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作者丨吳忠強

來源丨Datawhale

編輯丨極市平臺

1. 寫在前面

從一頭霧水到大廠推薦算法實習(xí)offer，短短兩個月里一路摸索，經(jīng)歷了重重陷阱和挑戰(zhàn)，幾次差點心態(tài)崩了又挺過來。這次通過復(fù)盤找實習(xí)遇到的各種坑，進行經(jīng)驗總結(jié)，希望幫助大家更好地準備秋招，一起加油！

2. 這兩個月的經(jīng)歷

首先，對過去的兩個多月找實習(xí)進行回顧，大體可以分為準備實習(xí)，制作簡歷，開始投遞和開始筆試和面試和offer這幾個階段。

準備實習(xí)

我是從3月5號開始準備找實習(xí)的，由于我也是半路出家開始學(xué)習(xí)的推薦算法(大約半年時間)，所以并沒有拿得出手的經(jīng)歷(寫在簡歷上的)，也就是大家普遍的一個問題，沒啥可寫的。所以3月份，我想先豐富下簡歷，考慮到推薦系統(tǒng)的話，偏實踐一些嘛，所以用了大約20天的時間，學(xué)習(xí)了一個偏工業(yè)上的推薦系統(tǒng)項目，然后把它寫到了簡歷上去，但學(xué)習(xí)完了之后，就到3月底了，emmm, 于是就與第一個坑有了一次邂逅，這個坑就是：工業(yè)性質(zhì)的推薦項目對找實習(xí)不重要，3月份花了大量的時間做這個，性價比很低。

這個坑帶來的后果就是錯過了找實習(xí)的最佳時間(3月)，信息閉塞再加上偷懶，導(dǎo)致我后面特別的被動，因為我后來知道了實習(xí)崗位是一個蘿卜一個坑，時機很重要，算法崗本身就少，好多小公司三月份就完事了，早投還有很多被撈的機會等，唉，只可惜我是3月底才發(fā)現(xiàn)的。還好，由于我研究生一直學(xué)習(xí)著機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，所以這兩塊沒有準備太長時間，只是有些慌。而慌則亂，下面就一個接一個的坑了。

制作簡歷

簡歷總共2個晚上我就寫完了，因為當時光想著要快，得抓住機會試錯。一些競賽、論文經(jīng)歷，技能啥的，也是寫了足足兩頁。感覺也還可以，而且除了推薦崗，感覺也可以找數(shù)據(jù)挖掘或者機器學(xué)習(xí)崗位，就都投了。

這里面犯了三個簡歷大忌: 語言潦草(沒好好梳理語言和包裝) + 邏輯雜亂(時空序列預(yù)測和推薦寫一塊) + 一份簡歷應(yīng)對所有崗位。

出問題的原因，首先是第一次找實習(xí)，沒有意識到簡歷的重要性，之前都是聽學(xué)長學(xué)姐說簡歷很重要啥的，但聽和親身體會真的是兩碼事，再加上當時有些慌亂，導(dǎo)致簡歷的環(huán)節(jié)，沒有好好思考該怎么制作，又加上自以為是的小聰明……所以不用想，也知道我后面的結(jié)果了。

But，或許還不是我想的那么簡單。

開始投遞

4月3號，投遞簡歷正趕上清明節(jié)放假，我打開牛客，找到暑期實習(xí)，搜推薦系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)這時候只有字節(jié)和快手的推薦算法實習(xí)生崗位，我天，雖然這倆是比較想去的，但也不能直接就干這倆吧，這還一點經(jīng)驗都沒有，不過糾結(jié)了一下，還是投了，因為當時就這倆呀，無可選擇，當時真以為大廠都快完事了，所以想著先投再說了。

然后再搜機器學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)了阿里的推薦算法崗，美團的數(shù)據(jù)挖掘崗，沒有猶豫，投。

4月4號，再搜推薦系統(tǒng)，又出了個騰訊微保推薦算法和滴滴推薦算法以及360廣告算法，不猶豫，投。

這一連串投了5到6家，然后就是等消息了。等消息可真的是煎熬。

阿里是最快的，簡歷過了，然后約了筆試，其次是騰訊微保，約了筆試，快手簡歷沒過，字節(jié)和美團沒消息的狀態(tài)。但等了3天了，又有點小慌，再投，又去了字節(jié)的官網(wǎng)和走了學(xué)長的內(nèi)推，又投。這時候京東又發(fā)現(xiàn)有搜索崗位NLP+推薦，也投了，結(jié)果崗位不匹配。而字節(jié)和美團依然沒消息。這時候真的是慌得一批呀，不過又阿里和騰訊微保的筆試掛著，依然得好好復(fù)習(xí)。

