二本學生如何獲得微軟的實習機會?

01-14

現在一普通二本計算機專業，年級排名前十左右，跟著老師在做用c#做項目，大四實習想去微軟，請問各位是否有機會，如果有機會該如何去做？先謝謝大家了。

去年夏天在微軟北京實習的渣本表示要說幾句

1.實習生，不看學歷，不看學歷，不看學歷！(是指在簡歷篩選階段。但是校招還是會看一丟丟的)

2.不看專業，不看專業，不看專業！(本人是數學專業的)

2.微軟每年夏天針對在校生有summer intern項目，針對大三/研二的學生，(rd+pm)北京150人，蘇州80人，上海50人左右，銷售和售後不了解。這是想進入微軟實習的最主要途徑(還有一種project intern，試項目情況零散招的，不是很了解)

3.以下內容針對summer intern而言。每年3月開始，可以在微軟joinms那個網站上申請，填簡歷，然後審核過了等待3月底4月初的線上筆試(編程題，4道題寫出2道基本能進面試)(sales和css也是一樣的編程題，只不過要求不高，某報了sales的小夥伴，我幫他碼了半題就進面試了)

ps:去年的筆試是在清明節，我跟妹子在西塘酒吧喝了點小酒擼代碼簡直爽

筆試通過的話，4月底安排面試，在你填報的site進行現場面(報銷路費住宿費)，實習生一般是先面兩輪技術面，評價不錯的話進入第三輪經理面寫寫代碼聊人生，然後結束。

兩周後通過的會有hr聯繫，安排check in事宜。

4.實習期一般為12周，有轉正機會，不過轉正政策似乎每年都不同。

5.發現好像扯題了。。想進微軟實習如何準備？acm和編程之美走開，刷leetcode好吃又實惠，一般來說是短期提高面試中技術能力的不二之選，一共近300道編程題，難度適中，題型較全面(互聯網公司招人往往注重項目經歷，綜合考察演算法，而軟體公司如ms往往只看中演算法)

有機會，投簡歷就可以了

http://joinms.com註冊先，沒有學校限制。

如果有人內推會讓你機會更大。

好好努力，投簡歷，機會是有的。我軟對學校並不看重~只要你足夠厲害~

然而要求也是不低的。找輪子哥內推機會大增~（他願不願意就看你了，逃

好好努力，這是最有可能的，要不就是我大天朝的關係走一波～二本年級排名然並卵！

利益相關：某八線城市二本狗！

把編程之美的題目寫一遍，因為這本書是微軟的人出的。

微軟的實習應該不看學校，或者說IT找工作，學校絕對不是主要因素，但是有時候學校還是有一定因素存在的，比如別人已經有過bat實習經歷，競賽經歷，又是清北啥的，那你都會肯定這份簡歷質量高了，值得一面。不過如果學校背景不行，那其他方面就確實得努力了，實際情況是微軟暑期實習有一個演算法筆試，如果4題做了3題，那就肯定有面試機會，有面試機會，簡歷的意義就不大了，所以說，最後還是一句話，別糾結學校，能力強的肯定能去的，演算法+項目，好好加油。

北大軟微學院讀研吧，

我的兩次實習

當我在大學時，在微軟分別做了2次實習。

第一次是在舊金山的數據科學職位實習，第二個是在西雅圖的產品經理職位實習。

這期節目，我將專註於分享我得到的第一個數據科學實習。

以防你不熟悉數據科學，簡單來說，它是計算機科學與統計數學的組合。

技能

那麼在我分享如何得到這份工作之前，我相信，要獲得一份完美的工作，其實只是一個公式。首先，你需要掌握技能。

數據結構和演算法

我為了獲得這份數據科學職位的工作做的第一件事就是參加了一些編程課程。包括基本的編程，數據結構和演算法。

使用我所學到的這些課程的演算法，最終獲得了第一次技術實習。那是在北京的一個很小的軟體開發公司做實習生。當我實習之餘，我還開始研究一些很好玩的數學問題。

自主學習和實踐項目

之後，我也花了幾個月的時間學習統計數學課程，因為這是我的專業。

接著，我開始通過自己在網上採集加州理工學院的機器學習課程。這些課程的資源，你可以訪問虛幻私塾，對應到我們的節目，獲取教程的鏈接。

機器學習課程

那麼，使用了我從這些課程學到的知識，我就開始在一個稱為Kaggle的網站實踐一些機器學習的項目。Kaggle是2010年在墨爾本創立的一個網站，主要為開發商和數據科學家提供舉辦機器學習競賽、託管資料庫、編寫和分享代碼的平台。這個平台已經吸引了很多數據科學家的關注，這些用戶的資源是吸引我的主要因素。

Kaggle

綜合能力

所以，做了所有的這些準備之後，當我申請了微軟的數據科學職位時，我相信能夠讓我脫穎而出的是的我的統計數學專業、我的編程經驗以及機器學習項目的綜合能力。

這種綜合的知識積累可能是其他任何職位候選人的簡歷上所沒有的。

面試問題

在這次舊金山的數據科學職位的面試中，主要有兩種類型的問題。

其中一類問題是解決數學問題，有一些數學問題主要集中在概率學，另一些則專註於組合學。我

其實很好的準備了這種類型的問題，畢竟我的專業就是這個。

另一種類型則是數據分析相關的問題。對於這種類型的問題，通過實踐一些機器學習相關的項目，將會非常有幫助。

這些所需的技能並不是因為我想找一份數據科學的工作，更主要是因為我真的很享受實踐機器學習項目的過程。

我知道這些項目在某些時候、在某種程度上對於獲取一份工作有幫助。

我也知道，基本的數學技能是值得學習的，因為他們是普遍適用的。

鏈接信息的能力

所以，讓我們回到在前面提到的公式，

想要得到一個滿意的工作，正如我剛才所說

除了要有技能之外，還需要有鏈接信息的能力。

在我開始申請這個職位之前，我還試圖在大學期間參加一些數據科學的活動。

所以我把這個想法告訴了我的統計學教授，然後有一天，她告訴我有一個講座，是一個來自微軟的講師講解數據是如何在科學和統計學中使用的。

所以我參加了這個講座，然後我問講師，微軟是否有僱用數據科學實習生，他說是的，所以我給他發了我的詳細簡歷。

這就是我怎麼得到的面試機會的過程。

就像掌握技能一樣，我想參加數據科學的相關活動並不只是因為我希望把它放在我的簡歷中。而是因為我想保持和這些信息的連接，使我能得到一份工作的機會。這才是我覺得有意義的地方。

總結

總結的說，首先我認為，正規教育和實踐經驗和個人項目相結合才是核心的競爭力。

在我的親身經歷中，自學統計學課程，有一個項目的實習經歷，然後，有自己的數學和機器學習相關項目，都促成了我在微軟的第一份實習工作。

然後，我的第二個經驗就是：我認為你應該享受建立自己的技能和連接信息的過程，如果你本身感興趣的話自然會更輕鬆地掌握這些技能。

瀉藥，但是還是匿了，我有個同學，女生，我平常覺得她技術都不咋地，但是參加巨硬intern之後拿到產品經理的offer。雖然後來她還是去了黃易當遊戲策劃。所以說如果你技術不夠硬，想進巨硬其實不一定要技術崗位。如果你技術夠硬，怕什麼呢，微軟不要還有其他要呢，不投簡歷試下怎麼知道。

一個小提示：LeetCode Online Judge

上去刷題，巨硬你懂的

搭車問一下微軟要寫Java的嗎 (逃