理解。

p>概率论与数理统计：这块是机器学习的半壁江山。从贝叶斯定理、条件概率，到高斯分布、最大似然估计（MLE），都是面试高频考点。比如，面试官会问你：“L1和L2正则化有什么区别？” 你不能只回答“L1让权重稀疏，L2让权重平滑”，最好能从贝叶斯角度解释，L1正则化相当于给模型参数引入了拉普拉斯先验，而L2相当于高斯先验。这一下就把你的理解深度体现出来了。现在大厂很火的A/B测试，背后全是假设检验、置信区间这些统计学知识。根据猎聘发布的《2023未来人才趋势报告》，数据分析和统计建模能力是AI岗位最看重的Top 3软技能之一。

编程基础（数据结构与算法）：别以为搞AI就不用刷题了，大错特错！国内大厂的AI岗面试，第一轮、第二轮很多都是纯写代码。我面试阿里的时候，第一道题就是“在二叉树中找到两个节点的最近公共祖先”。这跟AI有啥关系？关系不大，但它能筛选掉一大批代码能力不过关的人。根据国内技术社区的统计，超过70%的大厂AI面试都包含至少一道中等难度的LeetCode题。所以，像数组、链表、哈希表、树、图这些基础数据结构，还有排序、动态规划、回溯这些经典算法，你必须像熟悉自家客厅一样熟悉它们。把LeetCode的“剑指Offer”和“Hot 100”刷个两三遍，是基本操作。

面试官的“心头好”：这些主流模型你绕不开

搞定了基础，我们来看看模型的“军火库”。AI领域模型太多了，但精力有限，你得把好钢用在刀刃上。下面这些，是国内大厂面试必考、业务必用的主流模型，你不仅要会用，还得能讲出个一二三来。

经典机器学习模型：

虽然现在是深度学习的天下，但经典模型依然有它的用武之地，特别是在一些可解释性要求高、数据量没那么大的场景。比如银行风控、信贷评分，用XGBoost、LightGBM这些树模型远比用一个黑箱的神经网络要稳妥。蚂蚁集团的风控大脑，其底层技术栈中，XGBoost这类集成学习模型至今仍扮演着关键角色。面试时，你至少要能说清楚：

逻辑回归和SVM的区别和联系。
决策树是怎么分裂的（信息增益、基尼系数）。
GBDT和XGBoost相比，好在哪里（二阶泰勒展开、正则化、并行处理等）。

这些问题几乎是面试“开胃菜”，答不好，后面就没机会了。

深度学习CV领域：

计算机视觉（CV）是AI落地最广的领域之一。想想你手机上的人脸解锁、淘宝的“拍立淘”搜同款，背后都是CV技术。核心模型就是卷积神经网络（CNN）。你需要重点掌握：

LeNet, AlexNet, VGG, ResNet：这几个是CNN发展的里程碑。你要能画出它们的结构图，说出它们各自解决了什么问题。特别是ResNet的残差结构，为什么能让网络做得那么深？这是必考题。

目标检测（Object Detection）：

面试官可能会给你一个场景题：“如何识别一张图片里所有猫的位置？” 你就要能想到用目标检测模型，并讲出大致的实现思路。

深度学习NLP领域：

自然语言处理（NLP）是现在最火的方向，没有之一。从智能客服、机器翻译，到最近爆火的ChatGPT，都属于NLP范畴。想进大厂的NLP岗，下面这个模型是你无论如何都绕不开的：

Transformer：2017年的论文《Attention Is All You Need》是NLP领域的分水岭，直接催生了BERT、GPT等一系列预训练语言模型。Transformer的自注意力机制（Self-Attention）为什么比传统的RNN、LSTM更好？它解决了什么问题？它的Multi-head Attention是怎么工作的？Positional Encoding又是干嘛的？这些问题，你必须能对答如流。国内的头部玩家，比如百度的“文心一言”，阿里的“通义千问”，都是基于Transformer架构开发的。可以说，不懂Transformer，基本就告别大厂NLP岗了。

推荐系统：

这是国内互联网大厂的命脉和“印钞机”。字节跳动的抖音、淘宝的“猜你喜欢”、B站的首页推荐，核心技术都是推荐系统。这个方向的模型迭代非常快，但有几个基础模型是必须要懂的：

