非CS专业小硕的机器学习/数据挖掘岗位秋招经验

秋招已经告一段落，刚刚签了三方。终于静下心来，有机会可以分享一下我的求职经历了。

教育背景：非CS专业小硕。

求职方向：机器学习/数据挖掘。

最终签约：百度-北京-自动驾驶事业部-数据挖掘/机器学习。

下面分别从我的求职经历、我的求职建议两方面来讲，对经历不感兴趣的可以直接跳到后面哈。

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一、我的求职经历

1.方向确定

说到我的求职方向，因为实验室做的东西主要是建模和优化，所以求职主要想找运筹优化相关的。但是招这方面的公司实在比较少，所以在找实习的时候定下未来求职方向是运筹优化或者机器学习均可。关于机器学习这方面，本人非常弱，今年3月份找实习的时候对于这方面还什么都不会，甚至连最基本的概念都还没有。编程更是一点也不会。也因为这些吃了点亏，最后只有在秋招时一一补上这些缺口。

2.找实习

3、4月份找实习。寒假的时候因为做科研写论文，当时对求职完全没着急。但是寒假回来一开学就发现大家都开始找工作了，也一下子就慌起来了。因为自己之前没什么准备，也没考虑过职业规划，所以非常菜鸡。因为当时实在是太弱了，所以整个找实习的期间可以说是非常惨烈的。

找实习的时候共投递了20家企业。最终有4家给了面试机会：平安科技、亚马逊、阿里菜鸟、网易杭研。最终拿到3家offer：阿里菜鸟、亚马逊、平安科技。其他所有的都是要么表刷要么笔试跪了。

实习面试的几家企业中，其中平安科技面试只问了一些基本的编程和数据拟合相关的东西就结束了。感觉他们当时是非常缺人的，要求立即入职，所以收了我，但是因为没法立刻全职实习，所以拒绝了。亚马逊在面试的时候，主要针对运筹方向的，详细问了科研，因为实验室做的东西比较对口，所以通过了。但是因为实习在北京，不是很方便过去。而且当时一心想留在杭州，所以也拒绝了。

菜鸟在面试的时候表现不太好，问了一些基础的知识答得不太好，但可能因为方向比较对口，所以给了offer。不过虽然拿到了offer，但是当时不太好的表现也为后面转正失败埋下了祸根。最后讲讲网易杭研的面试。网易杭研的面试应该是我第一个关于机器学习/数据挖掘的面试。当时实在是太惨烈了。问了若***器学习的基础知识，我当时甚至连信息增益和信息增益率都分不清楚。让手写快排也完全写不上。bagging和boosting的区别也说不出来，什么都不知道。现在想想当时面试官一定是笑死了，这么捉急的水平还来面试。所以妥妥的跪了，连HR面都没参加。不过当时实在是结结实实的刺激到了我，真是认识到有太多太多的不足了。所以后面秋招也是针对机器学习、编程分别复习了一下。

后来接了菜鸟的实习offer，从6月份开始，实习到9月份。到8月底的时候，实习转正面试。部门坑不多，本身又属于那种老实人类型的，只能中规中矩的完成任务，不够aggressive，也没能多抓紧机会表现自己。所以在今年普遍不是非常好的就业形势下就悲催了，转正面试失败。部门的师兄师姐人都很好，纷纷安慰我，但是当时感觉留杭希望渺茫，一下子就有了很强的危机感，9月初办理离职手续，转身就投入秋招大军了。

3.秋招正式找工作

9、10月份秋招期间，共投递企业40家。后来面试了17家企业。最终拿到7家offer。经过各种纠结最终选择百度。

1)简历投递。共投递了40家企业。包括互联网-数据挖掘、互联网-软件开发、银行-数据岗位、传统行业-自动化/控制岗位。原本计划投递55家的，结果因为一些结果陆陆续续出来了，拿到一些offer之后就把同类型的相对弱一些的企业删除掉了。大概从8月底开始进行简历投递。其实投的蛮随性的。因为是技术岗，所以也没有过多包装。不过实习时的主管帮我看了一下纸质简历，提醒我把最重要的项目写在最前面，要找工作的小伙伴可以参考一下。投简历其实投的真的很累。建议搞个表格，提醒自己投递的截止时间等等，以免错过时间。

2)笔试面试。因为编程水平所限，所以笔试挂了很多。最终只有20家企业给了面试机会。其中，被360放了鸽子，主动放弃了银联、平安科技的面试，所以最终面试了17家。整个九十月份，每天都在笔试面试。面试最集中的时候一天甚至要参加4场面试。有时候真的觉得好累，不想再找了，但是想想又觉得实在没法放弃。

