2022算法秋招总结

写在前面

秋招是各位都要经历的一个重大人生节点，有的人顺利，有的人坎坷。
从结果来看，大家都能找到还不错的工作，只不过是能不能达到你心理预期的事情了。
但是，秋招过程中，除了自己的努力，运气起到了不可忽视的作用，运气好的时候一路过关斩将收获offer，运气不好可能很长一段时间颗粒无收。可能前两面都非常顺利，到了下一面突然遇到个疯狂怼人的面试官，你就凉了；可能你自认为面试非常成功，面试官也全程笑呵呵，然后扭头就给你挂了。
所以在秋招过程中，保持一个平稳、积极的心态是非常重要的。

P.S. 每年的情况都会有所变化，早些年的时候对知识点的掌握甚至不需要很全面，可能光掌握LR研究的透透的就可以了，但现在越来越卷，你不光要能熟知XGB的原理，甚至面试官还希望你能知道如何调参训练，能说上几个参数的名称和功能。

介绍

这里我大概把找工作分成7个阶段，简单进行一个总览。

1. 预热 6月以前
   预热阶段可以做一些提前的了解和体验，以及进行一些知识和技能的储备。
2. 复习 6-7月
   这个阶段是主要发力进行学习的时期，不断学习、不断复习、不断巩固，尽可能的掌握一切可能会被问到的知识点。
3. 牛客SP专场 7月
   这个牛客SP专场是个很有趣的阶段，算是独立于提前批和正式批以外的一个阶段。有较多的小公司，当然也有一些大公司，会在这里有投递渠道，我的滴滴就是通过这个方式拿到的。
4. 提前批 7-8月
   如果说牛客SP专场还比较小众可能不是所有人都参加的话，提前批这里就是秋招战争正式打响了。不断的面试，不断的总结，时间非常紧凑，如果这时候还没刷好题，那你就需要谨慎一点了，因为没有多少时间给你去准备。
5. 缓冲期 8月初
   你在提前批的时候很有可能还没有完全准备好，而且很有可能会发现之前没有意识到的重大问题需要去改善提高。那么在提前批和正式批之间，可能会有那么一两周的缓冲期让你来弥补。
6. 正式批 8-9月
   正式批的时候其实基本上就已经是你的最高水平了，没有什么再能提高的了，就是去面试，自由发挥，这个时候已经没有什么紧张情绪了。。来了就面就行了。
7. 谈薪 10-11月
   （还没到时候，我也不知道怎么谈）

预热 6月以前

在早期时候，秋招的战斗还没有开始，也就是6月之前的这段时间，都可以算做预热阶段。名字虽然叫“预热”，但是也有很多事情可以做。

1. 刷题
   可以在秋招开始一年前甚至很早就开始刷题，这个时候不需要对自己有太高的要求，不需要保证时间和质量，就是多做，做着玩。
   目的就是增加自己的代码量，然后培养自己编程的感觉。这会儿也不需要花多大精力总结啊什么的，可以但没必要。反正秋招前还得投入大量精力，那会儿早忘了现在刷的题了。
   当然了，这段时间肯定还需要照顾科研、项目，一定要分清主次，这个时候秋招还不是最重要的。

   刷题的内容就是力扣上的各种题目了，随便刷，刚开始可能啥都不会，那就只做 简单，偶尔来两道 中等，困难题那是真的困难，你有兴趣就看看，做不出来就意思意思得了。如果你想刷的相对系统一些，就在力扣上选择题目的标签，按照专题去刷题，二分查找、树、链表、动态规划、搜索回溯什么的，挨个专题做，可以再做做总结。

   纯看兴趣，爱做不做！

2. 预习
   每年都会有人秋招不如意，在来年春招继续战斗。这时候不光是上一届力挽狂澜的机会，同样是咱们开始接触大厂的机会。
   在春招的时候除了应届生的最后一次校招，还会同时开始实习生的招聘。我们可以去尝试面试实习生的相关岗位，体验一下面试的流程、问题的难度等等。我们实验室不允许大家去实习，但其实不会禁止大家去面试，面过了你不去就行了，而且像阿里这样的公司，如果你春招通过但没去，在秋招的时候只需要进行终面就可以了。（后期补充：近年来大厂的形式可能不是太好，春招直通车的名额在被逐渐挤压，甚至称为耽误你整成秋招面试的绊脚石，所以也需要灵活应变）
   那么在春招开始前我们就需要进行一定程度的预习了，就是进行一下秋招前复习的模拟。把要学的各种知识学习一遍，刷一些题，然后去被捶的满头包。面试是很难的，尤其对于这个阶段你还没有做好充分的准备，当然不会顺风顺水。

