秋招结束,一波干货面经分享。

找到你的目的,然后方法就会随之而来。——甘地

秋招陆陆续续大概进行了一个月,目前基本结束了,拿到的offer有腾讯、阿里和网易,小弟在这分享一波感想,回馈牛客。

一.时间。

很多人说宜早不宜迟,这没毛病,但我理解这个“早”是早点开始准备,并不是早早开始面试,秋招的战线到底拉多长我们无法预知,这一路的心态也会时常爆炸,如果过早开始面试,大概率也是过早疲劳,这不是有利的。

先准备简历,简历干净凝练,最好所有内容都直指一个方向,最重要的是,简历上的任何东西一定要搞的明明白白,并且可以侃侃而谈,这很关键。

投递分层次, 最开始可以投一些绝对不会去的公司涨涨经验,把dream company放在其之后。

提前批不要赶在deadline附近投, 至少提前一个至一个半周,不然很吃亏。

不停的补充知识盲区。

二.基础知识

我面的都是算法岗,因此只从这一块谈。

基本机器学习算法的理解及其推导是一定要会的。而且不能仅仅基于形式,要深入理解,公式中的每个变量因何而来,怎样优化变形等。 而且理解最好能从多个方面,譬如网易总监面时曾问一个问题“SVM能不能梯度下降求解呢?”,如果仅仅理解到二次规划求解最优这个问题是没法回答的。

可以从多角度理解不同的机器学习模型,例如从线性、非线性,生成式、判别式,偏差方差等角度理解,加强理解深度。

早点看一些其他人面经中的问题, 但对面经中出现的问题的理解,不要仅局限于别人的叙述,加入一些自己的理解和思考,会加分。

刷题这部分,也是我的弱项,除了剑指offer几乎没有刷过题,但是运气比较好, 没有考到过剑指offer以外的题目。

三.面经

网易四轮面、阿里六轮面,展开讲面经内容太多了,而且觉得单独讲每一个知识点并不是对所有人都有用,把面试内容抽象出来分享一下,一般面试可以分为以下几个大点:

1.聊简历:a.简历上的内容一定要搞得清清楚楚,用词要斟酌,尤其是熟悉、掌握、了解这类词眼,想好在写,因为这会涉及面试官问你什么难度的问题。

                b.简历上的项目、实习经历、竞赛、论文,一般面试官会感兴趣这几个点:1.项目业务背景,这个东西已经要说的明明白白,是基于一个什么样的背景,出于什么样的目的去做这件事,这决定了这个项目有没有意义以及逻辑顺不顺,建议去包装一个高大上的背景及目的。2.效果,这事目前完成到了什么地步,取得了什么效果。3.流程及技术细节,比如可以划分为采集数据、数据清洗及预处理、特征提取、特征选择、建模、评估这样一个步骤,把每一个步骤用的技术以及遇到的困难可以展开讲一讲,尤其是可以加入一些你自己的感悟,这会让面试官觉得你确实真的深入参与理解了,千万不要含糊不清,用几个名词一概而过。4.目前存在的问题,你一定自己也有数,目前项目有哪些不尽如人意的地方, 可以想想怎样优化, 或者为什么无法继续优化,即使不优化,带来的影响有多大等。总而言之,我认为聊简历是这轮面试中决定性的步骤,所以一定把简历的每一个项目,做一个完整仔细的包装。

                c.对于简历上的一些比赛,一定去搜一搜,这个比赛的第一名是怎么作的。

2.基于简历的基础知识:这属于面试中第二重要的步骤,这部分的基础知识是基于简历上用到过的,1.简历中用的模型,算法等,是否会推导,与之功能效果类似的算法是否清楚,对比有何优缺点,为什么选择用这个不用那个等这类问题。2.所用模型理解的有多深,建议搜集一下棉净重简历上出现过的算法有关问题进行整理归纳。3.调参,使用这个算法是如何调参的,调过哪些关键参数,这些参数都有什么意义,我甚至被问过“这些参数的默认值”都是多少,这一部分能直接反应对该算法究竟有没有动过手,最好提前作一些准备。

