第四正規化被指大批意向offer毀約 迴應:內部溝通出問題
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原標題：第四正規化被指毀約大批秋招意向offer，CEO連夜迴應：內部溝通出問題
文/木青、克雷格
來源：新智元（AI_era）
【新智元導讀】近日，不少應屆畢業生反映，收到第四正規化的意向offer之後，HR遲遲不發正式offer，最後以“錄取排序”為由拒絕掉畢業生，而畢業生早已把其他公司的offer推掉，影響到就業。第四正規化CEO戴文淵迴應稱，內部溝通出現問題，已經向收到offer意向書的同學發放正式offer。
網際網路大廠控制Headcount，“小廠”也不例外。
10月25日，不少網友匿名爆料，在2018秋招季，國內AI創業公司第四正規化“毀了一大批人的意向offer”。
網友稱，原本以為過五關斬六將之後拿到意向offer，能順利進入公司，但不料HR對錄取意向書進行排序錄取，而且名額比發的意向書少很多，這意味著很多應屆生手中的意向書可能成為“一紙空文”，而自己也已經拒掉了其他廠的offer。
“畢業即失業”真的要來了？
“今年秋招可能會錄你也可能不會”
事情首先在牛客網上爆發，網友發帖稱第四正規化HR先給畢業生髮了意向offer ，最終卻不發offer，並一直拖延不回覆，“拖到你別的offer過期”，毀掉了自己的offer意向書。
在帖子底下，有不少網友也指出自己的意向offer“被毀+1”，指責第四正規化的HR遲遲不談薪資，把其他公司的offer都拖沒了。
一位名為“本傑明·狗剩”的網友還在知乎上詳細披露了事情的經過：
在經歷三輪技術面之後，9月20日左右收到第四正規化的offer call，表示面試通過；
接下來，他收到了一個未標明薪資的offer（即意向offer），第四正規化告訴本傑明帶薪資的正式offer等十一之後確定“市場價格”之後再發。
本傑明收到的意向offer上寫道：“誠摯地邀請您加入第四正規化”，“為早日實現AI FOR EVERYONE貢獻自己的力量”，據悉意向書還附有CEO戴文淵的簽名；
十一過後，第四正規化的正式offer依舊未到來，同時本傑明手中還有兩家公司的offer並被催促簽約，隨後本傑明打電話詢問第四正規化的HR，同時詢問是否手中有意向書就一定會拿到正式offer。在得到HR的肯定回答“沒有問題”之後，本傑明果斷拒了手裡另兩家的offer；
在此期間，本傑明發現很多和他一樣收到意向offer的應屆生都在焦急等待，大家天天都催促HR，但仍沒有具體回答；
10月20日左右，在一眾追問下，第四正規化的HR回覆本傑明稱：“今年秋招可能會錄你也可能不會，但是春招還有機會”。與此同時，也有同學收到HR的訊息：對錄取意向offer進行排序錄取，而且名額比發的意向offer少很多，這意味著手中的意向offer可能成為“一紙空文”。
於是，第四正規化的這種做法引發了大家的不滿，直到在網上被曝光。
官方迴應：內部溝通出問題，正式offer已發放完畢
對於此次應屆生秋招被“放鴿子”事件，第四正規化創始人兼CEO戴文淵26在知乎熱帖下兩度進行迴應。
第一次迴應時，戴文淵保證“會在一天內給大家一個滿意的答覆”。他承諾，第四正規化在用人方面的態度不會有任何改變，非常重視校招，今年也會發放大量校招offer。“但發生這樣的情況，一定是公司內部管理有一些問題，我們會盡快調查處理。”
果然，當天晚間7點多，戴文淵第二次進行迴應，比較詳細，主要資訊包括：
根據以往offer接受率的經驗，發放80-90個offer，預計30人左右到崗；
由於是內部口頭溝通，在“80-90個offer和預計30人到崗”的資訊裡，戴文淵、內部各團隊、HR團隊之間產生了誤解，導致這部分被誤解的資訊在和同學的溝通中被傳達，最終給大家的感受是，公司要縮小招聘人數。
