从对ML一窍不通到斩获AT等special offer,拿下大厂算法岗就靠它了

栏目: 编程工具 · 发布时间: 5年前

内容简介:整理 | 一一出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)

从对ML一窍不通到斩获AT等special offer,拿下大厂算法岗就靠它了

整理 | 一一

出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)

2019 年春招就要过去,秋招也就不远了。

对于很多计算机专业的毕业生来说,大部分都还处于迷茫期,由于大学时的大部分时间都可能在划水,导致不知道现在如何准备就业面试,想去做 AI 但对自己的实力又没有信心;而有的同学可能春招不顺,进了一个自己不喜欢的公司和岗位;当然,甚至有些 程序员 老司机也在为转 AI 算法岗的面试而焦虑。

慌什么?Just do it.

只要你有去 AI 行业的决心,你就一定会朝着这个方向走下去。如果你想去心仪公司的算法岗,就要努力提升自己的技术实力,在面试前做好前期准备,除了不断大量刷题外,最有效的“捷径”当然是要知道这些大厂在面试时要考察的问题,然后反推自己要补足哪些技术能力上的缺陷。

不过,这些大厂的面试题一般都不会公开,但只要你有心,万能的 GitHub 上总会找到这些资料。一位叫 tan bin 的作者就创建了一个“2019届秋招面经集合”的 repo,目前已获得近 700 个Star。除了讲述其从对ML一窍不通,到斩获阿里、腾讯等 special offer 的面试经验外,他还公开了机器学习自学方法、秋招心路历程、算法岗秋招准备指南、面试经验总结还有秋招薪资情况。

Github 链接:

https://github.com/zslomo/2019-Autumn-recruitment-experience

最重要的是,作者还分享了 BAT、网易、美团、拼多多、今日头条等一线大厂的面试题,这个秋招 repo 可以说一应俱全,是一份不错的算法岗面试指南,下面一一进行介绍,让你在拿大厂 offer 的路上少走弯路。

机器学习自学方法

学机器学习最重要的就是资料和课程了,作者认为学习经典的课程资料和paper就已足够。其次要积累项目经验的话,作者强推kaggle,在里面你可以看到别人的完整思路和代码,从而在改进自己的代码中进行成长。然后要有科研积累的话,就需要熟读某一方向的paper进行深入了解,而仅仅达到见过或会用的程度,肯定拿不到offer。最后还需要定一个清晰的计划来学习,有不懂的及时向别人请教。

从对ML一窍不通到斩获AT等special offer,拿下大厂算法岗就靠它了

机器学习算法岗秋招准备指南

作者表示,虽然秋招考试的套路差不多,但每个公司都有自己的风格和侧重点,所以在准备阶段要“知己知彼”。

在自己准备时,知识技术、定位规划、心理心态都要做好,要把自己包装成一个特点突出的木桶。作者从计算机基础、编程语言、数学、算法题、机器学习知识、项目、心态、定位&规划等方面具体介绍了武装自己技术能力的学习经验。

以下截取部分机器学习知识的面试准备内容:

从对ML一窍不通到斩获AT等special offer,拿下大厂算法岗就靠它了

而在了解公司面试的套路上,作者从收集信息、提前批&内推、针对面试官、了解公司情况、积极总结面试经验等方面做了阐述。

各大厂算法工程师面试题目

接下来,重点“干货”来了,作者给出了 BAT、华为、网易、今日头条、美团、拼多多、依图等 20 多家公司部门的算法面试题目。

从对ML一窍不通到斩获AT等special offer,拿下大厂算法岗就靠它了

先来看看百度机器学习算法工程师的详细面试题目。

从对ML一窍不通到斩获AT等special offer,拿下大厂算法岗就靠它了      

这是腾讯广告推荐部门的。

从对ML一窍不通到斩获AT等special offer,拿下大厂算法岗就靠它了

再来看个拼多多的面试题,可以说非常详尽了。

从对ML一窍不通到斩获AT等special offer,拿下大厂算法岗就靠它了

还有其他大厂的更为详细面试题,如果感兴趣可以自己去 GitHub 上各取所需。

该 repo 作者还给出了一些简历投递和薪资方面的秋招情况简述,这些也可以给秋招和近期要进行跳槽面试的程序员们参考。

简历投递方面,秋招算法岗聚堆,每个公司简历基本 50% 以上都是算法岗,有的甚至 80%,竞争比较激烈,而相对应的开发岗位比较缺。

薪酬方面,作者给出了数据,去年的技术岗年薪在 25-35w 之间,今年在 30-50w 之间,算法岗部分公司会比开发高 1-3k,比如网易、阿里;另一部分公司持平,比如腾讯、今日头条。另外,大厂薪资平均比小厂要低,尤其是拼多多、依图等薪资非常高,BAT 中的腾讯最高,阿里次之,百度最低。

作者表示,无论是薪资还是成长上,小厂很多比大厂强,最重要的是技术实力,大厂核心>小厂核心>大厂一般组>小厂一般组,另外只谈理想不给钱的行为都是耍流氓。

最后,作者给出建议:一定要多投简历,不要因为实习可以转正就放弃其他机会,也一定不要因为小公司而不屑一顾,世界变化很大,外面很精彩。

更多面试资源帖推荐:

算法和编程面试题精选TOP50! (附代码+解题思路+答案)

面试了8家公司,他们问了我这些机器学习题目......

面试大法——算法、 Python 、机器学习等笔试面经资源|干货收藏

75道常见AI面试题,看看你的知识盲点在哪? (附解析)

(本文为 AI科技大本营整理文章, 转载请微信联系 1092722531

精彩推荐

从对ML一窍不通到斩获AT等special offer,拿下大厂算法岗就靠它了

推荐阅读

从对ML一窍不通到斩获AT等special offer,拿下大厂算法岗就靠它了

点击“阅读原文”,查看更多精彩文章。


以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

删除

删除

[英] 维克托•迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger)著 / 袁杰 译 / 浙江人民出版社 / 2013-1 / 49.90元

《删除》讲述了遗忘的美德,为读者展现了大数据时代的取舍之道。 《删除》从大数据时代信息取舍的目的和方法分别诠释了“被遗忘的权利”。维克托首先回溯了人类追寻记忆的过程,之后提出数字技术与全球网络正在瓦解我们天生的遗忘能力。对此,他考察了促进遗忘终止4大驱动力——数字化,廉价的存储器,易于提取,全球性访问。之后,他提出了当前数字化记忆的两大威胁——信息权力与时间,并给出了应对威胁的6大对策——数......一起来看看 《删除》 这本书的介绍吧!

CSS 压缩/解压工具
CSS 压缩/解压工具

在线压缩/解压 CSS 代码

HTML 编码/解码
HTML 编码/解码

HTML 编码/解码

Markdown 在线编辑器
Markdown 在线编辑器

Markdown 在线编辑器