AI人才校招“惨烈”，作弊作弊的案例不少。
2007年AlphaGo与李世石的世纪之战之后，人工智能的概念开始受到关注。
从硅谷到中关村，从企业到大学，人工智能、机器学习、深度学习、强化学习，一系列原本略显“科幻”、“非主流”的术语，成为吸引眼球的法宝，资本，等等。
相应地，“算法工程师”作为人工智能从业者的基础岗位，也成为招聘和竞争的热点。
无论巨头还是初创公司，随着AI话题的发酵，算法工程师的团队正在加速扩张，给出的薪资往往高于程序员的平均水平。
然而这几天，突然传出各大工厂停止招工的传闻。
虽然很快就被各个工厂的官员否认了，但还是有一丝淡淡的寒意。
回顾今年校招的情况，虽然没有所谓的停顿，但不少热门领域的参与者常常用“悲惨”、“心碎”来形容自己的感受。
工厂在削减招聘，秋季天气凉爽。
“每年这个时候，很多人都已经在报价、请客了，但感觉朋友圈里的每个人都在为今年的地球哭泣和战斗。
”计算机科学与人工智能Top 2硕士阿红表示：《懂笔记》是这样描述的。
在顶级玩家圈子里出现这样的场景，可想而知是多么普遍的情况。
受外部环境影响，中美资本市场相继陷入低谷，包括互联网行业在内的新经济领域也开始面临洗牌。
受此影响，今年各大IT、互联网企业的招聘形势并不乐观。
据媒体报道，杭州电子科技大学老师表示，往年阿里巴巴会在该校招收30-40名本科生，但今年这一数字大幅下降至10名，而且对笔试和计算机技能的要求也很高。
也有所增加；有与会者表示，今年的笔试通过率很低；在一些求职群里，有30万人参加鹅厂笔试，最终只有两三千人入围面试的故事。
据一些各大求职公司的应聘者反映，笔试后基本没有消息。
一些独角兽和初创企业干脆停止了校园招聘，社会招聘名额也大幅减少。
智联招聘平台大数据显示，今年第三季度，IT/互联网行业职位空缺数量较去年同期减少51%。
从细分领域来看，今年三季度，电商子行业招聘需求同比下降57%，位居IT/互联网行业第一。
此前蓬勃发展的网络游戏行业受到网络游戏总量和新网络游戏数量限制的影响。
招聘职位也再次出现同比下降，第三季度大幅下降48%。
供给井喷，成咬金涌向需求端。
需求方只是一方面。
算法仓位难找的另一个原因是供给井喷。
受AI学科持续火爆、算法工程师薪资连年上涨等因素影响，大量相关专业的学生调整了主攻方向，跨界的人不计其数。
今年，这样的两张图片在各大求职群中广为流传，给算法求职者的焦虑火上浇油：“我也为了就业考虑而放弃了本科专业。
传统工科确实没有互联网行业那么火爆”就收入而言。
” “方向无与伦比。
”阿红本科期间拥有优异的GPA和数学双专业，并参与了许多机器学习相关的科研项目。
再加上他是名校出身，直接求职的时候颇具竞争力。
对他来说，跨专业的研究生学习是教育资本的积累，三年市场变化的风险也随之而来。
这让阿洪觉得自己不仅有些失望，而且还失去了一个很好的机会。
于哥毕业于一所普通大学，获得计算机专业学士学位。
“我从来没有特别喜欢写代码，但我觉得互联网行业还是挺有趣的。
”于歌回忆道。
“就在产品经理这个职位开始流行的时候，我觉得它真的很适合我，所以我就一直朝着这个方向努力。
” 。
于哥的努力让他获得了几大厂商的产品经理实习职位。
用人单位对他的能力高度认可，毕业后基本确定留用他。
“但是因为女朋友，我去香港读了一年产品经理领域的硕士。
在这期间，我发现做算法可以赚很多钱！所以我很快就研究了我自己并在毕业时找到了相关领域的老师和项目。
”回到大陆后，于哥也找到了一个算法岗位的实习机会，不过工厂的名字并没有那么出名。
面对今年秋招的现实，他直言需要降低期望。
笔试作弊，作弊，炫耀自己的神技。
当竞争激烈到一定程度时，如果没有良好的社会环境和监督机制，事态必然会向无序的方向发展。
这就是目前算法岗位校招的情况。
“在我现在的公司，有几个实习生是最后离开的。
”宇哥偷偷透露，最后离开的目的是为了几个人聚在一起，一起做线上笔试。
“当然，有些工厂管控很严格，必须开摄像头之类的，所以这个不好办。
”每一步都通向魔法的高度。
