这学期一开学,大家的话题基本就已经全是实习了,因为我要去武汉打一场比赛,就一直憋着等比赛打完回来的时候才开始投。因为搞我这个方向的公司很少,我的目标又基本锁定在了杭州,所以总共也就投了四家,运气比较好,四家都拿到了offer。
默安
给了简历之后,算法部门看了下不用面了,直接发offer。 Done.
瀚思HighSight
成都的一家安全大数据公司,直接去了公司,算法主管现场面,从算法原理、数据结构到项目经验、现场编程都考了,聊了大概两个小时
- 非常详细的问了之前实习的项目和思路,然后抓住一点算法就开始问原理和推导
- 看了下Intel一等奖的项目,详细问算法里数据预处理部分和模型部分,也是问的非常非常细。
- word embedding有几种方法,区别是什么
- 科研经历是知识图谱,面试官不是很了解,所以主要让详细介绍了下,然后问实验的数据集知道哪一些
- RNN和CNN的网络结构了不了解,画出来
- 循环的序列
- 对归一化的了解
- 各种分布函数
- batch normalization
- 机器学习和深度学习里处理过拟合的方式
- L1 L2正则化的区别
- SVM的详细推导
- 了解随机森林,adaboost之类的吗
- 数据结构、动态规划、图搜索算法
- 排序算法,排序算法的复杂度,详细讲桶排序和冒泡排序的过程
- 深度优先广度优先的使用场景
- 字符串里寻找最长匹配字符串
- 沙箱
- 聚类相关
- 项目开发过程中的管理工具,git控制流过程
- 编程题:n级台阶,可以1步走可以2步走,写一个函数给出总共有多少种走法
- C++里的继承是什么意思
- 会不会java
- 对python里的包熟不熟
- 了不了解大数据相关的平台开发,用过哪些
- 毕业规划
- 为什么要做安全,做算法
- …… ……(还有些零碎的记不清了)
然后面试官介绍了公司的业务,问了下面试官对我的评价和公司工作节奏,结束。 当天面完下午就收到offer了。 Done.
杭州一家创业公司
今年刚初创的一家公司,投简历意外遇见的,老板和技术总监人非常好,聊得挺好的,公司运营得也挺不错,就是算法这块太缺人了,工资不方便说,但相当不错。 Done.
阿里巴巴安全部
本来实习生招聘通道已经关闭了,但运气比较好有个实习生离职了所以空出了位置,正好那个时候在联系,算法主管就把我的简历要过去了,觉得挺不错的,于是开面。 按照大厂惯例,先附上时间线。
11.27 学长内推,当晚做完所有测评题目,完善简历信息
11.29 一面
12.11 二面
12.15 交叉面
12.21 上午下午分别有一个HR面
12.30 又补加了一个交叉面
1.8 收到offer
一面
可能因为我面试时间比较特殊,所以一面就直接是一位主管来面的,听说是P10的时候整个人抖了两抖…… 开始面试之后,面试官人挺好的,还调侃了一下我是不是把所有室友都赶走了。(天地冤枉,我宿舍的学霸们从来都是留我一个守门的……) 然后差不多开始正式面试了。
实习项目和比赛项目
实习时间
毕业规划
半年来,感觉自己最大的改变是什么
暑期实习的收获
毕业之后考不考虑继续去之前暑期实习的公司上班,为什么离职
之前在公司经不经常加班
算法题专场1:三门问题,详细解答见这篇博文蒙提霍尔问题(又称三门问题)详解——薇拉航线
算法题专场2:有一个筷子,随机切成三段,求这三段能拼成三角形的概率
算法题专场3:第三个问题,10辆车,从同一个起点出发,拥有相同的油量,一车油可以跑100km,中途其他车的油可以分给其他车,车子到了最远处之后,所有车都必须返回原点。求这个车队最远能走多远。 这道题能答对真的是福如心至。因为之前复习的时候,全在复习机器学习和深度学习的各种相关知识点,没有来得及复习这一块。也完全没想到面试官全问这块的题,面试官也知道这道题有点难度,还一个劲问我听清楚题没有,千万不要理解错了。但运气真的是太好了,仔细想了下,就答出来了,后面问面试评价的时候,面试官说这道题我真的有点让他惊喜,因为看得出来我是没有遇见过这个问题的,但是我是他面试那么多人里面反应最快的一个。
了不了解sort,知道 quick sort吗
面试官的题目问完了,问我有没有什么要问。
- 请问我来公司的话,我会负责做哪些方面呢
- 能不能请您对我今天的面试做一个评价呢?
