文章大纲

  • 1. 找技术或业务重叠的公司要谨慎
  • 2. 反向思维找工作法
  • 3. 避坑指南
  • 4. 算法工程师能吹非常重要
  • 参考文献:算法综合,NLP,大数据----笔试、面试题大合集
  • 学习材料

之前说了一通目前大部分IT 公司管理水平低下的问题,这篇回顾一下这半年找工作的体会。

去年年底开始找工作,先找了个几个可能去不了的场子练手,腾讯,华为啥的。大厂的代码考核很细致,技术细节也观照的很细致,尤其我看着比我还年轻的秃头腾讯面试官,问我:你这个项目到底有啥难度呢? 问的我一度怀疑起自己的职业生涯来了。

华为的HR 或者面试官,最令人印象深刻的莫过于晚上10点半了还能联系我约面试,或者面试。其工作强度可见一斑。


1. 找技术或业务重叠的公司要谨慎

过完年,休完陪产假。老李帮忙内推了一个本地制造业龙头。手里已经有一个offer,心里自信的感觉就不一样 ,但听说要出差,那正好找机会在市场上吹吹牛逼。

在boss 直聘上很多联系老王,或者老王主动联系的单位有一个共同的特点,要么是做的业务相同,要么是技术要求上有重叠。从运营管理的角度来说,很多想要转型AI为企业赋能组建AI 团队的公司 都有开发机器学习平台的需求。

每个模型有它的生命周期,随着新的数据 的输入,可能要用新的数据去更新模型,并且把新的模型重新部署一遍。所以部 署模型的过程需要反复运行,从建模到部署需要运行管理,因为整个 machine learning 的代码就只有一小块儿,更主要的是要 manage 整个过程,其中包括 setup,搜集数据,提取特征,数据验证以及一系列的过程,还要管理 machine resource。

基于上述动机,聊了有三家单位左右,一个D轮的公司,2个上市公司.

D轮公司直接问:你抗压能力咋样。老王回想起自己曾经在单位睡过一个礼拜,然后吹了一通牛逼。给发了offer 。

这俩上市公司一个做电信数据分析,一个是浪潮信息。浪潮2面完了,直接把职位一关,过了两周给说没有通过,老王有理由相信招聘的几个人是为了凑自己的工作量,或者是做类似的东西没有思路套一个别人的技术方案吧。


2. 反向思维找工作法

今年号称AI算法工程师的寒冬,当然是寒冬! 很多大厂算法拿着别人的论文复现一把,或者调调模型调调参数,一个比一个工资高。烧不起钱的单位肯定磨刀霍霍向猪羊。

所以很多大佬选择在这个档口先狗着,所以如果反向思维的话,实力水平不到的,现在可以先出来找找工作。

因为这个时候虽然坑位少,实际找工作的人更少。。。

有点类似别人恐惧的时候我贪婪。。。


3. 避坑指南

  1. 快拿到 offer 了应该实地考察!
    很多IT企业工作环境太糟糕,单位两千平米,办公桌能有0.2平米不错了,两个桌子对对拼不说,桌子小到还没一个鼠标垫大,甚至还有没厕所没坑位的问题,所以快拿到offer 了还是去现场看一下。实在受不了就别委屈自己。

  2. 面试中反向考察直属领导!
    直属领导的格局非常重要,直属领导一般能在面试中遇到,言谈举止的每句话都可以抓住蛛丝马迹分析分析。项目背景描述不清的话,最好还是最好能够让面试官举一两个例子详细说说。 说不清楚就要小心了。(参与度不够,语言水平不足,思路不清,团队定位不明确)

  3. HR 是可以讨价还价!
    期权,公积金,合同,福利,试用期,调薪策略一一问清楚。说出你期望的支撑理由,HR 在范围允许的情况下有来有回,这是良性的双向选择过程。一般上浮20%,这次最好能上浮到35% ,供大家参考。

  4. 入职后:试用期不满意给自己留后路
    最好手握多个offer,可以先去比较满意的上几天班,试试水。不行了再换。入职后才能发现的坑有:

    • 劳动合同标明的薪资和offer 中不一致。
    • 面试造火箭,入职拧螺丝。面试955,入职996。

4. 算法工程师能吹非常重要

联合利华引进了一条香皂包装生产线,结果发现这条生产线有个缺陷:常常会有盒子里没装入香皂。总不能把空盒子卖给顾客啊,他们只得请了学AI 自动化的博士后设计一个方案来分拣空的香皂盒。

博士后拉起了一个十几人的科研攻关小组,综合采用了机械、AI、自动化、机器人等技术,花了几千万,成功解决了问题。每当生产线上有空香皂盒通过,两旁的探测器会检测到,机器人就会被把空皂盒推走。

中国南方有个乡镇企业也买了同样的生产线,老板发现这个问题后大为发火,给刚毕业来到公司的大学生来说:“给你两千块,你他妈给老子把这个搞定,不然你给老子爬走。”

小伙子冥思苦想,最终想出了办法,他花了1000块钱在生产线旁边放了2台大功率电风扇猛吹,空皂盒都被吹走了,问题也同样解决了

这个故事告诉我们:
1、知识并不一定都是生产力;
2、学历不够的人很有创造力;
3、能吹是多么的重要。

目前老王已经练习到,10分钟说完6年项目经历,中英文都反复推敲了很多遍,后序就是那些算法八股考题再加强加强。

当然,基本功还是最重要的!
能吹是给你的基本功:赋能!


最后找了一圈发现,只有外企把我们中国程序员当人?

上班不打卡,不加班,工位私密性好,10天年假,等等等等等等。。。


参考文献:算法综合,NLP,大数据----笔试、面试题大合集

机器学习综合 选择题 与详解【5年大厂,3年模拟】:

  • 面试、笔试题集:机器学习基础 1-20
  • 面试、笔试题集:机器学习基础 21-40
  • 面试、笔试题集:机器学习基础 41-60
  • 面试、笔试题集:机器学习基础 61-80
  • 面试、笔试题集:机器学习基础 81-100
  • 面试、笔试题集:集成学习,树模型,Random Forests,GBDT,XGBoost

NLP方向 ---- 面试、笔试题集:

  • NLP方向 ---- 面试、笔试题集(1) : 套题1,套题2
  • NLP方向 ---- 面试、笔试题集(2):基础知识,文本预处理,文本表示,序列标注
  • NLP方向 ---- 面试、笔试题集(3):关系抽取,知识图谱,文本分类
  • NLP方向 ---- 面试、笔试题集(4):文本摘要,机器翻译,聊天系统
  • NLP方向 ---- 面试、笔试题集(5):文本预处理,文本的表示技术,序列标注
  • NLP方向 ---- 面试、笔试题集(6):数学基础,实践经验
  • NLP方向 ---- 面试、笔试题集(7):预训练模型 BERT

大数据面试:

  • 大数据基础知识问答

  • 笔试面试高频问题 ---- 基础知识

  • 笔试面试高频问题 ---- hadoop

  • 笔试面试高频问题 ---- Yarn 基础

  • 笔试面试高频问题 ---- spark 基本调优

  • 笔试面试高频问题 ---- spark 基础

  • 笔试面试高频问题 ---- hive 基础

  • 大数据领域面试题大全英文版(Top Interview Questions )

学习材料

开源面试书籍:由斯坦福老师编写值得一读

  • https://huyenchip.com/ml-interviews-book/
  • https://github.com/chiphuyen/ml-interviews-book

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