<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://pnemnih.cn/majr_51942" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline; color: #1890ff;">愛大計(jì)算機(jī)碩</span></a>，本碩期間共3段大廠實(shí)習(xí)，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(tuán)隊(duì)實(shí)習(xí)。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(jī)器學(xué)習(xí)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(dòng)駕駛/新能源，主要面向搜索推薦廣告和多模態(tài)場(chǎng)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(xué)可以拿到超過60W以上的頭部計(jì)劃offer(百度aidu, 阿里星，華為天才少年，美團(tuán)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(xué)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(jìn)大廠/核心業(yè)務(wù)崗還是比較難的，<strong>當(dāng)然1-2線廠非核心業(yè)務(wù)崗+自動(dòng)駕駛/新能源企業(yè)相對(duì)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(huì)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(xué)學(xué)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(qǐng)認(rèn)真刷題！leetcode hot 100必須做熟，這是基本關(guān)卡，身邊同學(xué)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(shí)+時(shí)間來理解消化；因?yàn)檠邪l(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(huì)被掛的。刷題我推薦用代碼隨想錄，題解詳細(xì)，附有圖文，B站也有視頻，支持多種編程語(yǔ)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(xiàng)目</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>請(qǐng)抓住機(jī)會(huì)去工業(yè)界實(shí)習(xí)！</strong></p> <p style="text-align: justify;"><br />CS是與時(shí)俱進(jìn)的學(xué)科，且相當(dāng)重視實(shí)踐，因此工業(yè)界尤其是大廠的實(shí)習(xí)是很有含金量的，當(dāng)然在撰寫簡(jiǎn)歷時(shí)，實(shí)習(xí)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(xì)節(jié)</strong>，多加思考和討論，面試的時(shí)候就更能打動(dòng)招聘方，往往也會(huì)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(huì)是可以充分證明候選人的綜合能力，建議實(shí)驗(yàn)室或者導(dǎo)師有較強(qiáng)學(xué)術(shù)實(shí)力的，還是抓住機(jī)會(huì)，爭(zhēng)取發(fā)論文，當(dāng)然確實(shí)種種限制，很多同學(xué)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(shí)習(xí)吧。</p> <p style="text-align: justify;"><br />項(xiàng)目方面，入門我推薦指南者的機(jī)器學(xué)習(xí)課程或者cousera/B站上的公開課，具備一定基礎(chǔ)后，可以找一些阿里云天池和kaggle的比賽，認(rèn)真和隊(duì)友做一做，也是進(jìn)步比較快的，如果結(jié)果還不錯(cuò)，寫到簡(jiǎn)歷也是加分的。<br />總而言之，除了本身的長(zhǎng)期積累的硬實(shí)力之外(Paper，實(shí)習(xí)，項(xiàng)目/比賽)，公司主要考核的就是兩個(gè)方面的能力："基礎(chǔ)（看你有沒有潛力）"和"廣度（看你學(xué)習(xí)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(jiǎn)歷和手撕代碼穿插其中，有時(shí)面試官會(huì)結(jié)合公司背景，出一些業(yè)務(wù)理解題來考察候選人的知識(shí)廣度和隨機(jī)應(yīng)變能力；下面我附上一個(gè)小紅書算法實(shí)習(xí)面經(jīng)：</p> <ul> <li style="text-align: justify;">項(xiàng)目深挖，問項(xiàng)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(diǎn)，是否存在標(biāo)簽不一致，樣本不均衡如何處理，文本平均長(zhǎng)度，項(xiàng)目使用的方法，分布式訓(xùn)練怎么做，你的貢獻(xiàn)在哪里？</li> <li style="text-align: justify;">預(yù)訓(xùn)練任務(wù)如何設(shè)計(jì)，基于roberta的改進(jìn)點(diǎn)在哪里？</li> <li style="text-align: justify;">上線前是否做了消融實(shí)驗(yàn)？評(píng)測(cè)方結(jié)果可以得出哪些結(jié)論？哪些指標(biāo)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(shí)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?wù)勛约旱睦斫猓?lt;/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(duì)項(xiàng)目的理解深度和算法基本功</strong>（手撕代碼等)，記憶性知識(shí)并沒有考察太多；需要提醒的是，我們可能會(huì)碰到題目不會(huì)做的情況，不要慌，可以讓面試官進(jìn)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(fù)雜度也是加分的，因此面試官往往也不會(huì)太為難，也是有機(jī)會(huì)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(qǐng)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(duì)口實(shí)習(xí)和頂會(huì)仍然是最具有競(jìng)爭(zhēng)力的兩項(xiàng)（尤其是搜推廣，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界差距較大，而從面試來看，大公司普遍認(rèn)可有工業(yè)界實(shí)操經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)）。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">兩個(gè)方面提升自己：</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>基礎(chǔ)牢固：</strong></p> <p style="text-align: justify;"><br />編程coding基礎(chǔ)--今年難度增加，請(qǐng)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(xué)基礎(chǔ)--基礎(chǔ)扎實(shí)意味著圍繞某個(gè)知識(shí)點(diǎn)，面試官不管怎么問，都難不倒。目標(biāo)是應(yīng)對(duì)筆面試過程中coding以及對(duì)知識(shí)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(shí)下科研趨勢(shì)，如預(yù)訓(xùn)練模型，知識(shí)圖譜，對(duì)比學(xué)習(xí)，因果推斷，模型加速場(chǎng)景等；以及了解工業(yè)界中推薦/搜索/nlp的整體應(yīng)用和流程等，以應(yīng)對(duì)面試中的對(duì)知識(shí)廣度、開放性場(chǎng)景問題的考察。</p> <p style="text-align: justify;"><br />硬實(shí)力有的前提下，這三個(gè)方面扎實(shí)的話，我覺得拿offer是完全可以的。</p> <p style="text-align: justify;"><br />當(dāng)然，包括<strong>外在形象，談吐交流、找對(duì)內(nèi)推人、運(yùn)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(duì)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)崗位感興趣的同學(xué)關(guān)注一波我的小紅書?。ㄐ〖t書號(hào)：958398026），后續(xù)會(huì)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>