然后面试官说过了他这关了,于是开始漫长地等待二面。
二面
二面因为面试官当时特别忙,所以等了比较长的时间。这一次是北京那边的阿里巴巴安全部打来的。
- 自我介绍
- 详细问了下暑期的实习经历,然后基于描述,偶尔打断一下问下细节。
- 聊了下网安专业相关的事
- 比赛项目
- 常用语言
- 了不了解大数据技术
- 实习时间
- 杭州和北京想去哪边
- 问了下我手里的offer情况
问我有什么问题吗
- 杭州安全部门和北京安全部门的业务有什么区别
- 我作为实习生在项目里可以承担什么样的角色
- 请对我今天的面试表现做一个评价
交叉面
面试官是另一个BU的leader,台湾人,声音超级萌。
- 用过哪些相关大数据的工程上的东西
- 得过的大赛奖项,比赛项目的情况,比赛项目的创新点,隐私处理方法,数据处理过程,算法模型细节
- 大学里学习深度学习、机器学习的方法和途径
- 面试官提出看我的博客地址,这里用了一个小trick,没有直接说网址,而是让面试官用了算法领域的一个关键词去搜,有一篇博文在google上排名非常靠前,所以面试官看到排名应该刷好感度挺多的,博客因为一直在经营,所以应该看来也算不错。
- 未来规划(面试官疯狂安利我出国读博emmm)
我自己还是一样,请面试官对今天的面试表现做一个评价。
交叉面结束大概也知道自己应该是过交叉面了,最后面试官还很好心的给我说如果HR很久没有联系我让我直接去找一面的那位老师问问。
HR面
视频面
- 非常详细的问了工作室的创建情况和项目的开展情况、未来规划等等
- 自己本身对安全和算法结合的理解
- 我们这一级做算法的人的情况。
- 学校里也没有开算法这块的课程,你在自己学习过程中遇到的困难,如何解决?
- 未来规划
- 看了下我的博客
- 为什么这个时候才开始投简历
你有什么问题想问?
- 什么时候能知道过没过? HR说因为前面几轮面试表现都不错,所以可能给我加一面交叉HR面……躺
- 对我的面试评价 HR笑了下,然后问我是不是每次都会问这个问题,我老老实实说是,因为希望能从面试官那里得到反馈,自省,优化自己。然后说之前每一轮也都问了面试官这个问题,面试官给的意见也非常中肯,我很感激。HR就顺便问了下前面面试官的评论是什么样子的。然后说对我的评价是:挺好的,看得出来自驱力强,团队协调能力强,个人规划明确,就是可能需要多增加一些产品和商业思维。
继续等。
HR 2面
下午4点左右就打来了,大概20-30分钟。
- 介绍上学期间相关的项目,从学术角度和公益角度来看比较有价值的
- 项目构成,分工,遇到的难点
- 掌握新技术的途径
- 毕业打算
- 有和哪些公司在接触
- 为什么倾向来杭州?
- 实习时间
然后HR说没有什么问题了,建议我再把自己说到的更多的项目和奖项都反映到简历上去,然后让加一下微信。 晚上往简历里塞了一堆之前觉得没必要放上去的奖项,发给了HR。
第二天招聘助理小姐姐打电话来说,这边HR和之前的面试官对我挺感兴趣的,让下周再面一轮技术面……
6面-交叉面
- 大学主要做的项目和事情
- 结合项目非常详细的问了数据处理和模型训练的过程
- 参数如何初始化的
- batch normalization
- 情感分析了解过其他的方法吗
- 参加过那么多比赛,哪个最有含金量,和项目有什么关系
- 项目的开发人员组成和自己承担的角色
- 了解过其他的方法吗?SVM优化方法和原理,深入去讲
你有什么问题要问?
- 对我做一个评价
- 什么时候能收到结果通知?
交叉面过了9天正式收到了offer邮件。 Done.
总结
总结一下,虽然面的不多,但是大小企业都算是面过了,面试风格确实存在着很大区别。
- 创业厂/小厂: 更看重本身的编程能力和项目经验,一般实习生顶多就招几个,说白了就是想要上来能干活的,本身综合素质看得可能不是很多。
- 大厂: 更看重这个人本身的学习能力,逻辑思维能力等等,很愿意培养人。同时也在意你这个人的团队协作能力、产品能力、分享精神等综合实力。
我自己是感觉两类厂对项目、比赛、实习经历的认可度远大于成绩GPA。我自己本身可能也是因为手里有十多个奖项而且有几个奖分量还算足,所以在开始的时候刷了不少好感度。除此之外,可能因为我项目经历确实不错,所以面试问题基本都是抓着我的比赛项目和实习项目展开的,而没有突击问某个知识面或者考大量数据结构、计网、基础算法之类的知识。这也算是一种幸运。
关于投简历,我是比较建议投简历先投大厂,因为面试周期非常长……不至于你小厂都出结果了,然后你还要苦苦等大厂的下一面……导致最后两头空…… 还有一个不知道时好时坏的建议是,每一轮面试最后,问“你有什么想问的吗?”的时候,我都会让面试官对我自己的面试表现做一个评价。 这个评价非常关键,一是这确实就是面试官对你的看法,这个看法能够帮助你迅速发现自己的不足,进行弥补,二是你通过面试官的语气大概能听出来这一轮面试的结果。 (当然也有面试官很谨慎的说,他的评价不代表任何的面试结果。也有HR小姐姐有点不满我的这个问题,但我觉得只要你合理解释了自己这么问的原因……应该问题就不是很大)
当然面试我也有很多做得不完美的地方,有不少自己答得不到位或者脑子短路的地方,可能以后会再多注意锻炼自己的语言组织能力。
Emmm总之,大概就是这样啦。我自己其实对这个结果还是非常满意的,但最近看最强大脑依然被虐成狗……所以,未来依然有很长的路要走,也完全不知道我这个学力智力双差的人能走到哪一步。 总之,一起加油啦!
陆续有不少朋友来问我最终的选择,这里统一回复一下,最终去了阿里。 主要原因是阿里的数据无论是数量还是质量都算是国内比较顶尖的,除此之外也想要去大公司看一下,所以最终选择了阿里。 谢谢各家HR和Leader的厚爱。