小程序网站app定制开发,网络系统管理员在哪里,中国建设银行官网站大同,小学老师在哪个网站做ppt2019 年第 24 篇#xff0c;总 48 篇文章本文大约 5000 字#xff0c;阅读大约需要 15 分钟周末了#xff0c;就不写技术了#xff0c;来聊聊关于春招/秋招面试的事情#xff0c;刚好最近也是逐渐开始春招找实习或者找工作的时候了#xff0c;我就介绍一些当初准备春招实… 2019 年第 24 篇总 48 篇文章本文大约 5000 字阅读大约需要 15 分钟周末了就不写技术了来聊聊关于春招/秋招面试的事情刚好最近也是逐渐开始春招找实习或者找工作的时候了我就介绍一些当初准备春招实习和秋招工作面试的一些经验吧主要是算法工程师岗位的经验但其实除了在面试的知识准备部分有所区别对所有技术岗位都是适用的。1. 面试的准备个人认为面试是否成功主要就是靠硬实力运气前者是基础后者则是可遇不可求即便你努力去转发锦鲤或者杨超越妹妹也不一定会受到幸运女神的眷顾所以首先还是牢牢把握可控的因素--自身实力而实力部分主要是对知识的准备包括以下几项实战经验包括实习经历、项目、比赛、科研论文等算法机器学习、深度学习的算法知识更具体方向的计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统、广告点击率等知识数据结构(链表、树、图等)算法(贪心、动态规划、分治、排序查找、回溯等)编程语言计算机基础包括操作系统、Linux、计算机网络、数据库等不过如果是春招找实习那么可能很多人是缺乏实战经验的即没有实习经历和比赛经验对于研二的同学也会遇到科研项目和寻找的岗位不匹配没错这里实战经验的大前提是与寻找的岗位匹配不匹配的项目等实战经验千万不要写在简历上它对你的面试并没有太大帮助甚至可能有反作用。实战经验的重要性在于可以将面试官会提问的问题固定在某个领域比如如果是图像方面的项目面试官一般也是提问图像方面的问题而不会突然问语音或者推荐系统的问题除非你还有这样的项目或者投这方面的岗位否则概率极低。所以有实战经验面试官就会根据你做过的项目/实习经历等来开始问题以及拓展到对应的算法知识比如你做的是图像分类的问题用的是 CNN 网络模型那么除了问你在项目中的工作以及成果还会继续问下 CNN 的一些知识点比如 BatchNorm 这个非常常见的问题(我当时面试时候经常遇到这个问题)然后也有可能会一些分类方面最新最前沿的一些技术或者网络模型。因此对于自己的项目需要非常熟悉并且最好提前进行演练即对项目的介绍这里建议可以给自己的同学介绍项目保证表达比较顺畅不会有过多的停顿而且将重点内容都完整表达出来而如果没有这部分知识面试难度就会自动提升至少一个档次了面试官就只能提问算法、数据结构、编程语言部分的问题这时候你得祈祷面试官问的刚好是你复习过的掌握了的知识点毕竟这几个方面其实包含了很多知识要想完全复习好这几个方面的知识并不容易除非提前几年就开始有计划的系统性的学习和复习。除了对于知识的准备还需要准备一份大约 1 分钟左右的自我介绍简单介绍自己的基本信息求职岗位自己的优势点或者掌握的知识和技能以及为什么投递这个岗位和选择面试的公司。然后呢还需要准备几个提问面试官的问题这是因为通常面试结束时候有的面试官会给你提问问题的机会这时候最好是要问1-2个问题而不是说没有其他问题一般可以咨询下面试官的部门了解自己被哪个部门面试也是可能实习的部门、部门的业务内容比较有风险的就是询问自己这轮面试的表现了特别是明显知道表现不好的情况此外这里推荐几个有关面试的 Github 项目1.第一个也是最近非常多公众号推荐的一份面试总结 Github--2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C/Python/面试笔记https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese2.