近些年，网易有道依托互联网和AI 技术，打造了一系列深受用户喜爱的学习产品和服务。我们始终相信技术的力量，注重技术能力的积累沉淀，鼓励内外部技术交流和分享。
在有道，处处可以感受到像大学一样的氛围，加入有道以后，每一位新人会有专门的Mentor来帮助你快速融入踏入社会后的工作生活，对工作和生活上的一些问题予以帮助。公司也会对不同能力阶段的伙伴组织培训，比如校招易计划、校招潜培生计划、骨干员工培养星冉计划、初中高级领导力培养计划等等，每周精选的Tech Talk Time、频繁的技术分享、Paper Reading、技术博客等应有尽有，鼓励伙伴独立承担某个技术方向，尽快成长为独当一面的技术专家；鼓励大家参与行业比赛、前沿热门技术方向的研究。工作之余一起享受在猪厂的生活，享受各样的活动和球类运动。
有道有完整的职业发展体系，成长路线上可选P（专业）序列，M（管理）序列的发展方向，还有有道标兵、技术之星等荣誉称号等着优秀的小伙伴们来挑战。
我们通过“有道技术团队”新媒体持续分享技术干货，并开展线下技术沙龙，内容涵盖人工智能、大数据、大前端、Java、测试、技术架构等多个方向。同时积极参与QCon、DataFun Summit 等行业技术峰会。在输出技术干货的同时，我们也不定期组织与其他企业的深度技术交流活动，为有道员工开拓视野、增进业界交流。
正因为对于技术能力沉淀及技术影响力打造的看重，网易有道获得海内外多项技术重磅奖项：
InfoQ 2021中国技术力量榜单-最具吸引力雇主品牌 TOP10
Interspeech2021非母语儿童英语语音识别双赛道第一名
Interspeech2020英语口音识别大赛中取得第二名
AACL2020中文语法纠错第一名
NLPCC2018中文语法纠错第一名
接下来带领大家了解校招中技术岗的基本要求、加入理由以及如何准备。
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一、基本要求
该岗位有何要求：
Android、iOS:
1、不管学的是什么专业，都有一颗对互联网无比热爱的心；
2、一心只对互联网开发感兴趣，一不小心还开发过几个app，有丰富的项目经验；
3、喜欢动手实践，抗压能力强，遇到难题勇于死磕，不解出来不罢休；
4、也许平时不话痨，但逻辑清晰，一针见血，和团队的沟通效率高。
Java:
1、专业不限。
2、行走江湖，靠的就是一手好的编程能力，精通Java语言，熟悉常用j2ee架构，熟悉Struts，Spring，Hibernate框架；
3、脑子灵活，基础也好，熟悉Unix/Linux系统，熟悉Java核心，集合，网络，多线程编程，熟悉常用算法与数据结构；
4、如果你还有过大型Java项目开发或者实习经验，那么很好，我们等的就是你了。
前端开发：
1、专业不限。
2、熟悉W3C标准，能熟练运用XHTML、CSS进行合理的网页制作，熟悉各种主流浏览器的CSS兼容性问题的解决方法；
3、Java也可以用得很6，能进行常规Web应用的开发，有相关的开发经验的话，帅气值加五分。
4、你有洞察人心的隐藏技能，对交互体验、可用性、用户体验有一定程度的理解；
5、你抗压能力强，遇到难题冲上去就是干，关键还能和团队打得一手好配合。
二、这些岗位的要求？
最主要的是创新，并且和用户在一起是网易也是有道的价值观之一，在有道：
1. 我们实现的不止是满足用户需求的功能，我们实现的更是满足用户需求的服务。
2. 我们会紧跟业界最新的技术动态，鼓励大家尝试新技术新方向。
3. 我们鼓励有意愿的同学突破技术边界，向大前端发展，向全栈发展。
这些岗位目前在有道的几大业务线可供选择: 工具类产品，硬件产品，AI相关业务，教育类产品。
三、如何准备
1、同学应该如何准备这个岗位？
首先，一些计算机类的基础知识是必要的，包括不限于计算机体系结构、数据结构、数学、机器学习、概率论等。
其次，在校的成绩得好一点，包括项目，不管是不是和该岗位相关。这是证明自己做事能力最好的办法。
