本科小码农，我怎么拿到了2个年薪40万的AI算法岗offer
导读：这个“冬天”有点冷。说实话，像我这样的 本科机械专业 ，能在这个时候转AI，觉得我还是有那么一点幸运，（坐稳，开始嘚瑟了：19年3月开始准备找机器学习算法相关工作，4月集中面试一周，4月底拿到两个offer：一个北京NLP算法，另一个深圳推荐算法，两个均为年薪40w）。 当然，读文的小伙伴中有很多比我强的985、211的学霸和科班专业出身的，未必在这里会有什么收获，只能让你们见笑我的浅薄了。
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入职两个多月了，有时间回想一下为转行算法岗所经历的学习和面试过程，其实也踩过了不少大坑，今天写点东西（好久没码字了），要是能帮到和我一样准备找算法岗的你，也算是不枉熬这一夜。
兄弟姐妹们，别怕，坑我帮你踩啦！
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我本人本科毕业，之前做过2年多Java开发，工作中会涉及到一点搜索NLP，但算法上几乎是0基础，不会用到也没专门学过。一开始只是自学网络上的视频课程，但我本身没有基础，周围又没有人可以交流，视频课程和博客文章在知识点的构建上都很碎片化，很难在形成从理论到项目实践的系统性认知。
尤其是网络中的博客文章，我点进去看了之后实在是看不下去，慢慢的就觉得没有底气，归根到底是因为自学中接触网络的信息太碎、太杂了，很多东西串不起来，感觉自己知道的不少了，但是和行家一交流就经常短路，最后只能尬聊。
这个阶段耗费了我大半年的时间，自学效果很不好，总结一下：对算法原理公式推导理解不深刻、用法不熟悉，更不懂工业界算法模型怎样落地的。所以开始的东西作为入门了解还可以，但和专门从事算法工作要求的水平还是有很大差距。
18年下半年，听朋友推荐参加了《小象学院ML集训营》系统课程。历时4个月的时间，我完整跟完了一期课程。有的小伙伴可能要问：不能自己学吗？非要去交智商税！其实前面也提到了我经历过自学过程，参加课程给我最大收获是：花钱买回来了时间，解决了我自学过程中的问题，系统化的课程内容设计，让我能在短时间里专注于学习主线和重难点。同时，课程的主导师寒小阳是来自工业界的技术负责人，有丰富的项目经验，也是公司的技术面试官，我相信经历过长时间打磨过的课程产品一定比自学更有效率。
最重要的是：当我学习过程中遇到难题有老师快速帮助解决疑惑，明显觉得学习效率提升了很多。有问题时可以随时找问辅导老师讨论，学习过程中和别人交流真的很有用，不仅可以解决大部分疑惑，还能带来新的思考。
小伙伴要拍砖了，怕怕呀！赶紧送上——
我整理了一份300多道比较全面的机器学习、深度学习的常见面试题，还附有答案哦！很多是我在面试中碰到的原题。拿走不谢，因为我是雷锋！（放心拿，不转发、不分享）
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基础在同届学员里算是比较差的，算法原理基础部分从最开始的手推LR都瑟瑟发抖，到后来反复看老师的推导过程，看完视频再顺着思路自己反复推，Xgboost推了不下10遍，终于拿下SVM和Xgboost推导。 这里想强调一下这个课程的视频部分值得反复看， 重要的几个机器学习算法推导过程不要偷懒，一定要吃透、彻底弄清楚来龙去脉才行。
项目经验对大部分面试算法岗的小伙伴都是非常欠缺的，加之人工智能领域的技术分支还是比较多的，从技术栈到业务应用方向可以选择的余地很大，其实也造成了学习上的难度和复杂度，建议你在了解基础的机器学习和深度学习的理论知识后，多多和同业人员沟通交流，明确1-2个具体的AI算法岗方向，目的是明确主线，深进学习这个领域的知识和经验。
这个课程进展到项目实践阶段的时候，我从4个主流的招聘强需求的算法岗方向：NLP、CV、推荐和风控选择了NLP方向，每个方向都设计了5-7个真实的项目案例，从而对NLP在工业界的业务应用有一个整体和深入的理解和认知，多练代码，多和老师沟通交流，很快就积累了一些NLP的项目经验，这一点对于转岗的小伙伴们太重要了，你懂的。
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开始准备找工作的时候，正好赶在18年底和19年初，听到很多公司大量裁员的负面消息，还是有些担心就业形势不太好，从后来的投递简历情况看，AI方向的招聘还是挺多的，但是企业的招聘要求在不断增加，门槛提高了。
今年初我觉得自己的学习过程给了我很强的信心，导师也建议我可以去试试。在正式找工作前，我先试水面试了几家公司，目的就是积累经验和找一下面试感觉，对我之后学习的效率提升了不少，每次面试中遇到的问题有针对性地做查找资料、细化知识点，准备好之后再投了一批简历。
自己准备的简历投完之后得到的面试机会并不多，所以找就业辅导老师检查了一遍简历，发现简历的确有比较大的问题。在他的指导下，调整了简历项目，去除了之前的和目标岗位不太相关的Java项目，细化了算法部分的项目。
改完简历后，小象也帮我内推了几家企业，面试机会果然变多了。我主要找深圳和北京的岗位。我当时在职，频繁的请假跑去现场面试也不方便，在集中面试了一周之后拿到了两个年薪40W的offer，最终我选择了小象内推的深圳一家做资讯推荐的推荐算法岗位。