   这期间需要准备的内容不用太多，大概能掌握个框架就可以。

   1. 西瓜书
      先草草过一遍，尽可能的读懂里面讲的内容，但不用去细抠，时间可能不会允许你弄的太细致深入。在春招面试前能大概看完一遍书，知道一些大块好掌握的高频知识点就可以了，甚至公式什么的都还不需要推导。
   2. 力扣
      这也就是简单刷点题，剑指offer和hot100这两部分的题目是可以重点做的，优先掌握简单和中等难度的题目，不会的不用纠结，秋招前还有时间。

3. 简历
   找工作得提交简历吧，你得准备简历吧，认真做！
   简历的好坏决定了你能不能被捞，以及捞你的是什么水平的部门。
   怎么做简历我就不管介绍了。。自己找找资源学习一下门道，然后看看前人的模板，放上三个科研或者项目，齐活。

   另外，得准备好介绍稿，面试一上来都会让你做自我介绍的，因为面试官不会提前看你的简历。自我介绍大概讲个5-10分钟就ok，内容介绍的详细程度需要你自己去掌握调整了，有些相关部门的可能会想多听听多深入，有些可能就不愿意听，毕竟人家也听不懂。但是你自我介绍稿子准备的深度是一方面，你是要准备好面试官把你的项目和科研内容问到底的，比如你模型怎么做的，怎么实现的，有什么意义，你有什么后续工作么。

4. 春招
   好了不管你准备的充分与否，春招如约而至，你可以开始投递简历了。大概投几个大厂就可以了，别搞太多，反正估计你还啥也不会，也面不过去 - - 。。过了也不能去实习，所以体验体验差不多得了
   像我当初虽然春招投了几家，但实际上我阿里一面挂了之后就直接拒了所有其他的面试邀请，因为除了耽误时间没啥意义了。。
   阿里这种可以投三个意向的，我第一个投的就是阿里妈妈，据说是阿里最强部门了，当时面试官还刚好是交大的一个学长，面的过程其实挺尴尬的，我啥也不会，但学长人超级好，还给了我一些建议，比如让我按照自己适合的方向去投递什么的（但实际上我我就是想去面个最难的看看差距，毕竟秋招我也不敢啊哈哈哈）

5. 复习
   体验人间疾苦完毕之后你大概就知道自己几斤几两了，可以开始继续学习了。但这段时间还不算秋招开始，你可能还得做科研、项目什么的，千万分清主次，这些都是在有空闲时间的前提下做的。你合理的为找工作做准备老师是支持的，但需要你做项目的时候你一定要认真完成。

复习 6-7月

晃晃悠悠就到了六七月份，这就是秋招开始前的准备阶段了，也是最最重要的一个阶段。在这期间，你的状态大概就相当于备战高考备战考研了。你会在一两个月内快速汲取各种知识，不断复习巩固，达到能够自如应付面试的程度，因为后面就没什么机会让你一点一点复习了。

1. 刷题

   1. 力扣
      力扣是我的主战场，力扣挺好用的，不过我为了快，买了几个月的会员，还挺爽的。
      这时候，刷题的内容很简单，就两个：剑指offer 和 hot100。
      可以说，这两套题库就是你整个秋招的考试范围了。
      笔试题你基本没法准备，全靠功底，当我刷透了这两套题的时候，笔试题我觉得明显比原来好做了很多。
      面试题就很有趣了，面试官会在每次面试给你出0-4个题，多少题都可能，基本98%的题都是这两个题库里的原题，真的就是原题。
      那么给你几个建议：
      1. 刷题，刷，刷，刷，反复刷。力扣能开最多五个进度，这是我当时刷的情况。
         匿名进度是我在预热阶段做的，加上第一次刷剑指offer的情况，其他都是后续反复做的记录了。
         我其实一丁点多余的题都没做因为做了也记不住，每个题都有自己的一丢丢特点，关键是熟练掌握每个专题的解题方法，那么你把那两套题刷透了就够了。关键是保证每个题能在压力状态下Free Bug，并且如果碰到一些简单的变体题目，能够立刻想到原型题目，并且活学活用。此外，题目的解法不要只会你一开始就会的！最优解一定要会！
         
         最后我大概等于是把这两套题170+道刷了累积重复刷了1000+道
         
   2. 牛客
      我这里单说了一个牛客，是因为笔试甚至面试的时候，很多时候会用像牛客这样的笔面试工具。牛客用的写代码方式是ACM模式，而不是力扣的智能模式，需要你熟练掌握读取输入数据的方式，要是不会的话你憋一小时也读不进来数据，跑个屁代码。