协同过滤（CF）：最经典的推荐思想，分为User-based和Item-based。
矩阵分解（MF）：把用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵，挖掘隐含特征。
深度学习模型：比如Wide & Deep（结合了记忆和泛化能力），DeepFM（自动学习特征交叉），都是工业界广泛使用的模型。字节跳动2023年的财报显示，其广告收入占据了总营收的大头，而这背后强大的推荐系统功不可没。面试推荐岗，你不仅要懂模型，还要对召回、排序、冷启动、评估指标（AUC, GAUC）等整个推荐流程有清晰的认识。

光说不练假把式：项目和刷题才是硬通货

理论知识再扎实，没有实践也只是纸上谈兵。简历上最能打动人的，永远是你的项目经历和代码能力。

怎么刷题？

刷题不是目的，目的是培养你的编程思维和解题能力。不要盲目追求数量。

平台选择：首选LeetCode。如果你主攻国内大厂，它的中文版“力扣”体验更好，社区讨论也都是中文的。

刷题策略：先按类型刷，比如先把数组、字符串、链表这些基础类型过一遍，再集中攻克二叉树、动态规划、回溯这些难点。把每个类型的经典题目吃透。刷完之后，再开始模拟面试，或者刷各大公司的“高频题”。“剑指Offer”系列是国内面试的“圣经”，一定要刷烂。

刷到什么程度？一般来说，独立完成300道题左右，其中包含大部分中等难度的题，就基本够用了。关键是每做一道题，都要总结。这道题用了什么数据结构？核心思想是什么？有没有更优的解法？能举一反三吗？这样刷50道题，比你走马观花刷200道题效果好得多。

怎么做项目？

课程项目大家都有，千篇一律，很难出彩。想让面试官眼前一亮，你的项目需要有“亮点”。

告别“玩具项目”：手写数字识别（MNIST）、泰坦尼克号生存预测（Titanic）这种就别写在简历上了。除非你做了什么惊为天人的改进，否则面试官一天看八百遍，早就腻了。

找点有挑战性的事做：

复现一篇顶会论文：找一篇近一两年的顶会（比如CVPR, NeurIPS, ACL）论文，最好是代码开源的。你不仅要去跑通它的代码，还要去读懂它的思想，理解它为什么能取得好效果。能在简历上写“成功复现xx论文，并在xx数据集上达到xx性能”，比十个课程项目都有分量。
打一场Kaggle比赛：Kaggle是全球最大的数据科学竞赛平台。你不一定要拿到奖牌，但完整参与一次比赛，从数据探索、特征工程、模型调优到最终提交，这个过程本身就是非常宝贵的经验。很多大厂的技术leader，比如前华为诺亚方舟实验室的主任，都是Kaggle上的大神。
做一个端到端的应用：不要只停留在Jupyter Notebook里。尝试把你的模型部署成一个简单的Web服务。比如，做一个可以上传图片、返回识别结果的网站。这能证明你不仅懂算法，还有工程能力，这在大厂眼里是非常加分的。你可以用Flask或者Django这样的轻量级框架，花一个周末就能搭起来。

写在简历上的项目，一定要确保每一个细节你都了如指掌。面试官会追着问：“你的数据是怎么来的？做过什么预处理？为什么选这个模型而不是那个？遇到过什么困难，怎么解决的？性能瓶颈在哪里？” 准备一个能讲15分钟的、有血有肉的项目故事，远比罗列一堆技术名词要有效。

好了，学长熬夜码了这么多字，也不知道你能不能看完。其实说到底，找工作的过程，就是不断发现自己和目标岗位差距，然后拼命去弥补这个差距的过程。

别因为现在什么都不会而焦虑，大家都是这么过来的。也别想着一口吃成个胖子，把今天说的这些东西，拆解成一个个小目标，每天进步一点点。今天搞懂一个数学概念，明天刷两道LeetCode题，这个周末跑通一个GitHub项目。

路虽远，行则将至。事虽难，做则必成。在海外的你，资源和视野是你的优势，但也别忘了国内技术迭代的速度有多快。多和在国内的同学、前辈交流，多看看国内的技术社区。记住，你不是一个人在战斗。

加油吧，未来的AI大神们！期待在某个大厂的食堂里，和你偶遇。