从年初开始准备到最后找到工作差不多一个多月时间，在这里真的很感谢小象的就业辅导老师热心指导和帮助，他非常了解我的学习情况，针对我个人的技术背景优化简历，这对我之后的面试帮助也很大。
面试过程中，面试官常根据你的简历追问一些细节问题，简历上写的技能和知识点，自己一定要熟悉，不熟悉的不要写上去。简历写和目标岗位相关的项目，之前工作中不太相关的项目可以去掉，简历整体项目经历要和目标岗位匹配。
如果之前工作没有什么相关的项目，可以写比赛项目和集训营实战项目，面试中会问到一些项目细节，比赛也要认真对待，取得好成绩也是加分项。
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一句话，我面试中遇到的绝大部分问题是在课程中都涉及到的知识点。
我一开始很诧异面试官的问题这么大概率地出现在我课程中，原因很简单，有面试经验的老师把工业界对技能的要求都设计在课程中了。实话说，我对于课程内容的掌握程度也就达到60%-70%，面试时被问到遇到课程中的内容，答得不好的时候，当时真后悔为啥这个地方在学习时没有认真深究一下？
面试第一轮通常是算法笔试，主要考排序之类的题目，常见的排序算法要准备下，时间空间复杂度计算。我也遇到直接给一个工业场景的问题，让给解决方案的，这种比较难，比如百度直接出了一个百度地图POI点的挖掘问题，要求给解决方案，我答的并不是太好。
技术面主要围绕简历项目展开，大厂面试官问的很细，阿里的基本上涉及到的每个模型每层参数结构、原理、模型损失函数，为什么要用这个损失函数等问题，所以简历上写到的相关技术最好搞透彻。小公司一般会问一些工程上面的问题，一般算法岗位也会做工程相关的工作，如大数据和接口服务。
NLP、搜索推荐、机器学习算法，相关面试问题：
NLP项目——要写上深度学习模型，19年面试NLP基本上都会问到Bert,Attention机制，最好准备下。
搜索推荐——相关岗位，感觉除了考察算法外，工程上考的也比较多，面一个做搜索的公司就让设计一个方案统计商品近6小时实时点击率。当时有点蒙，回答的并不是很好，有回答使用Storm来实时计算，具体实现并不太熟悉。
机器学习算法——GBDT基本上必问，Xgboost，SVM也问的很多，没有遇到手推算法，常见机器学习模型的损失函数要清楚。
笔试：
int 64 1000万长度 无序可重复 找出第100万大数
三个有序数组，写个归并排序
已知一个0，1非等概率随机数生成器rand()，要求设计一个函数generate(n)，等概率的输出[1, n]的任意一个数；
NLP：
有没有自己改过模型？类似Google Inception这种的；
为什么RNN分类效果比CNN好？
你了解attention机制吗？seq2seq,有用到attention机制吗？
了解最新的bert，transformer吗？
怎么优化深度学习模型性能？
1*1卷积核有什么作用？
有了解深度残差网络吗？
你们有用到哪些激活函数？NLP中有没有用到？
lstm和gru那个性能更好，什么情况下gru的效果会比lstm好？
讲一下Word2vec原理；
商品购买评论，分成10个类，怎么聚类？把整个流程从头到尾讲一下。
搜索推荐：
设计一个系统来完成搜索词类目预测，设计一个关键词分类系统，搜索行为日志中有搜索关键词和对于的点击，购买商品日志，每个产品知道具体的分类，怎么处理同一个关键词多分类的情况？怎么处理误点击数据？
机器学习：
讲一下SVM的原理；
讲一下GBDT原理；
Xgboost原理什么什么,损失函数怎么构造？为什么选择Xgboost？
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去年全行业AI算法岗的申请被爆了，很多在职转岗和高校应届生都在往这条路挤，竞争之惨烈是近几年特定岗位招聘少见的现象。
其实原因很简单：很多人已经看到AI算法工程师是未来5-10年或者更长时间里一个高薪职业发展方向，晚进不如早进，多等一年会有更多的科班出身和你一起竞争。
趁着现在人才需求还处于早期阶段，早点占坑卡位。过几年你会感悟什么是：选择比努力更重要！
今年AI人才市场依然还是非常严峻，企业开放的整体招聘职位受经济形势的影响有明显缩减，但企业的招聘要求却变得越来越苛刻，现实的情况就成了：越来越多准备进入这个领域的应聘大军往里挤，但绝大部分的应聘者是达不到招聘单位的用人标准，企业依然还是很难找到合适的人。
不管是在职转岗或者高校应届生，在今年的应聘过程中会遭遇越来越残酷的应聘竞争，同样可以想象2019的秋招不会比去年好到哪里，打算应聘AI算法岗位的你，怎么能在这场卡位赛中秒杀你的竞争者呢？
机会是有的：那就是你要比其他人更针对性地、系统化提升知识结构和实践能力。
我必须承认，以下是广告：
因为收益于这门课程，真心推荐——小象学院的《AI就业班》和《ML集训营》，由寒小阳老师亲自领队，专为今年准备转岗的在职人员和19秋招的应届生设计。
这个学习过程，非常适合希望自己能够在2-12个月内找到一份AI算法工程师岗位的小伙伴，在这里可以系统化学习AI知识体系，积累实战项目，还能得到导师1对1的简历优化和面试指导，提高自己的就业起点；
最让人放心的是会签订就业保障协议，并且可以享受个性化分期付款，拿到offer后再付全款。
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