2. 知识点
   除了刷题就是机器学习深度学习的知识了，水很深，你得把握住。
   在不了解情况又心存侥幸的时候可能以为只看西瓜书就行了，实际上远远不够。
   需要准备的书籍包括：

   1. 机器学习-周志华
   2. 统计学习方法-李航
   3. 百面机器学习算法工程师带你去面试

   从书的角度讲，机器学习和统计学习方法一定要吃透，百面是用来补全的，也要看。不过百面有的问题有点奇怪，不一定是重点，需要斟酌，并且百面得在另外两本看明白了之后看，不然没有连贯性。
   从章节的角度，每本书都多少有一点不是面试范围的章节，比如西瓜书的后面很多章节其实都不太重要的。此外两本主教材之间也会有彼此没有的内容，你要看的是他们的并集，而不是交集，甚至还有一些是吴恩达的课讲的，这两本书里都没有。比如LR中为什么用的是Sigmoid，为什么长这个样子，你可能会想它是二分类所以就得用Sigmoid。行，但这只是第一层。我在春招的时候阿里的面试官就问了我这个，并且秋招也有人问了这个。答案实际上是要从广义线性模型、最大熵模型两个方向去考虑，是能直接推导出Sigmoid的函数公式的。
   学习这些的难度还是不小的，很多时候自己搞不明白，就需要跟别人一起讨论，还得是跟你同一复习进度的人，怎么办呢？我们的办法就是自己结伴，一块儿学。
   
   算是由我牵头组了个算法岗的小群，制定了个计划，每周两次，每次两人，轮流进行机器学习和深度学习的章节内容讲解，一开始用PPT或者CSDN的形式什么都有，后来统一改用了XMind，还挺好使的，就是知识点多了分支太多电脑可能会有点卡。
   我个人角度，在讨论班开始前，我大概自己从头到尾学了一遍，进度算是比较快，但掌握的也还是有所欠缺。这里我学习知识的途径不光是书籍，还有知乎上的一些讲解、b站上的一些up以及b站上的“浙江大学-研究生机器学习课程”，主讲老师讲的不错，推导也非常硬核。我在CSDN上做了算法题和西瓜书等的知识专题或者章节总结，主要是为了提高学习的质量，实际上后续并没有用这个复习。然后在第一遍小组讨论开始，我就改用了XMind，做了知识点的整理总结，所有内容都在一个XMind文档里，很全，很卡。。。
   然后我们在第一轮讨论结束后，很快又开始了第二轮的讨论，第二轮大家讲解的内容都重新分配了，但是因为都熟悉了很多，所以进度很快。在这阶段我又重新做了一版的XMind，比上一次的相对精简了一些，把肯定不会考的给去掉了一部分。
   此后呢我又整理了一个CSDN博客的版本，做了更进一步的精简，只保留一些提纲或者概要，保证自己能够达到复习的目的就可以了。
   学习嘛，就是把书读厚，再把书读薄的过程。
   

   后来我还进行了一些个人复习，比如看着知识点的小标题，自己尝试去复原和描述知识点的内容，包括各种公式的推导。
   另外我在后续的每次面试前都会过一遍所有的知识点，包括推导什么的，反正就是都过一遍，所以其实复习的非常好。像XGB、RNN这种大专题，有时候面试官说讲讲XGB，我就说“挺多的哈，那我开始了”，然后讲个恨不得一二十分钟直到面试官喊停。这种表现面评至少不会说你基础不扎实。

牛客SP专场 7月

近两年好像才开始有的这个专场，保证薪资在30+，但实际上就是个噱头。
不过独立于提前批倒是真的，但也有一些公司会不给你面试机会，然后直接把你的这个报名在最后一天给转到提前批，相当于直接帮你开始提前批了。。。
在这个阶段，可以开始小试牛刀了，当然了大厂那些也都要报，毕竟是多一次机会的。刚开始面试，你会发现有些知识点的问法和你一开始准备的不太一样，可能需要进行一些调整。你也会发现你简历准备的内容可能大方向没啥问题，但还需要做些修改，也有可能你的简历介绍的是这个项目，但说了一堆具体实现，没说项目背景，人家就很不耐烦。反正你可能会遇到各种问题，还有时候可能自己意识不到问题在哪，这就需要你保持警觉了，尽早发现问题并作出调整和修改，后面你就会更早有所收获。
我实际上对于简历内容的准备一开始不是特别充分，我以为没什么问题了，但我实际上后来在阿里和字节的面试上出现了两连挂的情况，当时直接给我心态搞崩了，突然某一天我开始意识到自己对科研介绍的部分可能有点不太合理，才做了一些调整。

