标签：数据 三方 自己的 开发 primer 空间 服务 没有 抓取
这周接到了滴滴的薪资电话，只等签三方了，我秋招就算结束了，一个很满意的结果，薪资满意，而且10-7-5的工作时间很满意。
其实我九月底就没有继续面试笔试了，在准备毕业的事情，总结也是拖了很久一直想写，一直没写。列个流水账总结一下春招实习到秋招找工作的各种事情。
研究生一直在做机械臂的东西，后面为了找工作研究了一年视觉的东西。所以找工作的目标也是计算机视觉。春招实习被腾讯自动驾驶组招进去，实习了快三个月，主要内容是标定相关，自己太弱了，没法留在腾讯。秋招继续找工作，借着腾讯自动驾驶实习的“噱头”，最后进入了滴滴自动驾驶团队。
今年算法岗真的是神仙打架，大佬太多了，我最后的岗位算法+开发，不算纯算法，能抢口汤喝不错了，洛阳人有汤喝就行。
春招实习投递的公司很少，就十几家，三、四月春招实习最火热的时间，做了各家的笔试，拿到的面试机会很少。
春招拿到面试机会少的原因主要是简历写得太丑了，项目面试不清楚，让面试官不知道怎么提问。字节跳动的面试机会，由于是第一次面试，直接凉了。然后是华为的实习面试，华为实习还是简单，拿了offer，但是不太想去，拒了。最后在五月底被腾讯捞起来，面试了三轮，最终去腾讯实习。
秋招就是海投了，秋招总共投了八十多家公司，实际拿到面试的也不是很多。
VIVO（提前批两面挂）
05/28 人才评测。共四部分，言语能力、数学能力、逻辑推理、空间能力
06/04 笔试，20道选择，2到简答。题目里有和春招相同的题。
06/12 面试。参加了所有轮面试（1.2面），挂了
大疆（两面挂）
08/17 一面，项目面，介绍了两个项目，过了
08/21 二面 1.自我介绍 2.针对我项目标定部分进行询问。标定的算法细节，传感器。具体项目遇到什么问题，怎么解决。 3.相机和lidar时间同步 4.Global Shutter（全局快门）与Rolling Shutter（卷帘快门）的区别与比较 5.yolo抓取项目的疑问 6.自己的优势和劣势 挂了
大华（提前批、正式批都是一面挂）
07/23 介绍了项目和细节 挂了
顺丰（提前批三面挂）
07/31 一面，顺丰视觉想要做目标检测的，但是我做得太浅了，不行
08/11 hr面，聊了聊意向
08/13 二面，主要是项目介绍，和卷积网络相关知识，回答的不好 挂了
吉比特（牛客sp，服务端，一面挂）
07/31 一面，岗位不符合，很多相关内容不知道。以后不投服务端了
滴滴（牛客sp，视频一面+现场三面===offer==）
08/08 一面，coding面，写的磕磕绊绊，但是写出来了。通过
08/15 现场3轮面试，主要聊项目内容，算法，然后每轮都有代码面。通过
10/09 意向书 滴滴流程拖得太长了，一度以为自己凉了
11月 谈薪资 最后薪资挺满意，就是流程太长了
依图（提前批一面挂）
08/20 一面，凉凉。链表反转倒数没k个数据，没做出来，太亏了这个题没做出来。智力题做出来了，面试前看面经真的很重要
中兴（鸽了面试）
一面面完觉得公司待遇太差，鸽了二面
联影（鸽了面试）
招银网络科技（一面挂）
投的计算机视觉，招银问的内容很基础，挺多都知道的，但是一下答不上来
瓜子二手车（现场三面===offer==）
现场三面，第一面竟然是技术总监，面完才知道。现场面带了笔记本和项目视频，很好地展示了
腾讯（测开、一面挂）
博智林（直通终面===offer==）
作业帮（鸽了面试）
富途集团（鸽了面试）
小米（鸽了面试）
百度（测开、鸽了面试）
汇顶（开发、鸽了面试）
算起来拿到面试机会不多，拿到面试机会的多是提前批。提前批不需要笔试，简历中有大厂的实习很容易被安排面试。到了正式批能从简历池游出来的概率太低，有些公司正式批笔试对于我这种非科班的太难了，各种dp。同时，算法岗提前批之后剩余的hc很少，像华为就没有给我面试机会。
算下来实际拿到的offer就三家，太弱了。到十月因为拿到了这几个offer又鸽了好几个面试，这样很不好，到后面跟hr谈薪资的时候就被鄙视了，说offer拿的太少了。建议多拿offer
因为专业加上实验室做的方向不太相关，想往互联网企业靠近比较难，我基本上18年暑假就开始准备找工作的事情了。
先按时间线写下我的准备：
2018.06-2018.09
最开始想的是找c++开发的工作，然后觉得视觉、深度学习的工作工资高，听起来高大上，然后去年师兄很水的情况下也找到工作了，就转向找算法岗位。暑假期间把c++ primer看完了，这个对后面找自动驾驶的工作很有利。
2018.10-2018.11
看完了c++后，开始补习数据结构和算法，我选择了《algorithm 4th》，这本书比算法导论浅一些，注重应用和代码，然后在Coursera上也有网课。系统的学习了数据结构与算法。对于有时间的人，系统的学习后在后面刷题阶段加深理解。
看完算法之后又面向刷题看了左神的课，没时间的话推荐看一看左神的课，确实是面向刷题的课。
2018.12-2019.01
