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            從雙非到愛大,我成功拿下華為、BAT、小紅書算法崗offer!
            指南者留學 Journey 2022年11月20日 閱讀量:1135
            <p style="text-align: justify;"><img style="width: 808px; height: 61px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1668762565836/1668762565836.png" width="808" height="61" /></p> <p style="text-align: justify;">大家好,我是Cardi,首先說一下整體情況:普通一本(雙非),<a href="http://www.kelabdiet.com/majr_51942" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline; color: #1890ff;">愛大計算機碩</span></a>,本碩期間共3段大廠實習,職位主要是算法和軟件工程師,今年秋招拿到了華為和某1線互聯網大廠的NLP 算法offer,目前在小紅書商業化團隊實習。這篇主要介紹一下CS專業在求職上的一些建議,尤其是機器學習相關崗位。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">求職方向</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我投遞的企業主要是互聯網+外企+自動駕駛/新能源,主要面向搜索推薦廣告和多模態場景;薪資的話,大家可以去offershow小程序查看,一般來說,絕大多數碩士普遍在<strong>35-45W</strong>之間,少數極其優秀同學可以拿到超過60W以上的頭部計劃offer(百度aidu, 阿里星,華為天才少年,美團北斗等)。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">值得一提的是,近年來,<strong>前后端的薪資正在無限接近算法崗</strong>,所以<strong>我不建議all in算法,可以退而求其次投大數據開發,數據挖掘等崗位。</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">留學生求職建議</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">01 要求</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">近兩年來看難度水漲船高,加上很多公司降本增效,需求量在減少,進大廠/核心業務崗還是比較難的,<strong>當然1-2線廠非核心業務崗+自動駕駛/新能源企業相對容易一些(QS前100/211碩都可以嘗試)。</strong></p> <p style="text-align: justify;"><br />整體要求基本是<strong>名校碩士起步</strong>了,因此我建議<strong>至少要QS前75會好一些</strong>,比如華為有一些組今年只要QS前50的碩士且本科院校必須在list里,字節搜索核心組基本拿到offer的同學學歷是雙985。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">02 技能</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">請認真刷題!leetcode hot 100必須做熟,這是基本關卡,身邊同學的平均值大概4-6周周期可以刷完,建議集中刷題,每天拿出4小時+時間來理解消化;因為研發崗<strong>基本都有筆試,且面試有手撕代碼環節</strong>,做不出來是有可能會被掛的。刷題我推薦用代碼隨想錄,題解詳細,附有圖文,B站也有視頻,支持多種編程語言。</p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 808px; height: 394px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpNTZvdC.jpg" width="808" height="394" /></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">03 項目</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>請抓住機會去工業界實習!</strong></p> <p style="text-align: justify;"><br />CS是與時俱進的學科,且相當重視實踐,因此工業界尤其是大廠的實習是很有含金量的,當然在撰寫簡歷時,實習過程中的內容經歷要盡可能<strong>深挖其背后的內在邏輯和細節</strong>,多加思考和討論,面試的時候就更能打動招聘方,往往也會順利一些。</p> <p style="text-align: justify;"><br />其次就是<strong>能發paper盡量發paper</strong>,畢竟高質量論文是硬通貨,1作的頂會是可以充分證明候選人的綜合能力,建議實驗室或者導師有較強學術實力的,還是抓住機會,爭取發論文,當然確實種種限制,很多同學并不能發表出高質量的論文(包括我),那么就轉變思路,走刷題+做比賽,然后面試去公司實習吧。</p> <p style="text-align: justify;"><br />項目方面,入門我推薦指南者的機器學習課程或者cousera/B站上的公開課,具備一定基礎后,可以找一些阿里云天池和kaggle的比賽,認真和隊友做一做,也是進步比較快的,如果結果還不錯,寫到簡歷也是加分的。<br />總而言之,除了本身的長期積累的硬實力之外(Paper,實習,項目/比賽),公司主要考核的就是兩個方面的能力:"基礎(看你有沒有潛力)"和"廣度(看你學習力)",加上在不斷的投遞中積累的面試技巧,那么基本還是很有概率拿到比較理想的offer的。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">04 面試</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">面試校招一般有2-3輪技術面,深挖簡歷和手撕代碼穿插其中,有時面試官會結合公司背景,出一些業務理解題來考察候選人的知識廣度和隨機應變能力;下面我附上一個小紅書算法實習面經:</p> <ul> <li style="text-align: justify;">項目深挖,問項目中數據集的分布,數據規模,數據有什么特點,是否存在標簽不一致,樣本不均衡如何處理,文本平均長度,項目使用的方法,分布式訓練怎么做,你的貢獻在哪里?</li> <li style="text-align: justify;">預訓練任務如何設計,基于roberta的改進點在哪里?</li> <li style="text-align: justify;">上線前是否做了消融實驗?評測方結果可以得出哪些結論?哪些指標還可以繼續優化?</li> <li style="text-align: justify;">有沒有考慮上線的模型做蒸餾?</li> <li style="text-align: justify;">什么是macro-F1,recall,precision?寫出公式并解釋</li> <li style="text-align: justify;">算法題20mins:一道leetcode medium 實現前綴樹(trie-tree)</li> <li style="text-align: justify;">小紅書這邊想做搜索多樣性,談談自己的理解?</li> </ul> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">整體下來,可以看出面試官是<strong>比較重視對項目的理解深度和算法基本功</strong>(手撕代碼等),記憶性知識并沒有考察太多;需要提醒的是,我們可能會碰到題目不會做的情況,不要慌,可以讓面試官進行提示并積極討論,先說出解題思路,哪怕最后沒有debug成功,思路清晰正確或者可以分析算法復雜度也是加分的,因此面試官往往也不會太為難,也是有機會通過面試的。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">總結</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">最后總結下,今年整體難度上升了,所以請想清楚自己是否適合算法崗,如果硬性條件明顯不夠,建議盡快轉前后端,想拿下40W+以上以及想沖擊ssp 50W的算法offer,大廠對口實習和頂會仍然是最具有競爭力的兩項(尤其是搜推廣,學術界和工業界差距較大,而從面試來看,大公司普遍認可有工業界實操經驗的同學)。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">兩個方面提升自己:</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>基礎牢固:</strong></p> <p style="text-align: justify;"><br />編程coding基礎--今年難度增加,請至少以完成medium要求自己;</p> <p style="text-align: justify;"><br />ML/DL算法的數學基礎--基礎扎實意味著圍繞某個知識點,面試官不管怎么問,都難不倒。目標是應對筆面試過程中coding以及對知識深度的考察。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>前沿涉獵:</strong></p> <p style="text-align: justify;"><br />follow時下科研趨勢,如預訓練模型,知識圖譜,對比學習,因果推斷,模型加速場景等;以及了解工業界中推薦/搜索/nlp的整體應用和流程等,以應對面試中的對知識廣度、開放性場景問題的考察。</p> <p style="text-align: justify;"><br />硬實力有的前提下,這三個方面扎實的話,我覺得拿offer是完全可以的。</p> <p style="text-align: justify;"><br />當然,包括<strong>外在形象,談吐交流、找對內推人、運氣</strong>都是技術本身之外非常重要的東西。</p> <p style="text-align: justify;"><br />最后,歡迎對互聯網等技術崗位感興趣的同學關注一波我的小紅書?。ㄐ〖t書號:958398026),后續會分享求職和社群來給大家交流,也歡迎私聊我咨詢。</p> <p style="text-align: justify;"><img src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1668762578136/1668762578136.png" width="808" height="188" /></p>
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