<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://m.frjozvw.cn/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(lián)網(wǎng)大廠的NLP 算法offer，目前在小紅書商業(yè)化團隊實習。這篇主要介紹一下CS專業(yè)在求職上的一些建議，尤其是機器學習相關(guān)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(yè)主要是互聯(lián)網(wǎng)+外企+自動駕駛/新能源，主要面向搜索推薦廣告和多模態(tài)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(shù)碩士普遍在<strong>35-45W</strong>之間，少數(shù)極其優(yōu)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(shù)據(jù)開發(fā)，數(shù)據(jù)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(yè)務崗還是比較難的，<strong>當然1-2線廠非核心業(yè)務崗+自動駕駛/新能源企業(yè)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(jié)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(guān)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(fā)崗<strong>基本都有筆試，且面試有手撕代碼環(huán)節(jié)</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(yè)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(yè)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(nèi)容經(jīng)歷要盡可能<strong>深挖其背后的內(nèi)在邏輯和細節(jié)</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(fā)paper盡量發(fā)paper</strong>，畢竟高質(zhì)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(shù)實力的，還是抓住機會，爭取發(fā)論文，當然確實種種限制，很多同學并不能發(fā)表出高質(zhì)量的論文（包括我)，那么就轉(zhuǎn)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(jié)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(shù)面，深挖簡歷和手撕代碼穿插其中，有時面試官會結(jié)合公司背景，出一些業(yè)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(jīng)：</p> <ul> <li style="text-align: justify;">項目深挖，問項目中數(shù)據(jù)集的分布，數(shù)據(jù)規(guī)模，數(shù)據(jù)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(jié)果可以得出哪些結(jié)論？哪些指標還可以繼續(xù)優(yōu)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(xiàn)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(jié)</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">最后總結(jié)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(zhuǎn)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(shù)界和工業(yè)界差距較大，而從面試來看，大公司普遍認可有工業(yè)界實操經(jīng)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(shù)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(yè)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(nèi)推人、運氣</strong>都是技術(shù)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(lián)網(wǎng)等技術(shù)崗位感興趣的同學關(guān)注一波我的小紅書！（小紅書號：958398026），后續(xù)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>