阿里筆試完了之后，美團和字節(jié)也有消息了，也是約了筆試。

所以，找實習(xí)來說，簡歷還是能敲一下門的，不過有兩個坑：

（1）盡量不要只從牛客上投簡歷。我當時由于信息閉塞，啥也不懂也沒找人問，看看身邊人都這樣，呵呵，殊不知進了個大坑。牛客上投簡歷，其實也是走內(nèi)推，在這里面投，第一個是看不到地點，第二個是看不到部門，第三個是看不到實時反饋或者流程進行到第幾步，第四個是如果投過去的那個人沒來得及提交到相應(yīng)的hr手里，那么相當于簡歷根本沒投過去。這四個，啥后果可想而知。

（2）再就是切忌在同一階段投一個公司的多個部門，因為只要有一個部門接了簡歷，這個公司里其他部門就根本拿不到了，除非前面的部門放出來。

這倆個坑帶來的后果是，雖然投了簡歷，但對進展一無所知，只能被動等待對方聯(lián)系；有一些簡歷白投，比如字節(jié)的那三個，其中兩次投遞其實浪費了。

總結(jié)一下：投簡歷最好考慮多個渠道，比如找靠譜人內(nèi)推，比如去公司的官網(wǎng)投遞，比如用Boss 直聘啥的，這個我還是沒用過。因為我當時發(fā)現(xiàn)這個問題，依然是太晚了，好多都通過牛客投出去了，再用這個軟件或者官網(wǎng)投遞，又相當于走第二步坑，并且當時對自己的定位不明確，對各個部門也不了解，根本不知道對接或者想去啥部門啥的。核心還是對自己定位不太明確，興趣太多，但不集中。

筆試

4月7號到15號，是筆試的時間，字節(jié)總共參加了3場筆試，阿里，騰訊微保和美團，還是場景題算法題為主，筆試也是遇到了一些坑的，對刷題存在一些誤區(qū)，這個我之前總結(jié)了一篇文章。這里就不說了。

面試

4月20號-30號期間，是面試的高峰期，10天的時間面了12面，這個過程更是高度緊張加煎熬哇。從投遞簡歷開始的那一刻，我就無法好好的入睡了，始終把心懸掛起來，而最后的這10天，緊張和焦慮到了頂峰，10天的時間，而此時手頭啥也沒有，再加上我老師那邊還有改論文寫材料的一些事情，再加上各種孤獨，我滴天，短短這10天，我心態(tài)應(yīng)該是崩了兩到三次，但還好都讓我自己把自己忽悠過來了。這期間也需要感謝下張一鳴老師那篇"平常心"的演講，以及中科院那個博士的感謝信，還有些類似的文章("雞湯有時候還是挺香的")。回到正軌，談面試。

這里具體的問題就不整理了，這個和每個人的簡歷有關(guān)，介紹自己，介紹項目，然后提問+手撕，基本上流程都差不多，而介紹項目基本上會占用大部分時間，所以這個不同的人不一樣。而提問的知識，這個不同公司側(cè)重點也不一樣，涉及的面也很廣，所以這塊就需要面經(jīng)來補充啦，多研究研究面經(jīng)吧還是。下面說體驗:

（1）第一次面試

騰訊微保一面，推薦算法的。這個是我的第一次面試，準備并不是很充分，還超級緊張，自我介紹和項目啥的說的都不是很好，面試官的問題主要包括機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，智力題，推薦場景題和開放的題目，第一次接觸智力題, 一下子懵逼了，其他的感覺還好，不過最終沒消息了，又從牛客上投的，所以并不知道啥情況，應(yīng)該是掛了。

感想：這次掛了之后,趕緊找上面存在的問題，自我介紹和項目介紹不行，并且由于簡歷上時序比賽和推薦比賽同在，這次面試面推薦竟然介紹了時序比賽，所以后面又重新梳理比賽，總結(jié)語言。其次就是有些慌，智力題場景題啥的沒仔細考慮，拿到問題張口就來，沒有給面試官好好剖析下題目，缺乏交流，給面試官的感覺應(yīng)該是這孩子分析問題比較魯莽，現(xiàn)在回頭想，第一次面試的問題還真不少哇。

（2）第二次面試

是字節(jié)一面，做在線教育，問的還是比較深的，主要包括項目中涉及的DL問題，推薦模型以及ML問題，然后是手撕一道hard(連續(xù)無重復(fù)子串)，LeetCode上的原題改版，只可惜，思路正確，但沒撕出來，那時候滑動窗口是剛接觸，沒弄清楚怎么滑，再加上第一次手撕，腦瓜子嗡嗡的當時。這次說實話對自信打擊挺大的，但面試官給過了。所以面試這東西有時候真的是玄幻，無法預(yù)料。

