先放一张我参加过秋招的部分公司的截图，我前后大概参加了40多场笔面试，有的挂在了二面，有的止步于三面，互联网、新能源车企、私募量化公司都有，最后有幸拿到了百度、华为、平安银行等offer。今天主要分享下，我参加了这么多面试后对于各大厂各行业秋招形势的总结。
2023秋招公司更喜欢哪些人:
不分行业，今年秋招都适用的一条规律：
公司更重视沉没和培养成本，不养闲人，不想花太多经历培养需要时间成本的新人，希望你进来之前就有相关基础（真的，面试可以感觉到，没有match项目，面试官要不就kpi面要不就出一些难题）。所以在背景偏好上，（个人理解）名校本硕博，1段以上对口实习＞对口实习≈顶刊顶会论文≈国奖≈顶级竞赛获奖≈对口实验室项目＞普通论文/竞赛获奖。
互联网/大厂类：
今年只能说是惨烈中的惨烈，去年鹅厂7000HC今年可能就几百不到，唯一有一定规模的就是字节和美团了（当然百度/阿里也有1-2k左右），面试难度可想而知，字节是出了名的爱考写代码题（所以如果你的在线编程能力尚可，并且心态好，完全可冲！），基本三轮下来至少3-4题，写不出来大概率挂（因为不缺人，我二面就挂了，被捞了一次又挂了，无缘哈）；
相比之下，美团/阿里/百度在手撕代码题上会比较仁慈，but！，这三家也不简单，尤其阿里，非常爱深挖项目细节，背后动机以及考察业务理解能力，举个例子，会出让你现场构思一个xxx架构流程/链路怎么走的问题？或者基于他们的业务场景/痛点，让你设计一个优化/解决方案，并且要尽量说的细致，这块其实是可以拉开区分度的一个地方，比较考验基础知识+业务拆解能力；总体来说，面试体验都不错，不少面试官水平很高，也会引导和给出一些面试中出现问题的反馈，值得大家去复盘哈。
薪资来看，毕竟有平台光环，还是有吸引力的，百度研发/算法，基本是35-50W之间，字节更猛，基本在40-55W之间，包括快手也很高，美团今年算是招聘大户，不过薪资相对低一些，基本在30-42W之间。另外就是华为、OPPO这样的企业，今年总体比较困难（毕竟“寒气”这个热词是任总总结的），面试难度略低于头部大厂但也不简单（今年华子挂了很多985/211硕士，因为稳定且名气大），薪资基本在30-45W之间。薪资这块，同学们除了关注base外投行真实薪酬，也要关心一下是否有房补/餐补/免费三餐这样的福利，因为在一二线城市，租房还是不便宜的，如果公司可以免费三餐或者有一定房补，其实相当于每个月多发1-2k工资(一年也有两三万啦)！
车企新能源类：
今年比亚迪拯救了很多校招生，属于是只要是好学校投的早，基本“点击就送”了（因为确实赚钱！），相信未来1-2年这个趋势还会继续，同时学历一般的同学也完全可以上岸！面试难度较低，研发岗薪资按本硕/学校等级来，大概在15-35w之间；另外就是蔚来，理想汽车，特斯拉这样偏互联网的车企啦，总体面试难度中上等（沿用互联网传统），但是因HC不多，比较卡学历（蔚来简历挂…），身边朋友上岸的基本薪资还是很客观，蔚来是14.5个月薪资+一定股票，基本硕士研发岗薪资在35-45W之间，很有吸引力。
券商投行私募类：
银行类：（来自好朋友，背景：985本+qs20硕)校招岗位主要分两类：管培生和信息科技岗。招聘流程一般是：简历筛选-笔试-1/2次面试-签约。简历一般可以投递一个银行的两个层级的岗位：总行和地区分行。对于管培生岗位，笔试主要考行测题和性格测试，部分银行考英语和申论。面试环节分为群面（不一定会有）和半结构化面试。对于信息科技岗，笔试一般也有行测题，部分银行会考专业相关的选择题和三道编程题。面试环节一般是半结构化面试，大部分银行更倾向于Java技术栈。技术氛围重一点的银行（如农行）会问一些八股和简历上的项目内容，难度比较小。
信科的竞争比管培生的竞争小一些。同级别银行，竞争强度上，政策性银行>国有银行>股份制银行。今年的竞争相较往年比较激烈，投档信科和管培的同学被调剂到客户经理的情况是常有的。一般无背景的话，好的省分行和直辖市分行学历门槛都比较高。以国有银行北京市分行管培生岗位为例，进面的同学大部分是qs前30/lse或c9。信科的学历门槛会相对低一些，一个好的Java项目和相关技术储备往往能收获意外效果。
