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)