之前推荐过的一个深度学习 500 问教程[资源分享] Github上八千Star的深度学习500问教程https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions2. 实习很重要春招实习是非常重要的无论如何都务必好好准备春招实习并且争取拿到实习 offer这有几点好处首先自然是有了非常重要的实战经验而且在秋招中有了一定的优势第二通过实习转正获取工作 offer 的难度要小于秋招找工作这也是个人亲身经历了实际上很多公司的校招名额都会预先留给实习转正的同学第三实习转正并最终选择这个 offer那么也有利于工作后的无缝接入快速进入状态这也得益于实习的经历一般都是2-3个月实习时间对公司、部门、自己的工作都比较熟悉了。所以即便被 10 家、20 家、50 家公司拒绝了也不要放弃实习经历真的非常重要3. 简历的准备对于技术岗位简历其实不需要太过花哨简洁明了即可。我有以下几点经验1.首先简历一般需要包含以下的信息基本信息姓名、学校、性别、手机和邮箱、求职岗位(这个很重要)、个人博客 or Github(加分项)、教育背景一般从本科开始写实战经历包括实习、项目、比赛、科研论文最好至少包含两个并且与岗位匹配然后主要写项目背景、自己的工作以及工作成果不需要太过详细技术/能力对应于算法、数据结构、编程语言这些注意不要用精通一般是用熟悉来介绍对技术的掌握程度如果只是了解也不需要写此外这部分也适当详细写比如对于机器学习算法可以写熟悉逻辑回归、支持向量机算法这样方面引导面试官提问这些算法知识而不是笼统的写熟悉机器学习算法成绩和获奖情况这部分如果是对于互联网公司一般可以不怎么写但对于国企还是必须写的2.简历最好是保存为 pdf 格式而不是直接发送 word这是考虑到 word 不同版本会导致格式出错问题简历名字一般以“姓名学校求职岗位”命名并且发送邮件时候主题也应该以这样的格式来写其中第三点就是为了保证能通过简历筛选当然这一关对学历是有要求的通常 985/211 学校会容易通过非 985/211 的学校同学可能这一关会遇到很大的难度但一定不能放弃原因自然是第二点说的实习很重要特别是如果你的学校已经不占据优势了如果还没有实习经验那么秋招寻找工作就难上加难了。4. 边面试边总结对于技术岗位来说需要准备的东西真的非常多从编程语言到数据结构再到算法计算机网络、Linux、操作系统每一项如果要深入了解都有很多问题可以问的所以完全准备好再投递简历基本是不可能的或者说时间不等人完全准备好可能就错过实习面试的时间点通常都是先开始面试然后查漏补缺以战养战但这也是有一些技巧和策略的首先要通过投递一些中小公司来熟悉和积累面试经验而不是一开始就挑战 BAT特别是你心仪的公司尽早进行内推抓住内推的机会即便是心仪公司也不能推迟太久比如现在开始的春招实习3 月份应该就开始很多公司的内推了一般到 3 月底就结束内推开始进入正式的校招阶段内推很多时候都可以直接进入面试而不需要笔试很多公司的笔试都非常难比如网易而且大部分公司在内推面试失败情况下还可以参加正式校招笔试和面试少量公司才可能因为内推失败而无法进行校招面试所以即便是为了先熟悉面试过程也不能将投递大公司内推简历的时间推迟太久最好三月中旬就要开始进行内推即便笔试没过还可以尝试霸面也就是去面试现场投递简历坐等被面试官看上你的简历多数公司都允许霸面当然概率一般不高但记住即便是 1% 的概率也需要去尝试还是这句话实习很重要5. 关于面试通常面试有三种形式电话、视频和现场面试难度依次增加不过实习时候通常会以电话和视频面试为主主要也是很多公司实习一般只会在特定的几个城市设置现场面试的机会一般就是公司总部所在的城市当然其实也就是几个大城市北京、上海、深圳、广州、杭州杭州还是得益于阿里和网易两家大公司。为什么现场面试难度会是最大的呢第一是因为手写算法比如手写一个快速排序算法非常容易问到的排序算法第二直接面对面试官如果心理素质或者经验比较缺乏容易因为没有答出某个问题而影响后续的发挥特别是遇上很有气场的面试官完全看不出表情变化、一脸冷漠的面试官压力更加大了。