3.简历之外的基础知识:这部分其实分两种情况,一种是虽然在简历之外,但是与简历上的内容仍有一定的关联, 这是面试官在考察知识的广度, 这种就随缘吧,知道多少就都说出来,不要怕被继续问下去,和之前那部分不一样。另一种很关键,可能听起来和你的简历完全无关,这种极有可能是面试官所在部门业务中用到的东西,这种东西即使不会,也一定要记得清清楚楚是哪些问题,下来一定要学习,因为还有下一轮面试,仍有可能会被问到,而且如果学习了,下一轮面试主动说出来,非常加分。

4.回问一个问题:这种就没有固定答案了,但要根据不同的轮次提问,例如前几轮是简历面、技术面相关的,就去问技术问题,或者业务问题,甚至可以说一些自己对现在所研究的这个领域的一些思考,与面试官讨论。 后面的轮次可能是leader面总监面之类的,可以问一些更宽泛的业务问题,部门组织架构问题等。

5.leader/总监面:这部分很不稳定,总监们问的问题基本没有什么固定套路,有问对业务的理解,也有问对场景的理解,也有问对自己职业的规划等,见机行事,但有一点要注意,总监一般都问的是高屋建瓴的问题,需要的是你列出框架,千万不要把细节讲的太细致,不然总监会不想听。另一点是,总监面之前可以多准备点不同的知识,展现知识的广度,因为总监很少会考察知识的深度。

6.HR面:一要阳光,二要诚恳。

四.一些面试技巧

1.很客观的说,面试成功与否,与个人实习没有绝对的关系,大家要首先一定要平稳心态。面试过或者不过,就看这次聊天聊不聊的来。举个亲身经历的例子,比如面试官问了一个不会的问题, 我按自己的理解尝试回答过,也按不太清楚回答过,不同的面试官真的评判标准不一样, 有的面试官就觉得虽然你的答案明显表现出你不会,但你能侃侃而谈,他欣赏这种能力。但有的面试官就觉得,你不会还胡咧咧,不是个啥好玩意儿。

2.可以提前准备一些知识,在聊的过程中引上去,把准备的东西说出来。会加分。

3.明白简历中存在的知识盲区,并提前想好应对对策。

比如我的简历中缺乏了对深度学习模型的应用这一块,也被问到过,但我回答了我的领域是安全口,安全口的业务实践目前发展的阶段仍然是依赖白盒特征白盒模型等等这种。起码要可以说服他。 并表示之后会继续加强这块盲区的理解和应用。

4.面试除了为了拿到offer也是为了进步,面试中不会的问题一定要记录下来,并立马学会,不然你会发现,下次还会被问到。

5.面试官问了一个完全意料之外的问题怎么办?

先表明,这个问题从来没想过,申请用几分钟想一想。 在心里大致想一下,列几条粗框架以后,再回答,说没遇到也没想过这个问题,但现在觉得,可以这样: 1。2。3。这样回答。回答的过程中可以和面试官探讨,不要太紧张。

6.面试过程中有哪些忌讳?

在面经中的1、2两块中, 回答要谨慎,不清楚的知识点千万不要往上引,不然就是给自己挖坑。

不要慌,不要不自信,有时面试官觉得你讲的东西超出了他的理解范畴,这种时候不要怂了,坚持解释一下。

7.和面试官发生不爽时怎么办?

这种看情况吧,我觉得要不卑不亢。不要显得很骄傲自大,也不要过分跪舔。 比如我曾经被一个面试官说:我觉得你硕士研究的方向没有啥意义。我当时非常不爽,就回他说,这个方向有没有意义可能不是我们可以评估,国内外那么多顶尖科研团队在研究,工业界国内外一流公司也都有相关的业务,你说他没意义,我也不知道你说的对不对。虽然怼了他, 但是过了。 所以大家自己斟酌一下。

8.早点了解面试公司的侧重点,可以从一些面经上总结,比如腾讯很看重基础,对基础知识的理解。阿里看重实践。诸如此类,有针对性的准备。

最后祝愿已拿到offer的同学谈个好价钱,还没拿到offer的同学获得理想的offer。

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