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天才儿童
编辑于 2020-06-15 21:32
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秋招总结:非机器学习科班学生漫长的算法工程师上岸之旅 内部员工回复

教育背景:本科东南大学软件工程学院,硕士南京大学计算机科学与技术系。


我秋招没有海投,都是比较有针对性地投递,所以投递的公司并不多,并且其中有几家最后也没做笔试直接放弃了。

最终进入了面试的有12家公司,放弃了2家,一共面了10家,挂了6家,拿了4家的offer,通过率只有40%很惭愧😓。加上华为(不是走正规校招流程)一共拿了5家的offer。


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先总结一下拿到的offer以及对应的面经:


1、vivo,杭州,广告推荐算法工程师。

面经:https://www.nowcoder.com/discuss/197410

2、TP-LINK,深圳,算法工程师 大数据分析方向。

面经:https://www.nowcoder.com/discuss/200260

3、字节跳动 搜索团队,上海,算法工程师。

面经:https://www.nowcoder.com/discuss/215883

4、百度 原生商业推广部,上海,算法工程师(真的是对不起百度原生的hr还有经理,辜负了你们的诚意,辜负了你们给予我的肯定,唉,现在都还在难受)。

面经:https://www.nowcoder.com/discuss/237058

5、华为 消费者-云服务-大数据平台部,南京,广告推荐算法工程师。


然后是没拿到offer的以及部分面经:


1、招银网络科技(走完流程,这个我觉得是没什么问题的,不清楚为什么最终没给我发offer)。

面经:https://www.nowcoder.com/discuss/260851

2、京东(二面挂,这个我就懒得说什么了,有种被玩弄的感觉😡)。

面经:https://www.nowcoder.com/discuss/267177

3、阿里巴巴(二面挂,蚂蚁金服,投的成都,捞我的是杭州的,这个被怼哭了,面试体验让我自闭😫)。

面经:https://www.nowcoder.com/discuss/237667

4、腾讯到国庆后才捞我,我觉得已经没hc了,就直接拒绝面试了。

5、美团国庆前夕才捞我,匆匆面了一面之后也再没消息了,面试表现自我感觉还行,就最后出了一道类似于开放性的智力题吧,没说出令他满意的答案,但是我觉得不至于因为这个就挂掉。

6、OPPO提前批跟京东体验有点像,大老远跑去武汉一天就一面,还必须在那住一晚,啥都不报销,结果半夜收到拒信,一面挂,真的神奇,正式批直接不参加了。

7、360一面挂,面完半小时就收到拒信,很干净利落,原因估计是明明很简单的算法题却没想出最优解,挂的比较明白的就这家了。

8、携程面试跟京东冲突了,所以放弃了,早知道应该放弃京东去面携程。


最终选择了华为,待遇最好,岗位方向也是我喜欢的,部门也不错,华为最互联网的部门,大数据平台部作为一个数据部门自然专注于做算法,部门下面的小组也是按业务方向进行划分的,比如视频推荐、音乐推荐、广告推荐、用户画像……技术氛围也不错。。编不下去了,其实就是沦为了金钱的奴隶哈哈哈。。。打算先干几年看看,然后想办法回成都。(从本科到这次拿到华为offer,其间一共被华为嫌弃了4次,本来以为这辈子也不可能去华为了,真香。。想不想看我被嫌弃4次的详细经历?🤣🤣🤣)


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我研究生所在课题组研究方向不是机器学习,甚至与之没有半点关系,所以我从研一下学期就开始着手准备这次的秋招了,也就是去年3月份的样子,毕竟从0开始,不早点准备是肯定不行的


一、认清现实

首先需要明白一个问题,想找算法岗,项目、论文、比赛至少要有一样,不然简历没东西,一片空白的简历谁也不会多看一眼。课题组的情况使得我不可能有机会接触相关的项目和学术研究,因此项目、论文两条路被堵死,只剩下比赛一条路。早早看清了现实,接下来就是长达一年半的艰苦奋斗,只能在完成组里的任务之余挤出时间来学习我自己想要的东西。


二、知识储备

接下来我花了大概半年的时间自学机器学习理论基础、各个算法的原理等等。


  1. 首先看书,周志华老师的西瓜书《机器学习》和李航老师的蓝皮书《统计学习方法》
  2. 然后看视频,林轩田的《机器学习基石》《机器学习技法》,还有吴恩达的那套机器学习入门的视频,相信学这个的人都看过的。
  3. 最后看书+实践,有一本书叫做《机器学习实战》,里面以案例的形式对常见的算法进行讲解,每个案例都有数据集和python代码,跟着过一遍,代码自己写一遍,我当时用C++把里面的几个案例敲了一遍。