视频面试难度次之一般视频面试阶段会要求在指定的在线网站编写算法而电话面试一般只需要给出解题的思路所以难度上现场 视频 电话。面试的轮次也是看不同公司来决定的有的就三轮面试两轮技术面Hr 面但有的可能会有 5,6,7 轮技术面试面试官的级别越来越高不过这种情况不多见一般是评级比较高也有的是因为面试两三轮后面试官觉得你更适合其他部门部门帮你调到另外一个部门继续面试也可能是被当前部门淘汰其他部门又捞起你的简历进行面试。通常第一轮面试会问比较基础且全面的内容包括项目、算法、数据结构、编程语言时间一般也是控制在半小时到一个小时之间刚刚说到的实战经验的重要性在于如果这个阶段你对自己的项目非常熟悉准备充分很有可能在项目这部分就占据面试时间的 80%-90%面试官在问完项目后可能直接结束第一轮面试或者简单提问几个数据结构等问题第二轮开始就会比较深入重点考察解决问题的能力以及你的潜力对于项目的询问就会涉及到你如何解决遇到的问题和困难如何改进优化甚至会给出其他的场景让你提出解决的方案对于 Hr 面一般就不会涉及到技术问题主要是考察其他方面问题比如沟通交流能力、兴趣爱好、家庭背景以及薪酬福利等问题并且 Hr 面也不代表你就一定可以拿到 offer 了所以还是需要重视好好做好准备。6. offer 的选择最后一条其实是尽可能多拿几个 offer提供选择的空间这里主要有几个考虑的角度大公司还是小公司两者的优势各有不同在大公司工作也可以说是螺丝钉专门负责某个方向或者领域的业务而小公司一般就需要负责很多东西甚至一个人负责一个项目对能力的要求很高特别是需要全栈类型的但个人经验刚毕业工作最好还是选择大公司一方面目前的就业环境大公司更加能度过寒冬另一方面在大公司里优秀的人就在你身边你可以随时向他们请教学习更加有利于自身的技术成长互联网公司还是国企前者工资待遇更高但通常就是 996体现了一分耕耘一分收获的道理后者就稳定但工资就没有那么大的吸引力了部门部门也是非常需要考虑的问题一个业绩好的部门年终奖就非常丰厚了但更辛苦是肯定的一般核心部门业绩也会相对比较好边缘部门则业绩一般并且随时可能部门解散只不过核心部门一般业务就比较成熟进去后的工作可能就比较重复可能就是增删查改。关于部门选择如果运气不错进入新成立部门是一个比较好的选择城市公司所在的城市是否是你未来发展考虑的城市对于工作 offer第一份工作都是比较重要的一般也需要有 1 年工作经验才好考虑进行跳槽岗位offer 提供的岗位是否是你求职的岗位有的公司会随机分配你的工作岗位比如华为的软件工程师岗位薪资待遇这个非常重要了。即便你拿到了心仪公司的 offer如果不是所有条件都匹配比如部门、岗位或者城市之一都不满足你的希望还是需要努力多拿几个 offer多几个选择并且多几个 offer也有利于在 hr 面谈论薪酬待遇有底气来争取更高的薪酬待遇。以上就是我的一些关于春招/秋招面试的经验因为距离时间有点久(两年了)加上我不是大神(没有手拿十几个offer)所以上述经验只是当初经历过春招实习和秋招工作面试后得出的几条经验并且限于我的表达能力可能描述得不是非常简单明了有些啰嗦请见谅欢迎关注我的微信公众号--机器学习与计算机视觉或者扫描下方的二维码大家一起交流学习和进步往期精彩推荐机器学习系列机器学习入门系列1--机器学习概览机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一)机器学习数据集的获取和测试集的构建方法特征工程之数据预处理上特征工程之数据预处理下特征工程之特征缩放特征编码特征工程(完)常用机器学习算法汇总比较(上常用机器学习算法汇总比较(中Github项目 资源教程推荐[Github 项目推荐] 一个更好阅读和查找论文的网站[资源分享] TensorFlow 官方中文版教程来了必读的AI和深度学习博客[教程]一份简单易懂的 TensorFlow 教程[资源]推荐一些Python书籍和教程入门和进阶的都有[Github项目推荐] 机器学习 Python 知识点速查表
