[Job] 找工作小结

有近2个月没有更新博客，主要精力放在了投递会议论文和秋招找工作方面。这里简单总结一下秋招笔试面试的几点建议和感受。

投递的NLP算法工程师岗位，主要参加过面试的公司有腾讯(春招)，蚂蚁金服(春招)，追一科技，猿辅导，作业帮，依图科技，京东、拼多多、星图科技(校园宣讲面试，是否通过以及后续面试安排需要到10月份)、明略科技、还有工商银行(校内宣讲面试，银行正式笔试面试要到10月份)。

这些公司的笔经面经牛客网等很多网站上有前辈的分享，我也不再赘述，只是总结一下自己的感想。

1.要有自己的东西

应聘算法工程师非常重要的一点是要有自己的东西。我把这点放在第一点来说，是想强调它的重要性。我了解的很多同学，包括我自己，前期花费了很多精力去看别人的论文和算法模型，去了解这些模型可能work的原因，甚至看有些书、面经之类的把它们当做“标准答案”来记，和"应试"差不多。

但是，你看的再多，也都是别人的东西，自己的东西呢？很简单的道理，看论文就和看小说一样简单，但是 思考、形成自己的算法模型、验证、试错、改进、完善的整个过程于自己才是真实的收获，这更是能力的体现。在我看来，这也是一位算法工程师的本分，那就是不仅要有学习能力，更要有的是 分析、思考、形成解决方案的能力。而不是知道很多别人的模型，生搬硬套的能力。

这点在面试中很重要，面试官会感兴趣你做了什么，解决或改进了什么，怎么做的，这么做的道理在哪里，有没有其他可能的方法，这些方法各自的优缺点是什么...? 当然看似这一串问题，都很简单，如果是自己认真思考反复验证过的算法，这些都是已经考虑过验证过的问题。那么这些看起来难的问题，实则是自己算法能力、实践能力的体现，逻辑清晰、实验充分的回答会为自己加分。(另外把这些都分析到位，会占用大量的面试时间，也会给面试官留下一个好印象；并且如果后面考代码或者逻辑问题、底层问题面试官要求也不会非常苛刻。第一印象很重要。)

另外我想说的是，有一些书籍、面经、博客中对于经典算法的理解也可能是错误的，学习时候要有自己的思考，让算法思想为我所用，而不是当做标准答案来背，这是非常遗憾的，甚至浪费时间、产生算法思路上误导的。有这些背答案的时间还不如让大家多思考做好自己的工作。(举个简单的例子，XGBoost，与GDBT的对比，GBDT是率先使用二阶导数的，XGBoost沿用了GDBT的算法思想也采用了二阶导数，并不是面经中讲的 "GDBT只使用了一阶导XGBoost用了二阶"。建议直接看论文。)

2. 知道公司需要什么

并不是很多公司都像大学一样抱着教育你、培养你、发现你未知的潜能的态度来招人，除非这个岗缺人，否则很多公司很看重你现在是否具备直接干活的能力。这是公平合理的。如果想拿到公司付的薪水，需要知道公司需要什么，自己可以做什么，即使研究生期间没有深入研究公司现主要业务内容，在面试前也需要提前做好准备。即使没能非常expert in，也最好对最基本的架构、常用的算法、模型、工具有了解。

比如，追一科技现阶段NLP的主要业务时对话系统，考虑企业产品上线可交付性等，一般并不会采用端到端模型而是pipe line，那么前期可以对对话系统各模块要解决的问题、主要算法等有所了解；京东商城主要做商品评价打分，主要用到情感分析、文本分类等，面试前可以了解一些，另外二面面试官问到了正则化、调参、spark，其实面试官喜欢问的一般都是他们业务中经常用的，如果前期了解他们的业务可以有针对性做更好的准备。依图科技只参加了一面，公司更注重算法编程能力，就是手撕代码的能力，对于应聘者的项目经历一笔带过。依图面试官问的我本科时期做的涉及CV的项目，我感觉很奇怪，自以为是认为体现不出NLP能力，问面试官换了讲NLP的内容。后来发现他并不了解，原来面试官是做CV的...

讲这么多，是想说，要站在面试官的角度看问题。面试不是自己作秀，是为自己找买家。无论是第1点“有自己的东西”说的再好，也是为第2点服务的，那就是如果体现自己能胜任这份工作。知道公司需要什么，自己有什么，没有的话前期补一些什么，需要做好充足的准备。在交流方面，面试官一般会优先挑你所做的课题中和业务更相关的课题问，不仅因为业务需要，更因为他懂。大部分人会倾向于了解自己已经了解过一点的东西，面试官也有这个心理。

3. 基本功扎实

面试时主要考察的基本功包括，(1)对NLP或是深度学习基本算法的理解深度，这个一般从自己的课题介绍中延伸出来；(2)有的公司还会涉及到机器学习的算法；(3) 还有C++(腾讯),python(追一)；(4) 手撕代码 (基本都撕了); (5) 其他题目(依图考了智力题，拼多多考了概率题)。

这些都是日积月累的，对于(1)深度学习和(2)机器学习算法，问的也都是常用且重要的部分，如果平时注意积累，把论文模型搞清楚，这部分基本没有问题，有个别比较难的答不上就诚实地说自己没有深入考虑，面试官也是本着想听一下你对这个问题的看法的态度来讨论，并不会为难。

