AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)
AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,735 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,070 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)
AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)
kserve 是用 Go 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可伸缩。
Standardized Distributed Generative and Predictive AI Inference Platform for Scalable, Multi-Framework Deployment on Kubernetes
chronos-forecasting 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Chronos: Pretrained Models for Time Series Forecasting
FAANG-Coding-Interview-Questions 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated List of Coding Questions Asked in FAANG Interviews
Swift-AI 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The Swift machine learning library.
ai-deadlines 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:alarm_clock: AI conference deadline countdowns
x-transformers 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A concise but complete full-attention transformer with a set of promising experimental features from various papers
gorgonia 是用 Go 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Gorgonia is a library that helps facilitate machine learning in Go.
Daft 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打高性能。
High-performance data engine for AI and multimodal workloads. Process images, audio, video, and structured data at any scale
potpie 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Context Graph for AI Native SDLC
Baichuan-7B 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A large-scale 7B pretraining language model developed by BaiChuan-Inc.
DALLE-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation / replication of DALL-E, OpenAI's Text to Image Transformer, in Pytorch
graph_nets 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Build Graph Nets in Tensorflow
reasoning-from-scratch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implement a reasoning LLM in PyTorch from scratch, step by step
sphere-sdk 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能、速度快。
The SDK for autonomous economic agents. Give an agent an identity, a wallet, and the ability to find, negotiate with, and settle with other agents -…
start-machine-learning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A complete guide to start and improve in machine learning (ML), artificial intelligence (AI) in 2026 without ANY background in the field and stay up…
gluonts 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Probabilistic time series modeling in Python
kaolin 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A PyTorch Library for Accelerating 3D Deep Learning Research
datascience 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
This repository is a compilation of free resources for learning Data Science.
pytorch-forecasting 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Time series forecasting with PyTorch
Chronos 是用 Java 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Kodezi Chronos is a debugging-first language model that achieves state-of-the-art results on SWE-bench Lite (80.33%) and 67% real-world fix accuracy…
interviews.ai 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
It is my belief that you, the postgraduate students and job-seekers for whom the book is primarily meant will benefit from reading it; however, it i…
awesome-opensource-ai 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Curated list of the best truly open-source AI projects, models, tools, and infrastructure. Daily updated.
ARC-AGI 是用 JavaScript 编写的测试工具,用于自动化测试与验证。
The Abstraction and Reasoning Corpus
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,070 个,本站已收录 65,735 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。