量化私募：头部私募尤其是量化策略/深度学习很卡学历了，基本双9/上财/央财/qs前20起步，本人太菜，只能过部分二线私募公司开发岗，总体面试体验一般（主要是也就面了一家），1轮笔试+2轮面试，我挂在了终面，笔试题量很大且不是网上题库那种，涉及很多python+SQL+概率知识变形题（爬虫，正则，json,时间序列处理，窗口函数等），面试难度一般（有点偏八股）；薪资来看，比较诱人，基本二线以上私募（百亿级别）的软件开发岗也可以年薪40W+，策略/量化研究一般40-60W不等，还是非常有吸引力的，大家根据自己选择投递，投不了量化研究，也完全可以投递比如量化平台，HPC计算框架，数据开发等岗位。
保险金融类：面了平安的两个岗位，算法建模/AI产品经理，总体是笔试+2论面试，笔试难度一般，基本计算机基础知识，选择/填空/简答题等，但是时间较短，注意分配分值；面试的话，没有手撕代码环节，总体比较看学历和匹配度，通过率高于大厂；薪资来看，基本在15-30W之间（不高也不低），优势就是下班早啦。
总结下来：
1.整体出结果时间延迟，去年9月底一批大厂已经发offer了，今年第一批基本在10月中下旬甚至11月再出。
2.面试轮次多，大部分公司一面二面交叉面/群面+HR面。
3.笔试难度上升，满分也可能被挂，身边有同学满分被挂。
4.简历挂的公司很多，这部分公司一般只挑选符合要求里的“栈顶”同学。
5.算法、后端研发岗位最卷，客户端、运维，测试开发岗相对容易。
6.大家开始认为wlb外企才是香饽饽，大厂高米996随时可能面临裁员风险，今年秋招时期很多去年的毕业生都在面临公司毕业。
7.互联网大势已去，hc极少（去年真的很多），很难有新突破口了，以后的互联网不会再有大规模招聘了。
8.学校好或者背景好的学生有机会在秋招末尾捡漏，我最近才被阿里捞（面了三个部门了..），据说是由部门刚盘出来hc或者大佬拒了offer。
9.非科班，转码学生找工作受阻严重，除非那些能力很强的人，否则在今年基本找不到好工作。
10.同院学生offer集体断崖下滑，学院群里一片死寂（就业topic）。个人认为是因为去大厂的少了、公司压价、人才竞争成本降低、部分同学开始选择国企、银行等钱较低但稳定的offer等诸多因素所致。
如何破局？
说实话我不知道，只能说走一步看一步，建议不要过早躺平（家里有矿同学忽略），丢了应届生身份再找工作就是社招了，基本没人要。
秋招不理想是常态，摆正心态，可以在秋招与春招之间找个日常实习继续补充经历（身边有些同学这样），或者也可以复盘面试记录，针对性查漏补缺，是简历写的不好还是项目没有量化好指标？没有去反思每一步是怎么做的？还是笔试做的差，很难进面试？
当然，找工作最重要的是项目准备。我当时是把自己做过的项目进行了梳理。项目背景，项目要求，功能指标，数据分析，实现方法和动机，上线情况，模块化分，代码编写思路，遇到的问题，如何解决。这些当面都需要清晰的整理出来，最好以文档的方式整理，方便后续添加和调整。
其实面试的时候，面试官们更关注的还是在项目中遇到了哪些问题，以及解决问题的思路和个人的思考，我觉得这一块是需要在项目部分重点准备的。千万不要只说我用了xxx算法，xxx方法，面试官不会care你有用多fancy的模型，面试官更carewhy youchoose?因为方法是为了解决问题，肯定是先遇到问题，分析问题，才能缩小方法域，对症下药。另外不要造假，过度包装简历，如果不是自己做的，照搬上去很有可能弄巧成拙，被面试官怀疑项目真实性那基本就凉了投行真实薪酬，所以不要为了丰富而丰富，朴实一点无妨，是自己做的，自己踩得坑，怎么问都问不倒。
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