我个人觉得，写博客就是一种很好的展示自己不断学习积累，并且对问题有自己深入思考的很好的方式。写博客于我而言是很有益的。很多时候，自以为会的或是理解正确的内容，在再次思考并整理写下来的过程中，发现自己很多地方并没有弄懂，或者之前的理解不正确，又会刨根问题再搜集资料再思考整理。这个过程中，自己也会理清思路，理解的更深入；在动笔写下来的过程中也要想着怎样组织话语、利用图示能让不懂的人也能看懂，自己也在锻炼表达的能力；回答网友问题过程中还会收获一些友谊~；另外意想不到的收获是，把博客链接贴在简历上，真的有面试官愿意来翻一翻！他会看到你不断的努力，会乐意就某些问题和你交流，倾听你的理解，这个过程中确实自己也能学到很多东西。并且这样也可以将“平时成绩”引入进来，将面试“一考定终生”的高风险分散开来。当然博客只是其中一种方式，比如github项目等等，都是展现个人长期努力的方式，也都可以帮助别人在短时间内更充分全面的了解自己。

对于(3) c++个人是看了 《c++ primer》的一些章节，当然还有一些编程中的常出错的点，比如野指针、内存泄露等需要平时积累一下；python是平时遇到问题顺手查，主要理解清楚可变对象不可变对象、进程线程、听说有的公司还考了装饰器；本科时入门python朋友推荐看 廖雪峰的python 博客, 这些都讲的很清楚，简单易懂，大家也可以过一遍。

对于(4) 基本的是《剑指offer》, leetcode 刷题；听说有的公司会考手撕k-means这种机器学习算法的，也要做好积累。

对于(5) 看面经。

4. 了解环境

HR面可能涉及的问题：你应聘的职位？为什么选择这个方向？工作城市在xx可以吗？为什么想来xx城市？家乡哪里？为什么选择这个公司？有师兄师姐在公司吗，对公司的了解？知道NLP工程师主要做什么吗？你的三个优点和三个缺点？抗压能力如何？期望薪资？是否接受调剂？

建议就是，前期多了解，了解公司的发展前景、业务工作、上班(加班)情况等。

对于涉及自己的部分：不需要说的“完全真实”，但需要自圆其说，核心就是要体现热爱并适合这个行业、可以胜任这份工作，而不是体现对自己的剖析有多么到位；抗压能力不要仅说“很好”，最好举例子出来体现自己的能力；

薪资：需要根据自己对NLP算法工程师岗位行业平均薪资水准、该公司基本水准有了解，说一个自己认为合理的数值，不用贱卖自己。如果HR面通过进入最后谈薪资阶段，这时候可以根据自己对行业情况的了解看看这份薪资水平是否合理；如果薪资低，可以试着根据行业水准和自己能力和HR谈一谈调薪，为自己争取一份更为理想的薪资；当然如果薪资高，意味着公司对你的期望或是要求也高，需要做的更好。

5. 知道自己要什么

(1) 要不要转岗？

真正厉害的人都是offer收割机，但是对于更为广泛的同学，今年算法岗并不好找。在前面碰壁之后，周围很多朋友选择了转岗。

今年需求量大的岗位：

1) 客户端 -> 要求：不会没关系，可以进来学。但是需要有扎实的Java基础（对于安卓）和基本的编程能力(手撕代码)。另外涉及客户端的内容可以看面经学习和了解。有朋友应聘该岗位时，直言不会客户端，面试官直接说，你会什么可以讲一下，然后朋友就介绍了自己准备的一些内容，表达清楚也可以。

2) 测试开发 -> 同上，依旧需要有Java基础，和对测试工作的一定了解。还是抱有不会可以进来学的态度。但是有的公司还是比较严，面试官会一眼看出，你是否做过这项工作，以及会说，面经中的内容在实际工作中并不会用等。

其实做以上两份工作，在一些公司的薪资也很高，甚至有的公司的客户端的工资比某些公司开发岗甚至算法岗更高。所以，不是说薪资一定是 算法 > 开发 > 客户端 & 测开。

所以，你是否愿意冒着找不到工作的风险坚持算法岗？还是转岗？去国网？去银行？公务员？读博？这是个人的选择。这里就是优先级排序的问题了，因人而异，没有对错。错的也许只有自己固有的执念，认为某个行业一定怎样怎样，其实各行各业都在进行自己的发展，所以不仅要看现在，也要看未来。

(2) 找不到工作怎么办？

自己找工作也是挂了一串，挂到怀疑自己；但是我想，读书不是为了将自己囚禁在某一个固定的方向，所谓“君子不器”，会想到自己仍有很多不错的能力，即使失业也仍能凭借自己的本事谋生，所以不用害怕。能力不足可以学呀。而对于有能力但面试官没看到的，想着自己的智力和体魄依旧在，公司不要，是公司的损失，自己有什么损失呢？

其实很多人都是在经历很多次被拒绝后，仍不放弃，才最终有一份结果。如果值得期待，也就值得坚守。希望大家都能有一份满意的工作，并且在工作中做得出色！