这三部分任务完成之后,知识储备也就完成的差不多了。


三、参加比赛

大概从去年9月份,我开始了我的比赛之路。目前数据竞赛平台有很多,国外的最知名的kaggle,国内的天池、DataFountain、DataCastle等等。

赛圈有一位朋友叫做麻婆豆腐,他的微信公众号叫麻婆豆腐AI,专门发布最新的比赛信息,感兴趣可以关注。


  1. 起初没有任何经验,自然是啥也不会,连常用的工具包都用不熟练。因此可以先看看各大比赛的top解决方案的开源和ppt,熟悉一下做比赛的流程、不同业务场景的理解、特征工程常用套路从特征工程到建模的代码框架等。这里放一个朋友的GitHub链接:https://github.com/Smilexuhc/Data-Competition-TopSolution,里面收集了前些年各大比赛的top解决方案开源,现在他人变懒了,不继续收集了😪。
  2. 然后可以参加一些练习赛练练手,等熟悉了比赛流程,有了感觉之后再参加比赛。新手参加比赛建议一开始solo,积累经验,不要在意名次,因为一开始经验不足就组队,有可能会出现害人害己的情况。等有了一些经验之后,就奔着名次去吧,要记住必须有top名次才能往简历上写。
  3. 就国内现在的比赛环境来看,新手想solo拿到top名次几乎是不可能的事情,你会发现每个比赛前排总是那群熟悉的面孔。因此先努力提升自己的名次,然后在跟自己名次差不多的人当中选择组队,反正想方设法把自己***前排去,因为你要记住你是为了找工作而打比赛,不是为了奖金也不是兴趣😒。记住你跟别人不一样,一个比赛短则一个月,长则两三个月都有可能,一个比赛失败,你就少一次机会,离秋招也就近了一步。


我运气还算可以,截止今年6月份,成功拿到一些top名次,简历有东西可以写,面试也有东西可以说了。

对了,打比赛之前请先看看GBDT的原理,再看看xgboost和LightGBM的论文。


四、进入秋招

由于比赛的缘故,我秋招复习的比较晚,大概5月份才开始复习吧。


  1. 首先是简历,我把自己最出色的两三个比赛当作项目写在了简历的“项目经历”板块,每个比赛都做好总结,分条阐述,这样就撑起了简历的篇幅。每个比赛一定要掌握透彻,千万不要被面试官给问住了。
  2. 然后是复习机器学习相关的知识,我把西瓜书蓝皮书又看了一遍,然后结合自己简历上的项目在牛客上看面经,主要专注于那些高频问题,还有就是简单的算法得学会手推,再就是特殊的算法单独复习,比如GBDT、xgboost、LightGBM等。
  3. 最后是刷算法题。我刷的题比较少,只刷了牛客上面的剑指offerLeetCode,都没去过LeetCode官网刷过题,惭愧。也许是计算机科班出身的缘故吧,刷少量的题也就能够勉强应付数据结构与算法这一块的面试了。在我看来有7方面的题是最常见的,堆和栈的使用场景、几大排序算法、二叉树的各种遍历、链表翻来覆去的操作、DFS和回溯思想的应用、动态规划、时间换空间和空间换时间的思路切换。反正多刷题吧,面试基本上都是出的原题。


五、一些建议

在此奉劝以后要参加秋招的同学,一定要参加提前批!一定要参加提前批!一定要参加提前批!😲😲😲不要看见别人说什么提前批神仙打架就不参加了,正式批才是竞争最激烈的时候!不仅竞争激烈,hc也不够了!还有就是提前批一般免笔试,你们知不知道笔试这个东西难度有多大?了不了解笔试能否通过有多么玄学?

但是!你简历投递出去的时候一定要保证自己已经可以参加面试了,否则就是炮灰,白白浪费提前批的机会,所以一定要提前做好准备!一定要提前做好准备!一定要提前做好准备!😲😲😲

到时候多上牛客关注内推相关的帖子,因为有些公司的提前批可能不会发官方通告,只能在牛客找内推,而且内推一般还能免简历筛选,对于学校不是特别有优势的同学来说就更好了。


我5个offer除了华为,其他4个全都是提前批获得的,其中字节跳动和百度都是在牛客找前辈内推的。并且在正式批的过程当中我真的亲眼见证了身边朋友由于笔试或者hc不够等原因被挂掉或者被要求转岗的情况。

在我看来,也许从今年开始往后,大家就都会明白提前批的重要性,然后激烈的竞争会慢慢转移到提前批,最终使得提前批失去了其本来的意义,变得跟正式批一样了,进而使得互联网行业的秋招来临的越来越早,也是有可能的哦。总之提前做好准备吧😒。


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以上就是我长达一年半的秋招之旅,感觉也不算特别详细,还是希望对今后找工作的同学,尤其是那些跟我情况比较类似的同学有所帮助,也祝大家都能找到令自己满意的工作!😊😊😊

(这么长的篇幅能看完的是真爱😘😘😘)

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