2、针对今年应届生，现在还可以做什么来准备后续笔面试？
（1）编程得好一点。如果编程不行第一轮就被刷掉了。平时多练习，比如在leetcode之类的。同时对计算机原理要有了解。
（2）有机会的话，去实习，做相关的项目。没实习机会可以自己做些小项目练练手。
（3）平时注重学习，多思考，多读书。
四、寄语新人
1. 保持自己的眼界，技术发展得很快，大家一定要跟得上时代的脚步，不要被技术发展的给抛弃掉了。
2. 不建议重复造轮子，要愿意去学习和使用业界比较认可的、比较好用的一些开源的框架，对自己其实也是一个学习的过程。
3. 要注意个人开发者到团队开发者的转变，要重视编码规范，要注意团队协作，要有Ownership。要勇于突破边界，突破技术边界，突破职责边界。
一、基本要求
（1）计算机或相关专业
（2）具有较好C/C++编程能力，熟悉常用数据结构
（3）具有较好的学习能力，热爱技术，喜欢挑战
（4）有AI算法、推理实现、或高性能计算相关经验者加分；没有相关经验的同学，只需要具备较好的计算机知识，热爱新技术，入职后可培养
二、加入理由
1、岗位工作内容：
（1）高性能计算(High performance computing，HPC)已成为继理论科学和实验科学之后的第三大科学研究范式，推动了科学研究和科技创新的重要发展。人工智能发展的三大要素是数据、算法和算力，算力是指硬件计算能力，需要高性能计算人员开发相应的软件才能充分发挥其价值。其他公司类似岗位：异构计算工程师、GPU工程师、AI平台工程师或后端研发工程师等。
（2）该岗位在有道的工作内容：训练框架性能优化，缩短训练周期；实现云端AI推理引擎并进行性能优化；实现ARM、NPU或DSP等平台的端侧AI推理引擎、参与智能硬件后端开发；优化各平台AI算子或计算库；调研AI芯片和HPC新技术。
（3）该岗位和传统C++后端开发有区别，除了需要掌握C++后端开发技能，还需要掌握HPC和AI技术。该岗位可以学习多种新技术，掌握前沿技术，创新工作多，具有较好的发展前景。
2、岗位个人技术发展：
（1）积累C++开发经验
（2）掌握HPC技术 (AI芯片、并行计算、性能优化方法等等)
（3）掌握AI常见算法计算原理
（4）积累AI落地开发经验。长期可发展成为HPC和AI领域的技术专家。
三、如何准备
1、扎实的计算机理论知识，掌握C/C++基础知识、熟悉常用数据结构，较好的学习能力、快速学习新技术
2、笔试题目同C++岗位，掌握C++编程是本岗位基本要求
3、不需要刷太多题目，而需要真正理解理论知识的原理，并能在实际业务中使用。面试题目偏向于考察C++基础和学习能力。
四、寄语新人
选择合适自己的技术岗位长期发展，请勿频繁换技术方向。
一、基本要求
（1） 专业
最理想的是计算机相关专业，但是实际上我们只看能力不限专业的。我们的现员工有来自计算机、数学、物理、生物、化学等各个专业的。只要你编程好，学习能力强，有过机器学习的项目经验，都有机会。
（2） 实习经历
有实习比较好，没有也没有关系。在学校的成绩、项目经历也是很重要的。
（3） 证书
有证书的话会有加分。一般看重一些含金量大点的证书，如NOI省赛以上奖牌、ACM比赛奖牌、一等奖学金、国家奖学金、六级600分以上、托福110分以上的等。
（4） 其他要求
性格积极主动，认真负责。一句话，招能扛事、靠谱的同学。
二、加入理由
（1）行业中这个岗位普遍是做什么的？
一般是用深度学习的算法，外加一些图像处理的算法，来解决业务中视觉任务相关的问题。让机器像人的眼睛一样，能够读懂图像/视频里面的元素，检测到关键目标物体的位置等，并做进一步的处理。主要技术包括目标检测、物体分割、分类等。
（2）这个岗位在有道跟在其他公司的工作内容上有什么不同，能参与到什么样的项目中？
首先是业务方向上，我们主要集中在教育场景，做教育类的产品，期望机器能够更智能地理解人类，提高人们的学习效率。视觉类的工作包括OCR类（自然场景图像的识别、作业边缘检测矫正、作业/试卷题目范围检测、手写/非手写区分、答题识别、教师批改符号识别、公式/手写识别、模糊文字识别、生僻字识别等）、人机交互（手势交互）、视频动作理解（表情识别、坐姿监测、抠图、动作分类、人体关键点检测）等。
