從小白到演算法工程師，這是我的學習求職之路

作者：華仔17

走到現在，校招已經過了一半，自己心儀的公司也基本都走完了校招流程，我的校招隨之已經結束了，在家中陪著父母過一個長假。閑下來，想遠離代碼，遠離演算法，好好的放鬆下自己，假期後要開始論文的征程了。找個空閑，給那些正在奮鬥找工作的同學們和學弟學妹們，一點參考。

先來介紹下我吧，某211大學渣本碩，中間出去工作過兩年，從事的行業與現在無關，可忽略。所有演算法和編程都是入學以後學的，專碩，兩年，現已過一年，尋找工作中，現已定去向。

我主要是演算法方向，專業是統計學，可能我們更偏向於演算法的優化，而在計算機的數據結構優化方面沒有很深的理解。其中學習了java，python基本語言，演算法方面主要是機器學習演算法，深度學習有所了解，工程能力方面還有JS，CSS等web知識，MySQL資料庫，Linux操作系統以及最重要的數據結構。優點就是愛刷演算法題，筆試沒啥問題。

春招時候，也是實習生招聘的時候，懷著遠大的抱負，所有互聯網行業全部被PASS。其中收到面試只有騰訊，阿里，頭條，但都只是一面PASS。由此可見，演算法功底還是不夠，畢竟才學了半年。

通過實習僧，先後在中科院和平安科技實習4個月左右，特別是在平安科技，感覺提升很大，從一個只會寫編程題的低等猿，到了一個可以一天寫幾百行的中等猿，可以獨立完成一個演算法，從數據處理，特徵提取到模型建立，評判模型等都可以寫。從此就走上了碼農的道路。

到重點了！！！前面都是鋪墊。通過各種關係，在這裡要感謝很多大佬，首先就是威哥幫我內推了10家以上，還有百度爺路子，騰訊大佬飛飛還有360師姐等的內推，不管內推結果如何，很感謝大家。拿下的內推只有360，好未來和拼多多。校招批，拿下了三個面試機會，分別是搜狗，百度，蘇寧。前面的鋪墊是有必要的，因為那些被一面pass的公司都沒給我面試機會，不知為何，華為簡歷都沒過。