目前，76位已經收到offer意向書的同學，第四正規化團隊已經開始溝通。“正式offer將會於10月26日發放完畢”。
本傑明同學也向新智元確認，大家都已收到第四正規化的正式offer，不過他也透露，他自己的offer中，給到的薪酬並未達到自己的預期。
第四正規化成立於2015年5月12日 ，是一家人工智慧技術與服務提供商，資料科技驅動行業應用的創新者。2016年12月，第四正規化榮獲“吳文俊人工智慧科學技術獎”創新獎一等獎。2017年5月，第四正規化入選"Gartner 2017 Cool Vendor”，是國內唯一入榜的通用平臺型人工智慧公司。
本傑明同學向新智元透露，他當初投的崗位是AI研發相關崗位。
當談起為何選擇放棄選擇其他兩家offer而選擇第四正規化時，他表示“個人比較看好第四正規化的發展，比較有潛力，而且往年薪資也比較高。”
莫辜負一片少年心啊！
大廠小廠都傳“縮招”，今年的就業季真的很涼
“今年格外慘”，似乎成了今年求職者的共識。
各大科技和網際網路公司紛紛陷入裁員和縮招傳言中。此前，美圖、拉勾網、錘子手機陷入裁員風波，京東、阿里和華雲也被傳縮招，就業寒冬似乎真的來了。
據各大招聘網站上的資訊，也能看到阿里、華為等大廠並未停止招聘，各大公司們也紛紛闢謠並未停招。但根據中國就業研究所最新發布的2018年第三季度《中國就業市場景氣指數報告》顯示，網際網路熱度再降，就業景氣並不樂觀，網際網路公司的用工需求減弱的趨勢在今年年初已經顯現。
“大廠們”、“獨角獸們”的確還在招人，但放出的崗位變少，門檻變高，求職者面臨了更激烈的競爭局面。此前有媒體報道，杭州電子科技大學某學院老師透露，“之前阿里在我們學校每年招30-40個本科學生，今年就收了10個左右”，目前大公司都在縮招，對學生筆試、上機能力要求比以往也更高。
教育部預測統計，2018屆畢業生人數將會超過820萬，再創歷史新高，競爭更加慘烈。不少應屆生今年求職感覺筆試通過率似乎極低，有同學曾在求職群裡稱，參加騰訊筆試的有30萬人，進入面試的約兩三千人;一些應聘阿里的人則稱，基本上是筆試後就沒有動靜。
也有網友分享面經稱，今年校招面試大廠時，有的大廠直接說了就是按照社招要求面的。
不止校招如此，往年秋季也是許多往屆生的“跳槽季”，但今年社招也很不樂觀。
據悉，某AI獨角獸公司技術崗工作人員向媒體透露，今年在一些地區停止技術崗位的校招，社招名額也減至原來的40%。
2018秋招AI崗位情況如何？
就像知乎使用者本傑明說得那樣，放棄其他公司offer是認為人工智慧公司的潛力，也是看好AI的發展前景。
知乎使用者Beili也是2019屆應屆生，他表示：大廠很多時候招人，有一個很重要的背景就是希望校招的同學能夠快速上手業務。像騰訊優圖、AI lab， 阿里IDST，AI lab，這幾個熱門部門一直都在瘋狂招人，只是很多候選的同學背景不匹配。知乎使用者曾冠奇稱，網際網路企業的研究院相對來說比較弱勢，人才需求量大的是業務部門的演算法落地的人，他們要的是快速把演算法拿來解決實際問題。
然而，這些在知乎回答的應屆生也都表示，雖然很多大廠AI崗在瘋狂招人，但來應聘的應屆生還是太多了。知乎使用者Beili和小蓮子都表示，投AI 的同學真的實在太多了，投演算法實習的有2000個候選人，最後一般錄取3個左右。
然而就業形勢卻一年比一年嚴峻，2018屆高校應屆畢業生數量首次突破800萬大關。而在人工智慧日漸火熱的背景下，越來越多的工科學生選擇加入該領域，近一兩年來，這一趨勢尤為明顯，也導致畢業生的供給端數量遠超過需求端數量。
AI這一領域，對於求職者的實踐能力要求很高，具有一定實踐能力的畢業生供給還遠遠不夠，但應屆生通常在學校裡中實踐機會並沒有那麼多，那如何在競爭激烈的AI崗位招聘中脫穎而出？
以下是知乎使用者Beili對於AI崗位秋招的分享，主要是今年秋招AI崗位面試的範圍和coding的要求：