两个月，把吴恩达的机器学习和深度学习都学完了。学的比较粗略吧，学了个皮毛，印象不是特别深。导致后面面试问基础时，知道，但是答不出来。
学习机器学习的时候没有记笔记，非常不好。后面想快速回顾都不行。建议学习时一定要记笔记，而且不是机械的记录，最好拿自己的话转述一下。笔记最好电子版，手写的你不会想翻的。学算法时尝试拿康奈尔笔记法记了一些，后面也不想翻了。
然后看了深度学习的花树。
2019.02
放假，浪，不想学习。荒废啊！！
2019.03-05
刷题，我刷了剑指offer两遍，然后左神的书刷了一半，LeetCode刷了100+题
丰富项目，研究DenseFusion，大量阅读视觉相关论文。读论文很重要，读的时候记笔记！思考作者怎么想出这个网络结构的。
找实习，看面经。
2019.06-2019.08
实习，老师是不让实习的，但是实验室不需要打卡。我就往返学校和北京，老师如果有事情，就买火车票晚上回学校，处理完再回公司。实习好请假，管的不严。实习十分重要，不管怎么样都要实习！
笔试、面试。因为自己在实习，没法找人打助攻，基本都是自己做的。所以前面的刷题很重要。
2019.09-2019.10
实习留用失败，回校继续找工作。期间主要是把自己的项目回顾清楚，然后偶尔刷刷题保持手感。
总结起来说，需要准备的内容
项目经历
项目经历是面试时聊得最多的内容，关于知识的考察也是从项目经历发散开来的。
为了讲好项目经历，需要大量的学习来积累，我学习的机器学习、深度学习、读论文都是在积累。
简历中的项目经历最好多写几个，其中有一个是你重点做的，能讲的十分透彻，保证项目有数量还有质量。
刷题
码农最重要的还是编码能力，找工作不是去当导师，只需要给学生指导方向，引导学生一步一步的研究。你要亲自实现你的想法，没有编程能力都是扯淡。虽然实际并不会要求你手写快排、二叉树，但是这就是你编程能力的体现，别人能学会，你学不会，就是你弱。
因为很多面试官并没有很强的能力自己编题目，所以多数都是网上找的，或者变种。刷题就是题海战术，面试的压力下，能够给出一道没见过的题的最优解还是挺难的。如果你见过这道题，就简单多了。
刷题的建议是刷有解答的题，我不推荐直接刷LeetCode，LeetCode只有部分题有讲解。首先刷剑指offer，然后刷左神的程序员代码面试指南。剑指offer要确保每一道题都会做，剑指offer在面试中出现的概率很大。然后是左神的书，刷完刷会就已经超神了。LeetCode可以偶尔做几道。
如何有效的刷题，剑指offer在牛客上有提交网址，可以直接检测你的代码对不对。我当时要求自己每天三道题，半个小时先自己做，哪怕用最傻的方法做，做完想办法优化，最后看书上的最优解。如果最傻的都做不出来就看答案，不要在一道题上纠结太久的时间。即使看了答案也要手敲一遍代码，看过的不是你的，能写出来才是你的。做不出来的题单独星标，还要在多做。说实话，剑指offer的题不怎么难，基本都能写个解答，就是时间/空间复杂度不太好。
刷题还有一点，去熟悉几个笔试平台，牛客网，赛马网用的比较多。牛客三四月会有模拟笔试，去熟悉熟悉。这些笔试都要自己写输入输出，一定要学会怎么写输入输入，赛马网的输入输出介绍，别的平台也可以参考。
简历
简历我做的不好，说下自己的理解吧。简历的作用最简单的就是让面试官知道哪些方向你会，你做过哪些项目。所以这里的技能和项目都要和面试的岗位相关，针对岗位描述来做简历。做技术的简历不需要花哨，做到简洁、清楚就行。
项目描述用STAR模型描述，具体看剑指offer。
实习
一定要有实习，实习阶段就多干活，多了解这个岗位的工作状况。
笔试分为行测题、技术题、心理测评
行测题主要包括阅读理解、数学题、图形题。
技术题选择、填空、编程，主要的内容是跟岗位相关的题。
心理测评可以遵从本心做，或者去搜下相关的
去看看牛客模拟笔试就知道了
我给的意见肯定是不全面的，我秋招春招只关注互联网公司，完全没有看国企和研究所，这些建议你们问问其他人。
关于方向
不要找算法，一是我们做的跟公司想要的算法差距太大，二是算法岗没有好的论文明年基本不可能了。
如果一定想进大厂，测开也可以考虑。
关于实习
一定要找实习！！在春招多面试积累经验。没找到也不亏，实习招聘绝对不影响秋招。但是如果找到了，一定要去！
关于准备
刷题，别的不说，剑指offer两遍。
简历，简历好好准备，明年简历准备好了可以发给我，我给你们看看。
面经，多去牛客网看面经，能学到很多内容。
关于投递
春招、秋招提前批一定要投，别说没准备好，正式批你也不会多准备什么的。
春招最早2020年2月开始。秋招提前批在6月开始
在精力允许的情况下多投多面，会有一些不太出名的公司开很高的薪水的，有惊喜。例如今年的猿辅导，去年的迅雷。
关于找工作和课题权衡
你们明年找完工作还有半年的时间做课题，如果不想读博的话，可以多考虑工作的事情
标签：数据 三方 自己的 开发 primer 空间 服务 没有 抓取
原文地址：https://www.cnblogs.com/huipengly/p/12129683.html