其次，我们的产品形式上有软件(如APP, 云API等)和硬件(如词典笔等)两种形态。软硬结合，可以让大家接触面更广，视野更加开阔。同学们可以研究服务器端的算法，模型够大，跑在很好的GPU上，内存几百G，可以分布式，充分探索模型框架，追求质量，优化系统提高吞吐。也可以研究端侧的算法，它的算力、内存是受限的，如何在模型很小的时候还能够保证质量，如何将推理速度做快，如何充分利用硬件的资源如NPU、GPU、ISP等，如何在高帧率的情况下将延迟做到极致，做到人都感觉不出来的程度。
第三，在工作模式上，我们不是被动地接受需求。我们可以主动地参与产品设计，提供技术方向的建议，做一些决策，改变我们的输入条件。这也让我们同事做事更有成就感。我们的产品迭代很快，不断创新，这让我们有很多事情可做。
第四，我们会针对教育这个垂直领域以及里面的一些具体实用问题，不断研究，跟进业界最新技术并落地，追求深度和极致。不会做的差不多了就满足了，换个方向。这会让我们的同学在技术的能力上有不断的长进，而不是低水平的重复。
（3）这个岗位跟同类型的其他岗位相比，有什么不同？
视觉算法和NLP、语音方向的算法岗位相比，其实用的技术大体都是差不多的，都是深度学习，很多最新的方法也是相通的，只是细节会有所不同，这主要看同学们的兴趣。视觉是信息输入最大的来源，人类有80-90%的信息来自眼睛。从这个角度看，视觉类的技术无论现在还是将来都将是不可或缺的，而且在应用上会持续占据非常大的比重。
我们做视觉技术，从一开始单纯的检测识别，到现在已经逐渐在做一些理解层面的东西了，未来视觉技术也会更加智能化。
（4）这个岗位在有道有什么技术沉淀？
我们在机器学习领域研究和应用已经有十几年了。2015年之前，主要是通过手工提取特征，用传统机器学习算法来解决问题。2015年后深度学习火起来，我们随即采用深度学习来解决视觉类的问题。在最近几年时间内，我们在文字识别领域已经形成了较为深厚的技术积累和竞争壁垒。我们在自己业务场景下，包括自然场景的拍照识别和翻译、带轨迹手写识别、中英文公式混合场景识别、题目切割、模糊文字识别、词典笔等，效果均是业界第一。除了算法和模型上的理解外，我们在工程方面也有较多积累。包括如何设计高可用、低延迟、高吞吐的算法服务，如何充分利用硬件的能力，以及如何做端侧的模型压缩、推理加速等。我们也做了一些通用神经网络推理库，在我们的模型上，其速度比业界最好的模型推理库还要快两三倍。
我们的视觉技术在公司的各个业务线上均有应用，比如词典笔的笔头设计与扫描识别，作业一体机里面的错题采集，有道词典笔云笔的成人手写识别，有道精品课的自动判题学情分析，有道词典里面的文档解析和翻译、拍照翻译，等等。团队这些年不仅积累了很多技术能力，也有很多在业务落地的经验，连续多次获得公司的最佳技术攻关奖。
三、如何准备
1、同学应该如何准备这个岗位？
首先，一些计算机类的基础知识是必要的，包括不限于计算机体系结构、数据结构、数学、机器学习、概率论等。
其次，在校的成绩得好一点，包括项目，不管是不是和该岗位相关。这是证明自己做事能力最好的办法。
第三，尽量做一些和深度学习相关的项目，积累一些经验和感觉。要对里面的原理有深究和理解。
2、针对今年应届生，现在还可以做什么来准备后续笔面试？
（1）编程得好一点。如果编程不行第一轮就被刷掉了。平时多练习，比如leetcode之类的。同时对计算机原理要有有了解，不能只会写python代码，对C/C++编程也得比较熟练。
（2）有机会的话，去实习，做相关的项目。没实习机会也要自己找项目做，比如打打kaggle的比赛等。
（3）平时注重学习，多思考，多读书。
四、寄语新人
珍惜每一次做事的机会，把握当下，把事情做好，拿出超预期的结果。多思考，看清楚，不要在错误的方向上死磕。
一、基本要求
（1）专业
计算机/模式识别/人工智能/数学相关专业，硕士及以上学历；