感想: 刷題還是不夠，手撕的能力欠缺，這個確實沒有啥好方法，只能靠著不停的積累和刷題，以及不停的總結(jié)了。

（3）其他面試情況

阿里一面，推薦算法，但好像是toB的，簡單談了談項目，問了些項目上的細節(jié)，然后讓等二面，結(jié)果也沒等來二面，阿里這次的體驗這次并不是很好。

360一面，問的很廣，多方位考察，ML，DL，C++，操作系統(tǒng)那一套，然后手撕，計算機基礎(chǔ)的那些只有些潛在的印象了，回答的并不是很好感覺，但面試官人超級好感覺，過。這次認識到了基礎(chǔ)的重要性，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，操作系統(tǒng)等，也知道C++的重要性，還是要撿起來的。

字節(jié)二面，有了前面的教訓(xùn)，進行了一波總結(jié)和準備，二面相對來說就好多了，在一面基礎(chǔ)上更加深挖，并伴有智力題和概率題了，過，字節(jié)體驗還是可以的，不過水平也是很高。

滴滴，一面和二面持續(xù)了5個小時，這個是問的比較細了，也非常廣，后面面試官直接看著我的博客和GitHub問的，所以這個不同的人會不一樣。面試官水平非常高，說的時候都是讓他自己能自己推出來的程度才行。這個過+OC

字節(jié)HR面，在線教育部門竟然是兩面，也是出乎意料的，這個就相對來說較為輕松了，個人優(yōu)缺點，前兩次體驗等，這個過+OC。

美團一面，這個就比較慘了，投到了數(shù)據(jù)挖掘崗，但我介紹的時候發(fā)現(xiàn)我找推薦，但他那部門沒推薦算法，所以比較尷尬了，我也沒法介紹推薦比賽，全程跟著面試官的思路跑了，問機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，場景題，智力題，python基礎(chǔ)等等，最后手撕題原地哈希的那種，也是思路對，沒撕出來，但感覺沒問題呀，課下寫了一遍也過了，可能是太緊張有地方出錯了吧，這次體驗就不太好了，結(jié)果顯然掛。面試官也比較嚴肅，自信也受到了一定的打擊。不過發(fā)現(xiàn)了簡歷有問題，也發(fā)現(xiàn)知識上也有很多的漏洞，給了我很大的教訓(xùn)。

清晰的記得，4月28，目前只有一個口頭oc，還是六月份才啟動申請，所以當時自信即將為0。準備放棄，但突然360打來電話約二面，瞬間又看到了點希望。

360二面，由于面試官看到了我之前博客總結(jié)，發(fā)現(xiàn)大部分ML和DL的知識，所以直接避開不問了，介紹完項目之后，給了個數(shù)學(xué)題，主要是英文的，考察樸素貝葉斯和全概率公式，我天，之前準備實習(xí)是沒看這兩塊的，不過，在面試官的一點點翻譯幫助下，順利搞定，這個面試官也超級nice，最后還給我講了廣告和普通推薦的區(qū)別，推薦了廣告算法的一些資料，過。

這時候，進入五一了，我手里面已經(jīng)沒有任何牌了，本來想打算既然這樣了，就好好休息休息，玩玩，畢竟一個多月的高壓緊張，長時間可能會出問題，但老師那邊需要改論文，并且360打電話說假期之后約三面，得，五一也沒休息得逞，又進入了一個緊張狀態(tài)。

360三面，這次面試官又考察的比較全，項目談的少了點，MLDL和推薦模型挖了一些深知識，算法策略和思維能力以及基礎(chǔ)C++，Java鎖機制，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)底層，再加上場景題啥的，感覺這次答得就不大行了，再加上這個過了五一的一個假期，我發(fā)現(xiàn)ML DL的基礎(chǔ)也記得有些模糊了，不過運氣成分在，面試官給過了。

總結(jié)：通過這次，我真的發(fā)現(xiàn)自己有很多的知識漏洞，主要來自于計算機基礎(chǔ)，C++，和推薦方面的算法思維，急需補充和學(xué)習(xí)，再加上之前簡歷方面的各種漏洞，缺少比較出色的項目等，后面的幾個就沒有面了，這段時間真的是壓力超級大，越面自信越不行(是因為真認識到自己的各種不足了，所以到后面心理沒底)，而有面試根本就無心學(xué)習(xí)，所以真的想著盡快結(jié)束，然后靜下心去補基礎(chǔ)，所以大約5月10號的時候，停。當然后面幾天由于焦急等offer，也沒靜下心來學(xué)習(xí)。