第一个拿到的offer是华为的软开，9月14号发的offer通知。其实有了一个保底的offer之后心态会好很多，后面很多水到渠成的事情。但是阿里和网易都没过几乎直接导致了我最终没有选择留在杭州，想来还是蛮心酸的。个人比较反对占太多坑，所以一般拿到一个offer之后，比他差的或者同类型的面试就不再去面了。美团点评是笔试没过，进行了霸面。当时处于面试后期，手写程序已经比较溜，所以顺利过了一二面，但是终面的时候因为拿到了上海另一家公司的offer，所以放弃了终面。同样，十月后期，北京拿到了百度的offer，所以也放弃了外卖的终面。

3)offer选择。在选择offer的时候也纠结了很久。其实在整个秋招之前，我就立下心愿，想要留在杭州。但是offer下来之后，两个比较心仪的公司分别在北京和上海。杭州的要么是银行，要么是创业公司，要么是岗位不符，感觉都不是适合我奋斗和发展的平台。可能对我来说，如果真的没有选择喜欢的岗位和公司，大概是会非常不甘心的吧。后来在与男友商量之后，决定先去北京锻炼几年，后期再想办法回杭。在此也十分感谢男友对我的支持。

现在三方下来了，已经签约了。一切都尘埃落定，也希望未来能发展的更好！~

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二、我的求职建议

1.尽早明确求职方向

尽早寻找自己的兴趣点，确定自己的求职方向，这样可以避免自己走弯路。人的精力总是有限的，无法在每个方向都很厉害，所以早点定下方向之后，可以在自己未来目标岗位的方向上多一些锻炼。

早一些准备好自己的简历，这样就能知道在哪些方向上有欠缺，多找一些相关的项目来做一做，增加自己的经验。如果在找工作时还没明确自己的方向，那最后可能会发现精力十分不够用。有目标的前进，会比漫无目的快很多。

2.尽早找一份实习

如果条件允许建议从现在就开始找实习。一般年前找实习会比3、4月份容易很多，而3、4月份找实习又比秋招容易很多。所以早日找到和自己未来工作方向相对口的实习，是十分重要的。一个有分量的实习，能够为自己的简历增色不少，实习过程中也会学到很多知识。实习中的项目往往在秋招的面试中会被反复问到，所以也要把实习中的项目好好整理出来，反复磨炼。当然，如果实习能够直接留用简直再好不过了！

3.跟紧时间节点

互联网的秋招一般开始的比较早，从7、8月份就开始了，持续到10月底。大部分企业的秋招都集中在这段时间内。如果想找一个称心的工作，最好跟紧这个时间点，不要错过秋招。如前面所说，最好准备一个表格，把打算投递的企业都写进去，跟踪每个企业目前笔试面试的进展情况，记录好自己走到哪一步了，以防错过投递或笔试面试。建议先投一些小公司，积攒经验，大公司和比较想去的公司稍微靠后。但是不建议踩着deadline，因为有时候一个公司招满了或者时间紧张，在deadline时提交的人可能会失去面试机会。

4.磨砺好相应技能

这个根据不同岗位有所区别。我的岗位是机器学习，所以主要包括两部分技能：机器学习和编程。

机器学习部分，我主要是在实习期间学的，看的书有：《统计学习方法（李航）》《机器学习（周志华）》《数据挖掘导论》《机器学习实战》。其中前两本书非常推荐，值得反复看多次。把常用的公式推导看会，最好自己能推出来。实在推不出来就背下来。面试经常会被问到。不过后来因为实习经历主要用到了GBDT，所以把GBDT的相关知识看熟了一般就没问题了。不过值得一提的是，遗忘的速度真的是很快，很多曾经看会的东西好久没被问到就会忘记，所以最好能经常复习。

编程部分。编程是从9月初开始看的。把《剑指offer》这本书过了一遍。然后在牛客上自己写了一遍。差不多就OK了。另外常用的一些东西，比如几种常用排序、树的几种遍历等，也背下来。面试的80%的范围都能覆盖了。剩下20%一般可以靠沟通能力来发挥，遇到一个新问题，多跟面试官交流，往往是可以询问提示的。有了一定的提示，自己想到的思路敢于说出来，一般也能够解决的。

还有一个建议就是，每次面试完一定要写面经！杂乱也无所谓，自己能看懂就行。每次面试完的题目，如果当时没答好，一定要看会！因为秋招结束之后发现，好多问题会被问到多次，所以如果没有及时的把之前的问题看会，后面再被问到就会非常的后悔的。做好及时的总结十分重要。

5.自信点，再自信点！

最后一个讲的，就是大家的面试态度。面试官也是人，也不是机器，所以对人的评判难免主观。既然如此，大家一定要表现出最好的自己，尽量给面试官留下一个比较美好的印象。我觉得自信很重要。就是承认自己的不足，但是对自己做的东西抱有充分的信心。一个自信大方的人，想必面试官也会比较喜欢。对于如何做到自信，我想，充分的准备应该是其中一点。希望每个人都能准备出最完美的自己，展现给面试官。

我的经历和建议就是这些，希望能够帮助到学弟学妹们！也希望所有人都有一个美满的前程！