如果研究方向是自然语言处理等相关方向会更有优势。
（2）实习经历
实习经历是很好的加分项，但不是必备项；希望你在学校学习或者实习期间深入实践过自然语言处理任务中的至少一种任务，包括但不限于分词、词性标注、命名实体识别、语言模型、句法分析、数据抓取、文本分类、文本检索、情感分析、自动问答、对话系统、自动批改、自动摘要、机器翻译、文本生成、语音识别、知识图谱等。
（3）论文和证书
论文和证书是很好的加分项，但不是必备项；如果你在国内或者国际上有相关方向的较高质量的论文发表会很有优势。
（4）其他要求
希望你动手能力强，仍然热爱写代码；希望你对数据敏感，处理数据是NLP算法工程师逃不脱的宿命。
二、加入理由
（1）行业中这个岗位普遍是做什么的？
NLP技术主要是让计算机处理和理解人类自然语言（非结构化文本）。作为一个比较基础和综合的技术，在各个领域都有着广泛的应用。从搜索引擎，到效果广告，到个性化推荐等都离不开NLP技术。NLP技术通用性很强，涉及面很广，无论是传统的机器学习方法，还是最近几年的深度学习方法，在解决具体业务问题时都有用武之地。
（2）这个岗位在有道能参与到什么样的项目中？
有道的NLP技术主要落地在以下几个业务场景中：
· 参与有道词典核心功能的算法改进，例如数据挖掘、搜索排序算法、个性化推荐、语音助手等；
·参与以有道词典笔为代表的智能教育硬件产品的算法创新；
· 参与有道机器翻译的质量改进和功能创新，提供多语种、全场景下的高质量、低成本、实时响应的在线及离线翻译能力；
· 参与有道写作产品的算法创新，提供写作及考试等场景下的各种辅助工具和能力；
· 参与有道语音技术在语音识别、语音合成、口语评测等相关技术上的质量改进和功能创新；
· 参与创新类技术的预研和落地，包括但不限于在有道各工具类产品和教育类产品上的应用。
（3）这个岗位跟同类型的其他岗位相比，有什么不同？
会有比较多创新和挑战的地方，因为算法的职位，一般需要紧跟最新技术的进展，但又需要深入理解需求，创造性的提供解决方案。另外，由于#自然语言处理太难了#，所以这是一个没有完美解决方案的场景，事实上，AI技术在很多场景下都是需要持续迭代的，能够实际落地的AI算法，不止要考虑指标上的那几个百分点的提升，还要同步评估落地的难度和服务成本等等，因此算法工程师如何选择解决方案，如何形成数据闭环来理解用户使用情况并持续迭代，如何在落地时与产品合作提供当下技术成熟度下的交互设计等，都是非常有趣的点。
（4）这个岗位在有道有什么技术沉淀？
有道在这个方向上的主要积累体现在有道词典、有道翻译官等工具类产品、有道词典笔等智能硬件的各个功能中，并且通过有道智云这样的开放平台赋能第三方的企业和开发者。我们最关注的是NLP及相关的技术如何落地在实际的应用中，为产品和业务持续带来巨大的价值。加入我们，你的工作每个月将有超过1亿的用户使用~~
三、如何准备
1、同学应该如何准备这个岗位？
代码功底仍然是基础，即使是复现别人的工作，也并不都是会有开源的代码可以直接尝试，无论是对数据的处理，还是实现相关的算法，以及创新的解决一些学术界无人研究但对技术落地非常重要的相关工作，都会需要NLP的算法工程师至少实现相关的原型代码并且完成算法的实验。代码的准确性、可维护性、可复用性、执行的效率，实验计划的设计，文档的记录和分析等，都会影响尝试的速度和最终产出的结果；
无论是传统的机器学习，还是深度学习方法，在这个领域上都大有用武之地。我们希望你能够深入地理解各种方法的长处和短处，而不是只简单地使用。希望你不止用过一些经典的模型或者方法，还能够了解为什么用这个方法（模型）而不是别的；
需要有持续学习、主动学习的能力。当前NLP技术更新换代比较快，我们希望你能够持续主动地关注前沿技术进展，积极探索，将相关技术用来解决实际问题。
因为NLP技术相对后端，你的工作一般还需要和其他职能的同事配合才能送到最终用户面前，因此我们希望你有一颗开放的心，能够积极主动的沟通，以技术最终落地为目标来思考问题和推动工作的进展。
