两个月从算法小白到拿到第一份实习offer-亲身经历

本人背景：普通一本，双非，研究生，主要研究方向：推荐算法-协同过滤

两个月前，我还每天登录期刊网站查询自己的论文状态，想着增添一点申请博士的砝码。两个月后，我改变想法拿到第一份实习offer，读博之路渐行渐远。

这两个月不仅经历了（读博-工作）思想的博弈，更经历了算法工程师面试官的无情打击。从学术科研转向工作，无非基于四点理由：

• 自身能力限制：研究生期间总共写作5篇英文论文，录用1篇会议，返修1篇SCI二区，外审1篇SCI一区，两篇待投。这样的成果状态申请博士希望渺茫。尽管英语阅读和写作能力得到提升，但口语能力和英语听力极差。要知道博士对英语能力是基本要求。
• 博士毕业压力大：每年博士能顺利毕业的寥寥无几。听师兄的意思，我们身在经管，做的却是偏计算机的研究，在很多学校经管系都不认同。跨计算机申博难度更是翻番。所以博士的学校选择和导师选择少之又少。
• 家庭环境：作为一个普通家庭，父母年事已高，读博一般是四年，这四年没办法挣钱，所以家里稍微出现点什么不测，这博士必定读不下去
• 兴趣使然：从兴趣来讲，我的热情更偏向于工作，特别是算法工程师。对于论文写作，动力并不是很强烈。学术科研写论文是常态，这种生活状态我是不能长时间忍受的。

经过长时间的思考和家里的沟通，我下定决心放弃读博思想，转而寻找工作。找工作第一步便是找到一份实习，积累实习经验，为秋招做准备。但是让我意想不到的是，算法实习真的难觅。我最开始想的是就近，在成都投递了大概10几家，其实岗位本来就不多。过了大概半个月，一家公司都没联系我，这使我初生牛犊的信心凉了半截。心想在学校里，跟同龄人比起来我算混得不差，结果简历一出手就碰壁。

在重庆折腾了将近一个月，我毅然决然试试北京，北京机会的确要多很多。我投递了60家左右公司，大厂几乎投递了一遍。也收到了几个公司的回复，进行了系列面试，待会我会把面试经历附在后面。面试的情况特别不理想，其中最不理想的就是手撕代码环节，基本上都跪在这环节。不过每一次的面试经历这也坚定了我的想法，也刺激我疯狂查漏补缺，将自己的状态从学术科研转移到工作状态。记得映像最深的是我登陆进leetcode，看到上面只做了一道题：两数之和，时间是两年前，也就是本科阶段，顿时脑子里充满了本科无数的回忆，感慨万千。要知道我本科四年励志做一名前端开发工程师，而今却走上算法工程师的道路。时间过得真快，世界也变换莫测。

接下来是我从面试第一家到拿到实习offer的经历，这份经历将永远留存在我的记忆中，激励我勇往直前。

新浪移动

一面：主要问了简历相关的内容

1. 简述每一篇论文的工作内容
2. 数据做过哪些预处理操作
3. 简历中提到复现了20+文献算法，是些什么算法

二面：主要问业务层的内容

1. 场景题目一：异质内容推荐。给定杨超越的朋友圈，王者荣耀视频，北京天气，如何排序
2. 场景题目二：同质内容推荐。给定100个王者荣耀视频，如何做排序

三面（二面不满意，加面）：主要问业务层的东西

1. 如果让你来做推荐，应该怎么做？
2. 回顾二面的问题，二面的问题你有自己的想法了吗？

总结：我对业务层基本上没有什么接触，太陌生。原想借助实习熟悉业务上的东西弥补自己的短板，结果人家一上来就要你懂业务，第一次实习是真难。可想而知结果是没有后续。

有鱼科技

一面：技术面

1. 自我介绍
2. 介绍自己发表的论文
3. 手撕代码1：求给定整数数组的最大子序列（无果）
4. 手撕代码2：判断一个链表是否有环（无果）

总结：从读博转变到工作的想法就在1个月前，我对数据结构与算法停留在理论层次，通过了解，需要去leetcode上刷题增加自己的实践经验。

网易

一面：技术面

1. 简历相关内容（主要是协同过滤）
2. 机器学习中经典分类算法了解哪些
3. 机器学习中损失函数有哪些，线性回归的损失函数是什么，决策树的损失函数是什么
4. 机器学习防止过拟合的方法有哪些
5. 机器学习的性能怎么评判
6. 代码题一：给定一颗二叉树，求解所有叶子节点的深度
7. 代码题二：给定一个整数数组，求解两数之和小于目标值的对数

二面：技术面

1. 对一些业界比较流行的模型的考察（如逻辑回归及推导，GBDT等）
2. 推荐的框架或流程，每个阶段用到的模型主要有哪些（召回阶段和排序阶段）
3. 代码题一：判断两条链表是否相交
4. 代码题二：二叉树的遍历

总结：手撕代码惨不忍睹，继续leetcode刷题

京东

一面：简历相关

1. 论文提到参加过一次广告腾讯算法大赛，能详细说一下吗（特征处理和模型）
2. 代码题一：判断一颗二叉树是否是平衡二叉树
3. 代码题二：实现pow(x,n)

总结：毫无疑问，手撕代码环节落马

度小满（前身百度金融）

一面：深度学习相关

1. 深度学习了解多少
2. 深度学习中防止过拟合的方法有哪些
3. 了解DIN，Transformer，attention等吗
4. 代码题一（sql）：
   给定两张表 table1：id, date        table2:id, money, issueDate.
   查询结果： table2中时间(issueDate) 在table1中的date之前的money均值，并返回距离date最 近一次的issueDate
   字段：id，average,  lastDate
5. 代码题二 （python）
   给定test.txt文件，内容如下
   "name:Tom,sex:female,{"height":180,"date":"09-15","width":60}"
   "name:Linda,sex:male,{"date":"09-10","height":180,"width":60}"
   "name:Jack,sex:female,{"width":60,"date":"09-11"}"
   "name:Hello,sex:male,{"date":"09-12","height":180}"
   要求不适用任何python包
   读取test.txt文件，对每一行构建一个字典
   {
   name: xxx
   sex: xxx,
   date: xxx
   }

总结：代码题sql好久没看了，没做起，第二道经常在写，所以完美过关

二面：技术面

1. 有没有算法实践的项目，因为看我简历上主要是论文
2. 你研究的是推荐算法，我们这边是风控算法，你的职业规划是什么
3. 代码题：求股票最大连续时间段的利率

总结：代码题完美搞定，还给面试官一步一步讲解具体怎么做的

offer收入囊中，求职之旅结束，最后附上offer
部门：数据智能应用部 岗位：风控算法工程师

送给同样在路上奋斗打拼的同胞们我的四字真言：永不妥协！