小编校招经验分享-高考结束！校招还会远么～～

今天是6.11，高考已经结束了，那大考-校招还会远么？我们先来看一下去年的校招时间表：

互联网大厂校招一般7月就开始了，也就是说！如果你参加今年大考的话，还有一个月左右的时间了！在这紧要关头，小编有些经验想和你分享一下～～

1、简历

校招的第一阶段是准备自己的简历，这个阶段可能持续时间很久。我们要抓住一切的机会来丰富自己的简历。先放一下我自己的简历，当然内容是要保密的啦，只是给大家提供一个编写简历的模版：

1）第一部分是基本内容，手机号码、应聘岗位、个人邮箱之类的写一下。 2）学历背景：写一下你的大学和研究生的学校、专业、成绩排名、主修课程之类的。 3）实习／项目经历：如果你有实习经历或者学校项目经历的话，按照时间由后往前依次介绍一下。 4）比赛经历：如果你参加过数据挖掘类的比赛，而且取得了还不错的成绩的话，按时间由后往前介绍一下。 5）论文：发表过的论文介绍一下。 6）专业证书／技能：分门别类整理一下。 7）奖项&作品，这些可以说是加分项吧，简单介绍一下就好。

接下来，讲几点写简历的时候个人心得吧。 1）重点突出。技术面试别整些花里胡哨的简历模板，把你想要让面试官知道的东西描述出来就好了。简历上最重要的无非就是实习／项目、论文、数据挖掘比赛经历。因此，如果你有上述的经历的话，尽量放在靠前的位置，而且要重点突出。我主要是实习经历比较丰富，所以你可以看到，我花了大约一半的篇幅在介绍自己的实习经历。而且在实习经历中，我重点介绍的是在美团的经验，其余的也仅仅是一笔带过。像在校期间内担任的职务、获得的奖项之类的，可以写，但不要花太大的篇幅写，搞几个你认为能突出你水平的重量级奖项写一下就好。

2）如何写实习／比赛／项目经历。我其实并没有太多经验，主要是按照STAR法则去写的。STAR法则是情境(situation)、任务(task)、行动(action)、结果(result)四项的缩写。介绍一下参与项目的背景、目标。为了实现这个目标，目前做的工作有哪些，以及取得了如何的成果，后续会如何改进等等。成果这个地方是很多人比较容易忽略的，但同时也是面试官比较感兴趣的。

3）不断完善。在校招面试过程中，自己的简历写完了，要随时进行完善修改。可以找你实习部门的大佬看一下，让他们给一点修改建议。毕竟他们每天都要接触许多简历，对于简历的质量有一个较好的把握。

4）实事求是。简历一定要保证真实性。切记不要造假，你所说的东西是否是你自己亲自经历过的，面试官一听便知。

如果你马上要参与秋招了，抓紧时间完善自己的简历吧。如果你是明年及以后参加秋招，抓紧通过实习、论文、数据挖掘比赛来完善自己的简历吧。对于这三项，个人观点来看实习是加成最大的，因为毕竟是你亲身经历过的工作。论文的话，顶会一作的含金量也是很高的。数据挖掘比赛这个，当然也是提升自身能力的好机会，但是个人感觉投入产出比偏低。所以如果你想在秋招的时候找到一份像样的工作，如果老师允许，抓住机会出来实习；如果老师不允许，也不要抱怨，争取能够发一篇像样的论文；如果上面两个都比较困难，学习一些打比赛的经验，然后亲身去体验体验，也是很不错的。

2、内推

准备好简历，接下来就要投简历了。尽量找靠谱的内推渠道。通过熟人／牛客网都可以。有的公司的内推是可以免笔试的，比如百度的内推就有普通内推／部门直推。部门直推可以免笔试、普通内推得参加笔试。再比如头条分黄金内推码和普通内推码，黄金内推码也可以直接免笔试。个人建议是时刻关注并争取这种免笔试的机会，拿到offer的几率会提升很多。当然你的技术实力过硬的话，再难的笔试也不是问题。

内推也别着急，没必要刚开放渠道就去找人内推。我建议过一个星期再内推，一是有一些面试经验可以参考，二是面试官在经过一个星期的面试之后，对面试难度会有一个更好的把握，往往一开始比较难，后面相对简单一些。

3、笔试

笔试每个公司的考试内容也不同。有的公司如头条、拼多多就是几道算法题。像腾讯这样的考的比较综合，选择题、算法题、简答题等题型都会有。笔试这种东西，关键还得多刷题。牛客网和leetcode平常没事就多刷刷。

公司真题链接：https://www.nowcoder.com/contestRoom?mutiTagIds=138

leetcode链接：https://leetcode.com

在笔试中，咱们主要说说算法题。个人感觉各个公司的算法题难度不一，有的时候是中等题难度，有的时候是Hard题难度。一般是允许通过自己本地的IDE进行调试的。所以环境事先准备好。我在笔试算法题这个环节通常答得不太好，但还有几点建议告诉你： 1）算法题计分不是以对错区分，而是看你通过测试样例的个数。如该题准备了10个测试样例，你通过了其中的5个，那么你就是50分。 2）遇到不会的题目，不要恋战，先做后面的，由易到难。如果一个题你实在没有思路，写一个比较暴力的方法也可以，毕竟能通过几个样例拿到一些分数，也比0分好一些。 3）最后说一个去年还存在bug的地方。在笔试题目介绍中的样例，通常是测试用例的第一个。所以像下面这样提交也能拿到一定分数。不知道这个bug今年是否还存在，也不知道像这样提交是否真能获得分数。。建议大家还是不要这么做啦，哈哈！

4、面试

假设你有了面试的机会，你需要准备哪几方面呢？一般来说，技术面试有这么三个方面的内容：

1）第一部分是自我介绍以及项目介绍，项目介绍可以按照STAR来展开，这一过程的重点是你能对你做过的事情给面试官讲明白，为什么要这么做，是怎么做的，结果如何。面试官往往会根据你介绍的方法或模型进行进一步的提问，所以千万不要造假。据我个人经验看，面试官往往会问，你为什么要使用这种方法？其他方法有没有试过？在这个过程中你是如何思考的？在这个过程中你是如何对模型进行调优的？模型的损失函数为什么要这样设计？这些问题，可以在面试过程中不断体会完善。

2）第二部分是做数据结构题，这个没办法，基础好与坏都得刷题，不仅要刷题，还要持之以恒地刷题，给自己定个小目标，一天3道，由浅入深，到中等难度基本上就可以了。我校招一共刷了300多道题，面试中80%的算法题还是有思路的。

3）第三就是机器学习／深度学习理论基础了。这里面试官通常会从三个方面入手。首先就是一些基础的理论，如Xgboost的原理、深度学习的一些trick如Dropout、BN等等。其次是岗位相关的题目，如推荐岗位的话FM、Wide&Deep、DeepFM会问的多一些。最后就是你在简历里面专业技能部分提到过的一些算法。

面试的时候不要紧张，保持平常心，把自身的实力体现出来，往往问题不大。同时也要注意总结，每次面试没有回答出来的问题，回头一定要想办法弄清楚，免得在一个坑里栽倒两次。