2、针对今年应届生，现在还可以做什么来准备后续笔面试？
（1）做一些基础知识的复习和编程题的练习；
（2）增加对NLP相关算法原理的理解，看一些重要的开源项目，还可以动手实现一些重要的算法；
（3）对自己的实习或者项目经验做一些梳理，突出自己工作做得比较好的地方；
（4）如果对上述某个有道的落地场景感兴趣，那么建议提前试用下相关的功能，能提出反馈建议或者自己的想法就更好啦；
（5）非应届生欢迎来有道实习，目前实习生职位持续招聘中。
四、寄语新人
希望新加入的伙伴以用户为中心，创造对用户真正有价值的东西；开放积极的心态，主动的学习和沟通；要有项目管理的思维和能力，从每个项目中学习经验，帮助自己成长。
语音算法岗位的职责，是针对语音交互、语言学习场景中的关键AI技术，包括但不限于声学前端、语音唤醒、语音识别、语音合成、语音评测、口语对话，以及素质类AI（围棋等）进行算法调研、研发和落地，包括算法落地中的引擎开发和优化。这些技术会在网易、有道内部、外部广泛应用，所以不仅要关注算法指标、质量，也要关注延时、并发等性能。
一、基本要求
该岗位有何要求：
（1）专业：建议语音信号处理、人工智能、机器学习/模式识别、计算机/软件、自动化等相关专业、研究生及以上学历；
（2）实习经历：有实习经历的同学会优先考虑哦；
（3）证书：没有硬性要求，有AI语音类比赛获奖经历会优先录取；
（4）其他要求：AI语音类国际期刊/顶会paper，优先录取。
二、加入理由
1、行业中这个岗位普遍是做什么的？
涉及智能客服、语音输入法、语音助手、语音导航、短视频等众多业务场景。
2、这个岗位在有道能参与到什么样的项目中？
不同公司之间技术差别往往并不大，但是我们要对技术、业务有更深入的理解，不仅考虑技术的前沿性，更要考虑落地、以及不同场景的挑战（如端侧）。我们的项目会有机会面对千万、亿级的用户，很多技术点都是业界首创的，既有挑战，又有很强的成就感！做产品就做精品，我们追求对技术的深入打磨，要做就做最好的技术！
3、这个岗位的前景是？
AI+教育是有道的双刃剑，来有道做AI会有舞台聚光灯、发挥关键作用的机会！有机会成为产品的核心卖点！
4、这个岗位在有道有什么技术沉淀？
有道AI团队在翻译、CV（OCR）、语音识别、语音合成等技术方向处于行业一流水平，技术成果广泛应用于公司内外各大知名产品中，包括有道词典、有道词典笔、有道精品课、有道智云、网易传媒、网易见外，华为OV等众多明星产品中。近几年的行业AI赛事中取得了一些成绩，例如Interspeech2020英语口音识别大赛中取得第二名，Interspeech2021非母语儿童英语语音识别双赛道第一名，NLPCC2018中文语法纠错第一名，AACL2020中文语法纠错第一名，以及多篇顶会学术论文。此外我们积极推动技术开源共享，包括近期推出的端侧推理加速库EMLL等。
三、如何准备
1、 同学应该如何准备这个岗位？
需要在AI语音算法中某个或多个具体方向具备一定的经验、深入的理解，如有项目/实习/比赛经验，或论文等研究成果，会有较大的择优录取的机会；
如果没有特别匹配的经验也没关系，只要你具备较好的背景、基础、浓厚的兴趣、积极进取的心态，也会有当作高潜人才被挖掘的机会！
2、针对应届生：希望在专业算法、编程、行业前沿进展、实践等方面寻找自己的优势，或者善于学习、不断尝试的探索精神；
针对非应届生：欢迎来有道AI语音组实习，有很多方向和课题机会：声学前端、语音唤醒、语音识别、语音合成、语音评测、口语对话、围棋AI、强化学习、自适应学习。
四、寄语新人
1、工作不是学习的终点，而是一个新的起点；
2、工作和学习不一样，要尽快完成一些思维和方法的转变，例如学术界往往会在一个固定的集子上优化，而工业界会更关注实际使用的效果；
3、工作时很多时候可能和你想象的不同，需要及时和Mentor、领导沟通、不同团队的同事沟通，通过解决很多问题，你会获得能力和思维的提升。
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