自己背景：一般一本，双非，研究生，次要钻研方向：举荐算法-协同过滤

两个月前，我还每天登录期刊网站查问本人的论文状态，想着削减一点申请博士的砝码。两个月后，我扭转想法拿到第一份实习offer，读博之路渐行渐远。

这两个月不仅经验了（读博-工作）思维的博弈，更经验了算法工程师面试官的无情打击。从学术科研转向工作，无非基于四点理由：

  • 本身能力限度：研究生期间总共写作5篇英文论文，录用1篇会议，返修1篇SCI二区，外审1篇SCI一区，两篇待投。这样的成绩状态申请博士心愿渺茫。只管英语浏览和写作能力失去晋升，但书面语能力和英语听力极差。要晓得博士对英语能力是根本要求。
  • 博士毕业压力大：每年博士能顺利毕业的寥寥无几。听师兄的意思，咱们身在经管，做的却是偏计算机的钻研，在很多学校经管系都不认同。跨计算机申博难度更是翻番。所以博士的学校抉择和导师抉择少之又少。
  • 家庭环境：作为一个普通家庭，父母年事已高，读博个别是四年，这四年没方法挣钱，所以家里略微呈现点什么意外，这博士必然读不上来
  • 趣味使然：从趣味来讲，我的激情更偏差于工作，特地是算法工程师。对于论文写作，能源并不是很强烈。学术科研写论文是常态，这种生存状态我是不能长时间忍耐的。

通过长时间的思考和家里的沟通，我下定决心放弃读博思维，转而寻找工作。找工作第一步便是找到一份实习，积攒实习教训，为秋招做筹备。然而让我意想不到的是，算法实习真的难觅。我最开始想的是就近，在成都投递了大略10几家，其实岗位原本就不多。过了大略半个月，一家公司都没分割我，这使我初生牛犊的信念凉了半截。心想在学校里，跟同龄人比起来我算混得不差，后果简历一出手就碰壁。

在重庆折腾了将近一个月，我毅然决然试试北京，北京机会确实要多很多。我投递了60家左右公司，大厂简直投递了一遍。也收到了几个公司的回复，进行了系列面试，待会我会把面试经验附在前面。面试的状况特地不现实，其中最不现实的就是手撕代码环节，基本上都跪在这环节。不过每一次的面试经验这也动摇了我的想法，也刺激我疯狂查漏补缺，将本人的状态从学术科研转移到工作状态。记得映像最深的是我登陆进leetcode，看到下面只做了一道题：两数之和，工夫是两年前，也就是本科阶段，登时脑子里充斥了本科有数的回顾，感慨万千。要晓得我本科四年励志做一名前端开发工程师，而今却走上算法工程师的路线。工夫过得真快，世界也变换莫测。

接下来是我从面试第一家到拿到实习offer的经验，这份经验将永远留存在我的记忆中，激励我畏缩不前。

新浪挪动

一面：次要问了简历相干的内容

  1. 简述每一篇论文的工作内容
  2. 数据做过哪些预处理操作
  3. 简历中提到复现了20+文献算法，是些什么算法

二面：次要问业务层的内容

  1. 场景题目一：异质内容举荐。给定杨超过的朋友圈，王者光荣视频，北京天气，如何排序
  2. 场景题目二：同质内容举荐。给定100个王者光荣视频，如何做排序

三面（二面不称心，加面）：次要问业务层的货色

  1. 如果让你来做举荐，应该怎么做？
  2. 回顾二面的问题，二面的问题你有本人的想法了吗？

总结：我对业务层基本上没有什么接触，太生疏。原想借助实习熟悉业务上的货色补救本人的短板，后果人家一上来就要你懂业务，第一次实习是真难。可想而知后果是没有后续。

有鱼科技

一面：技术面

  1. 自我介绍
  2. 介绍本人发表的论文
  3. 手撕代码1：求给定整数数组的最大子序列（无果）
  4. 手撕代码2：判断一个链表是否有环（无果）

总结：从读博转变到工作的想法就在1个月前，我对数据结构与算法停留在实践档次，通过理解，须要去leetcode上刷题减少本人的实践经验。

网易

一面：技术面

  1. 简历相干内容（次要是协同过滤）
  2. 机器学习中经典分类算法理解哪些
  3. 机器学习中损失函数有哪些，线性回归的损失函数是什么，决策树的损失函数是什么
  4. 机器学习避免过拟合的办法有哪些
  5. 机器学习的性能怎么评判
  6. 代码题一：给定一颗二叉树，求解所有叶子节点的深度
  7. 代码题二：给定一个整数数组，求解两数之和小于目标值的对数

二面：技术面

  1. 对一些业界比拟风行的模型的考查（如逻辑回归及推导，GBDT等）
  2. 举荐的框架或流程，每个阶段用到的模型次要有哪些（召回阶段和排序阶段）
  3. 代码题一：判断两条链表是否相交
  4. 代码题二：二叉树的遍历

总结：手撕代码惨不忍睹，持续leetcode刷题

京东

一面：简历相干

  1. 论文提到加入过一次广告腾讯算法大赛，能具体说一下吗（特色解决和模型）
  2. 代码题一：判断一颗二叉树是否是均衡二叉树
  3. 代码题二：实现pow(x,n)

总结：毫无疑问，手撕代码环节落马

度小满（前身百度金融）

一面：深度学习相干

  1. 深度学习理解多少
  2. 深度学习中避免过拟合的办法有哪些
  3. 理解DIN，Transformer，attention等吗
  4. 代码题一（sql）：
    给定两张表 table1：id, date        table2:id, money, issueDate.
    查问后果： table2中工夫(issueDate) 在table1中的date之前的money均值，并返回间隔date最 近一次的issueDate
    字段：id，average,  lastDate
  5. 代码题二 （python）
    给定test.txt文件，内容如下
    "name:Tom,sex:female,{"height":180,"date":"09-15","width":60}"
    "name:Linda,sex:male,{"date":"09-10","height":180,"width":60}"
    "name:Jack,sex:female,{"width":60,"date":"09-11"}"
    "name:Hello,sex:male,{"date":"09-12","height":180}"
    要求不实用任何python包
    读取test.txt文件，对每一行构建一个字典
    {
    name: xxx
    sex: xxx,
    date: xxx
    }

总结：代码题sql好久没看了，没做起，第二道常常在写，所以完满过关

二面：技术面

  1. 有没有算法实际的我的项目，因为看我简历上次要是论文
  2. 你钻研的是举荐算法，咱们这边是风控算法，你的职业规划是什么
  3. 代码题：求股票最大间断时间段的利率

总结：代码题完满搞定，还给面试官一步一步解说具体怎么做的

offer支出囊中，求职之旅完结，最初附上offer
部门：数据智能利用部 岗位：风控算法工程师

送给同样在路上奋斗打拼的同胞们我的四字真言：永不斗争！