6個面試，3個offer：

1、360安全研究院數據挖掘工程師（一面視頻面 70分鐘 gg）

t自我介紹

t項目介紹（數據預處理，特徵選擇方法，xgboost與GBDT區別（演算法到內存），評價指標有哪些，項目上沒上線）

t樸素貝葉斯推導，優缺點

t決策樹（ID3，C4.5，CART）原理，信息增益公式推導，信息增益比的引入原因，Gini指數的用途和原理

t隨機森林原理，優缺點

t隨機森林與GBDT

Adaboost原理

Logistic回歸推導，損失函數，優缺點

SVM推導，損失函數，優缺點

Kmeans聚類原理，k值的確定方法，優缺點

t演算法題1：一個數組找尋某個數（二分法）

t演算法題2：雙向鏈表什麼什麼的（不懂）

t你有什麼問題需要問我的嗎？（我只有一個問題，貴部門主要是做什麼的，我進去我的崗位大概會是什麼？）

t總結：很專業很正式的一場面試，感覺到了強大的技術壓力，第一個面試，讓我簡直快要放棄這個崗位了。但是很佩服，基礎好紮實。

2、好未來數據挖掘機器學習工程師（一面17分鐘 二面16分鐘 都視頻面offer）

t一面：

t自我介紹

t項目介紹（。。。與上面差不多，就是沒有問xgboost與GBDT區別）

t你做過的項目中你比較熟悉什麼演算法，介紹下

t開發方面接觸多嗎？看你會java

t尬聊ing。。。

t你有什麼問題需要問我嗎？（第一次回答，沒有。。。）

t總結：以為沒有二面，但是過了4天接到了二面，二面在3天後。。。

t二面：

t自我介紹

t項目介紹（。。。跟一面一樣，不過問了好幾個數據處理上的細節，有點專業，幸好我都懂，應付的過來）

RF的原理

t還會其他的機器學習演算法嗎

t我來介紹下我們部門的工作內容（balabala，說了5分鐘。。。）

t你有什麼要問我的嗎？（我心想，你都把我問題已經自己說完了，我有啥問題。。。）

t那我接下來還有一個面試，就這樣吧，具體的通知Hr會跟你聯繫。。。

t總結：速戰速決型。。。沒想到就這樣拿了一個提前批次offer

3、拼多多數據挖掘工程師（一面電話面 15分鐘 gg）

t自我介紹

t項目介紹（一模一樣的問題，問了幾個核心的點，胸有成竹的答上來了）

RF原理，優化目標是什麼！！！！！！（這個問題，我現在還沒弄懂）

Kmeans聚類原理

t樸素貝葉斯原理

t決策樹簡介

t了解推薦演算法嗎？給我介紹下這些演算法怎麼實現的？（懂是懂點。。。問題是沒有做過相關的實現呀，懵逼ing）

t演算法題：如何層次遍歷二叉樹（據說用隊列保存，遍歷。。。沒回答上來）

t接著給我解釋了下，然後就說今天的面試到此結束，再見！！！連讓我問問題這個環節都沒有了。。。gg

4、搜狗搜索事業部數據挖掘（一面二面+HR面 100分鐘+40分鐘 offer 已簽）

t一面+二面（面試我的直接就是主管，所以他說一面完，可以直接二面）

9點面試，8點半就到了，正好趕上主管去吃早飯，隨口叫了我，正好我在，然後不吃飯拉我上去面試，真的很感動。大哥很和藹，北方人。

t進去後，直接說我先自我介紹下，然後就介紹了自己的部門，所做的事情，公司發展現狀，這個崗位是幹嘛的

t自我介紹

t項目介紹（互聊，感覺就是聊天的性質，很專業，每個點都問了一遍，四個項目，從背景到應用，聊到尷尬的地方就笑笑，對我工作兩年的內容也很感興趣，聊了很多工作內容，大概用了40分鐘吧）

t開始上技術了。。。

SVM的原理，推導，核函數的選舉

t調參的方法，方式

t模型的選擇原理

t樸素貝葉斯可以做多分類嗎？

RF原理

GBDT原理

t對比兩個的優缺點

t過關了！！！我打了一個預防針，數據結構不怎麼紮實，所以演算法題給的沒有牽扯到樹，指針這類的。

t演算法題：一個矩陣，每一行，每一列數值都是遞增的，尋找第k大的數

t然後我就嘩啦嘩啦的寫了一面的java代碼，因為他說偏開發，最好以後多用java寫，然後就給他秀了一波java。他說要看我代碼風格。。。

t接著問我框架懂不懂，多線程，異常拋出這些基礎會不會。我說我就框架不會，其他的都學過，但是馬上說了這個學起來不難，有演算法的功底，很快就入手的。

t回歸到了機器學習，他問我python做數據挖掘沒問題吧？我就實話實說了，numpy，pandas這些都用爛了，獨立寫一個演算法從數據處理到模型建立都沒問題，他就說其實不會數據結構也沒啥，在數據處理和演算法這塊也用不上，效率不會在這優化。行吧，你還差一點點就能說服我，只要你說服了我，我就下去帶你去見HR。。。

t又來聊天了，聊當今互聯網的發展，搜索的發展，反正就是侃。。。OK，走，見HR

t總結：運氣真好，碰到了一個這麼和藹的大哥，總之，感覺時間過得很快，很舒服的感覺。

HR面：

t學歷，職位，課程，參加了什麼活動，班級排名

t後不後悔考研只考了個211

t對你影響最大的人是誰

t工作期間內容是什麼

t期待薪資多少

t有哪些offer

Ofo和摩拜，你更看好哪個

t你有什麼問題要問我的？

t沒了。。。等通知吧，9月底給答覆

t總結：反正就是聊天，也不知道篩不篩選，反正就是侃侃侃。

5、百度機器學習（一面 45分鐘 gg）

t自我介紹

t演算法題開始（我反問了句，要不要我們先聊聊項目，或者機器學習演算法，面試官回了句，這是一面，面基礎，面數據結構，二面才面演算法）

t第一題：一個堆，怎麼按順序改為一個雙向鏈表（gg，根本不懂）

t第二題：一個無序數組，用時間複雜最低的來尋找某兩個數加起來等於一個固定的值m，輸出這些對（完成的還行，就是申請空間過大）

t面試到此結束。。。gg

6、蘇寧雲商演算法工程師（面試 12分鐘 offer）

t自我介紹

t項目介紹（裡面問到了異常值處理，評價指標等）

t挑選你最熟悉的演算法介紹下

RF與決策樹的對比（無語的問題。。。我反問了句，這就是父子的關係，會有啥對比的，估計他也意思到問錯，所以馬上換問題了）

RF與GBDT的區別（balabala，講了7點，把他完全說服了，估計有些他都沒聽過）

t現在手上有什麼offer

t班級排名多少

t你還有什麼問題？（老問題）

t總結：這速度，還只有一面，簡直了，預料到會過的，感覺他們得基礎還沒我好，嘿嘿，自戀一會，就這樣拿到了第三個offer。

說到這裡，也把我所有的面試全部說了一遍，可能因為個人能力加學校，很多好的公司都沒給面試機會。所以我在這裡建議學弟學妹們，在你們還有一年或者多年準備的時候，崗位也和我一樣的話，我建議多搞幾個競賽，這樣的話在簡歷篩選方面會更有優勢。還有就是運氣也是實力的一部分。

Offer選擇，我也甚是糾結，既然做了決定，就這樣吧。祝福還在校招的同學們，加油，一定會有自己心儀的公司的，祝福學弟學妹們，明年能更上一層樓！