1、碩士 主要看部門、方向、業務和你所瞭解方向的掌握程度
A.大廠的話，基本的coding+leetcode是基礎（c++或java必須掌握一項，python等指令碼語言必須掌握一項，所謂掌握，我的面試體驗是：拿C++舉例，你對其中的多型、容器、垃圾回收等要有清晰的瞭解，讓你舉個例子或者做個描述必須得信手拈來) ，那caffe、tensorflow、pytorch、mxnet，你至少要玩過一項，這一項隨便問個模型你得知道輸入是什麼，引數有哪些，輸出是什麼吧。再加上你的論文、專案、比賽或者實習經驗，這是面試的加分和可談判項，那後續的面試套路基本就是 machine learning（原理+推導） + deep learning （舉例+理解，例如過擬合的解決方法，dropout的梯度求解，cnn的梯度求解等）+ 你的具體方向中的SOTA（state-of-the-art）模型（CV / NLP/ 語音 等）。
對業務考察也比較關注，就拿推薦系統來說，xgboost / lightGBM這些基本的你都得會，包括怎麼用，怎麼做特徵選擇，怎麼用大資料框架等，預設你都要有一定程度的涉獵，因為面試官在這行摸爬滾打至少3年以上了，看簡歷看多了要求自然水漲船高，這些讓我們應屆生的確有些頭疼（想想，你在學校怎麼會輕易接觸上千萬甚至上百億的資料呢，所以基本都是懵逼狀態，這裡給大家說個小竅門，核心思想就是我認為可以先怎麼樣怎麼樣，然後再怎麼樣怎麼樣，要有個大致的解決思路，方案不一定要對，但一定要有你自己的想法和嘗試）；
B.創業公司（或者小型獨角獸）：簡單粗暴，兩輪leet code中等難度的面試題，因為公司面臨的是生存問題，沒有時間和空間讓你以摸索的方式搞產品，所以中等的程式碼輸出能力是必須的。我面過上海的一家B輪公司，一個小時6道演算法題，這對於我這種半路進入AI的同學，基礎知識又不是足夠紮實的同學來說的確是當頭一棒，所以鍛鍊可持續性的開發能力是非常重要的（基本思路就是搞通一門語言，再對例如貪心、動態規劃、BFS、DFS、搜尋、字串、圖、陣列、連結串列、二叉樹等型別的資料結構與演算法有深入的瞭解）；
C.巨星獨角獸，重點考察兩個能力，一個是程式碼輸出能力（面向演算法和麵向業方向的），一個是學習能力，前者是一面的通過點，後者是二面通過點。這裡程式碼會對例如SGD的並行實現、CNN的虛擬碼實現、drop out的反向梯度實現、tensorflow的原始碼等進行考量（可實現+free bug是coding能力很強的面試官喜歡的，思路和記憶體消耗以及並行化是博士面試官喜歡的）。學習能力主要考察智商，以及根據你碩士期間做的事情來進行衡量；
2、博士 主要看重點會議論文 + 對業務的理解 + 一定的程式碼輸出能力（MATLAB 、R這種也算）（我自己不是博士，只能看些身邊工作的博士經歷來說幾句吧）
A.基本3-4篇頂會是進入大廠一線AI 演算法團隊的門檻；
B.剩下的就是考察你後面三年之內出頂會paper和對業務幫助的能力了（我也不知道怎麼考察，大概會讓你談談思路和想法吧，或者直接跟你說我們有個場景，你打算怎麼做之類的）；
C.沒有頂會的博士一般進入大廠二線的演算法團隊，在已有的公司業務上進行演算法迭代和優化（至於大廠演算法部門哪些是一線團隊哪些是二線團隊，大家上脈脈上一問便知）；
D.程式碼這部分博士好像都不怎麼問leetcode 了，至少概率比較小，這個要看面試你的總監或者高管是什麼風格的，如果對方是ACM背景的大神，那可能還是會給你出道演算法題。。。
E.總而言之，博士大部分都是圈子裡的人，套路大概都很清楚，最後就是在做一個最優match的匹配問題，所以會有取捨吧；
F.你的老闆和實驗室大致決定了你最後能去的團隊水平。。。（大廠基本對國內牛逼的一線老師和團隊都是實時跟蹤的，所以有個好老闆對於博士太重要了，這有連帶作用呀）；
（本文引用自知乎內容已獲作者授權）