袁博士拥有另一所大学的软件工程博士学位。
他的女朋友也是同专业，今年刚硕士毕业，也在找算法领域的工作：“我们找到了两台显示器，两套鼠标和键盘，连在电脑上的一台上。
电脑，然后她面对镜头……网上笔试没问题，现在就进入面试阶段了。
”随便用“网上笔试”、“作弊”等关键词去百度搜索一下，各种技巧和经验就很丰富了。
在相关社区，有发帖者询问如何正确使用草稿纸，以免被误判作弊：更有什者，一些个人甚至机构已经开始提供“付费”。
诚然，这一切问题不仅出现在今年的校招中，也不仅仅出现在算法岗位方向。
但今年算法岗位的激烈竞争放大了囚徒困境的残酷性：我可以选择诚实，但这可能意味着放弃机会给更“轻松”的人，尤其是在这样的低谷中。
，你将失去的将是真正的工作和收入。
这种心态确实会系统性地加剧作弊行为的发生。
韭菜大葱，致富速成班袁博士本科时就参与过很多大数据方向的项目。
早在2016年AI概念流行之前，他就已经涉足机器学习数据分析领域。
“现在跳槽者蜂拥而至，其实情况和前两年人们喊‘大家都一样’的情况非常相似。
” ’”他分析道：“首先，题材热门，薪资高；其次，产品经理几乎不需要写代码。
从某些方面来说，编码和算法岗位确实比开发需要更少的编码； ” 职位，这给了一些人一种门槛较低的错觉。
“比如数据清理方面有很多技巧，比如要做好机器学习模型的数学方面的工作。
前者需要丰富的实践经验，后者则需要微积分、高等代数、概率统计、优化理论等多个基础学科的内功。
玩几场Kaggle、天池就能拿到offer，这曾经是真实的历史。
但摆在你面前的现实已经不再是你只需读完西瓜书并运行 xgboost 就可以开始职业生涯了。
然而，到处撒网的培训机构不会在广告中提醒你这一点。
因为只有维持“快速入门、立即高薪offer”的神话，才能持续吸引有投机心态的学生交出数万元报名上课。
像这样的广告语比比皆是：学生交了钱后，服务质量要靠良心。
大工厂的高层员工、名牌大学的高级博士、甚至老师，光环光鲜亮丽，不一定是好领导。
当然，也有很多人只是在寻找别人。
曾经有一位某机构的王牌演讲者被曝光——身为高级博士。
只能找到一张劣质的C级纸。
“网上有足够多的名校公开课资源，书面材料更是丰富，他们提供的信息收集和总结可以省去很多麻烦，但其实收集一份信息就可以发到无数的人，而且成本很低，指导和辅导确实可以帮助初学者少走弯路，但是很多东西如果你自己探索的话，那些花费一万元以上的课程是很难得到的。
从成本效益的角度来说。
”一位通过自学成功转行的算法工程师这样表达自己。
看法。
培训机构的实际业务可能是安抚准毕业生的焦虑，提供暂时的希望。
曲折的道路通向启蒙？下半年机会在哪里？对于未来相关领域人才的供需状况，“道路是曲折的，但未来是光明的”或许是一个很好的总结。
一方面，大量毕业生都在抱怨今年算法岗位的竞争状况。
另一方面，不少企业的招聘参与者在知乎等社区表示，自己并没有实际填补算法岗位的数量，甚至还有一些方向和级别。
感觉没人招人啊。
综上所述，造成矛盾的主要原因是求职者的层次严重分化为两个层次，而且只有一小部分层次高的人才高。
大量的“急功近利者”和自学者无法满足企业的实际需求。
袁博士提到：“我有一个硕士朋友，今年从英国回来，一直在读文科，这个专业真的很难找到工作，所以我就趁着这段时间国外完成课程和国内学校招收快速自学机器学习准备转行的差距，都已经10月份了，还被问到很基础的Python语法问题，肯定不能冲市场了。
“可以说，并不是算法领域的人才需求已经饱和，而是供给侧需要升级，对于明年及以后的求职者来说，科学调整准备工作的重点和力度，或者说。
评估自身条件和机会成本，然后及时改弦易辙，才能避免千军万马过独木桥的危险。
从长远来看，“消费互联网已经触底，消??费互联网已经成为共识”。
工业互联网是下半年的主题”，这也是一件好事。
与传统行业的结合，意味着人工智能的应用场景得到极大丰富，人才需求也必然扩大。
最重要的是，场景的多元化意味着了解特定业务能力的重要性将更加凸显，这对于跨境玩家来说无疑是个好消息。