（4）offer情況

這次拿到了滴滴，字節(jié)和360的offer，前兩個是做推薦，而最后一個是做廣告，通過這幾天的了解，發(fā)現(xiàn)推薦和廣告真的是差別很大的，不是一回事，廣告本身是很復(fù)雜的一個東西，涉及到廣告主，平臺以及用戶的三方博弈，并且考慮的因素和推薦也不太一樣。當然，這兩個都是和具體的業(yè)務(wù)強相關(guān)，而這兩個方向上，我都是小白，雖然都想學(xué)，但簡單的衡量了下自己目前的水平，距離秋招的時間，以及自己的精力，還是選擇了前者。

3. 經(jīng)驗總結(jié)

如今算是秋招前奏，體驗了一波，對于未來找的崗位，對于找工作的整體流程等清晰了很多，這是個玩心態(tài)的過程，時間調(diào)整和各種規(guī)劃調(diào)整，還是挺鍛煉人的。

下面通過上面的幾個坑總結(jié)下經(jīng)驗，助力秋招。

自我定位：先對自己的未來有個定位，然后有個大體計劃，這個非常重要，得知道自己想找啥崗位，對應(yīng)的每個公司有啥部門，然后提前做了解，包括部門自身信息和崗位要求，這樣才能高效的"對癥下藥"。真的不能海投和亂投，這樣會白花費掉很多心力，面試多了有時候也不是好事，第一個是費時間，第二個是有面試掛著，真的無心學(xué)習(xí)新知識。
早投早準備。一定要把握好秋招各大公司的招聘時間點，包括提前批和正式秋招的，準備好了就開始投，投遞可以采用多種渠道，不要僅用牛客，可以通過找一些師兄師姐內(nèi)推，這樣能熟悉部門的相關(guān)情況，也有簡歷篩選方面的優(yōu)勢，但是并不會有啥捷徑，不要偷懶哈哈。
寫簡歷時考慮面試官會問什么。不要亂寫，寫到上面的每個點必須要徹底明白，并且還要想好可能引申的一些點，切忌太分散，這樣讓面試官不知道問啥，自己介紹的時候也不知道如何介紹，會很尷尬。簡歷上的內(nèi)容要和意愿崗位匹配，然后精簡。
切忌貪多。知識不要貪多，還是做減法，先以自己簡歷的內(nèi)容為主，然后往外擴散，每個大廠側(cè)重點都不一樣，可以提前通過刷面經(jīng)來了解大廠的面試風(fēng)格，做相應(yīng)準備，不要盲目的光補基礎(chǔ)，這樣效率不高。
重視心態(tài)。要對自己有信心，可以找?guī)讉€伙伴一塊準備，還能互相交個流，談個心啥的，有些焦慮和緊張，互相聊聊就抵消了，焦慮和緊張這倆哥們肯定避免不了，大家都有，慢慢習(xí)慣了，面多了，就好啦。
最后，對于算法崗而言：

回歸本真。對于算法工程師，我發(fā)現(xiàn)依然是算法思維最重要，也就是對于某個方法，在明白了原理之后，一定要知其所以然，為啥要這樣？為啥這樣就會有效？別的方法為啥就不行呢？這種方法行了之后，還有沒有啥問題？還能不能更行呢？算法工程師的話這種思維會非常重要，但需要慢慢培養(yǎng)的，所以找算法來說，一定要刻意去培養(yǎng)這種思維，而這種思維往往來源于讀論文，基于真實實踐等，所以打比賽，看論文，看大佬的博客，以及基于業(yè)務(wù)場景做項目是非常好的機會，一定要珍惜。

工程能力。對于推薦算法工程師，工程也很重要，也需要考慮具體業(yè)務(wù)場景，但這些東西都不是在學(xué)校能培養(yǎng)出來的，這也就是找實習(xí)的另一個原因。但是對于學(xué)生小白找實習(xí)的話，時間有限，還是找準重點。我花了20天準備的工業(yè)推薦項目，沒給我助上一點力，反而可能會給我減分，因為這算蠻力，而不是思維。

基礎(chǔ)扎實。算法崗，計算機的底層基礎(chǔ)也非常重要，也得好好看看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法等基礎(chǔ)知識，還需要學(xué)習(xí)一門硬性語言，簡歷上只熟悉python也有點尷尬，面試官都不好意思在語言上提問，C++和Java也應(yīng)該熟悉一門的。一般python+C++組合的多。目前了解到，如果找推薦的話，往往會和四五門語言打交道，python和C++，SQL得熟悉，Java和scala現(xiàn)用現(xiàn)學(xué)。

到這里基本上就差不多了，把這些東西記錄下來，一個是提醒自己后面還得好好努力，結(jié)合實際場景多思考積累經(jīng)驗，抓緊制定計劃在實習(xí)的這段時間彌補。第二個算是還愿，希望能幫助更多的小伙伴，尤其是沒機會實習(xí)的伙伴們。這是我親自趟到的坑，如果你也趟到了一些，也歡迎偷偷的告訴我呀，秋招一起加油!

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