提前批 7-8月

各大厂的提前批开始时间其实基本就都在七月下旬八月初这样，可以稍微早点就开始投递了，毕竟如果挂了还能反复捞，如果后期再被捞可能hc不够就不给你机会了。但具体多早开始投，是第一天就投还是稍微等等，我也说不好，我感觉第一天就投，在你前后脚面试同一个面试官的竞争对手可能也都很有自信很牛逼，那你就危了。但也有同学第一天就去投，然后那一周就直接意向书了，看命。
这里提两点吧：

1. 内推找个熟人，谁都行，熟人就行，能帮你查面试进度，不过有的厂不能查。如果内推人不能看的话可以问hr，所有hr都能看到，就是可能不太合规，原则上不应该告诉你的。如果实在没人，牛客找个内推码吧，然后要记住找的谁，最好能跟人保持联系，不然你之后也是会找不到人，还不知道面试到什么阶段了。。。
2. 放平心态，就像我在文章一开始时候说的，你不知道什么时候就突然死亡了，真的太看运气了。遇到个佛系的，或者直接跟你看对眼了的面试官，你很轻松就能过。遇到个脾气冲的看你不顺眼的，或者本身hc就少，你去了就是贡献KPI的，也没准人家有涵养不让你有太差的面试体验，但反正转手你都得是挂。只要没见到意向书，永远别高兴太早，谁也别信。
   面试官说你过了，你可能过会儿还是挂了。腾讯系统显示你进复试了，第二天啥都没干你可能直接灰了。腾讯捞了你跟你约了一面，到了那天可能告诉你hc满了不招人了你又挂了。人生太精彩了，面试的时候更精彩。

之前提了，我在字节的提前批一面就挂了，当时面试官只问我毕设的科研工作，问了四十分钟，最后觉得我思考深度不够。后来做算法题，也做了四十分钟，磕磕绊绊，我意识到自己刷题还不够，心存侥幸一个困难题的另一个解法没掌握，这个题是个小扩展，我卡死了。于是我在悲痛了一两天之后抓紧刷了一波题，感觉开始逐渐无敌（后来确实比较无压力了）。虽然当时我已经拿到了百度的意向书，但这两天的悲痛也是真的很悲痛，觉得人生灰暗，毕竟字节提前批一面挂，正式批是不会捞的。春招和秋招直接的历史不共享，但你在秋招中，同一家公司的每次面试，都是能看到你的面试历史记录的，字节的面试历史尤为重要，面评不佳你直接拜拜！阿里和字节都挂了，我寻思今年教育凉了滴滴凉了房产凉了，大厂更没几个了。。最大的俩拜拜了，腾讯还基本不要我们实验室的。妈呀我也凉了！

缓冲期 8月初

这个阶段大概有个一周左右吧，知识点这会儿其实已经差不多了，所以就是疯狂刷题。这是你最后能调整的完整的时间，后面如果正式批还没有开花结果，危。

正式批 8-9月

投简历吧就，各种投，不过注意排好档期，包括前面几个阶段也是，尽量均匀分布你的面试时间，别都堆在一周里恨不得一天两三个面试。均匀一点，这样对你知识点的掌握也有好处，持续刺激，不至于几天不面试生疏了。
虽然正式批这会儿才是“正式”，但实际上是你最后的机会，继续保持心态平稳是很重要的，说不急不太可能，但你要继续按部就班，别关键时刻掉链子。但说实话，接近秋招末期的这段时间，我们都开始坐不住了，几乎是处在除了面试不知道干什么的状态，不想复习，不想刷题，没有offer。身边的人总会陆续拿到offer的，甚至可能拿到了满意的offer就躺平了。每个人的情况不一样，你可能运气不错很早就可以躺平了，那你后面就是在为了argue谈薪而去面试，收割。如果你运气不佳还没拿到目标的offer，那你就得沉住气了。幸运女神可能会眷顾你，也可能不会。
我应该算是幸运的，在经历了各种坎坷之后，在被阿里挂了两次之后，几乎是最后一次机会，遇到了几位很欣赏我的面试官。
周二一面
周三二面
周四hr面
周六早上意向书
对我来说就像做梦一样。同时这周的周四拿到了迟来一个月的滴滴offer，此时手里只有百度、滴滴、阿里三家意向书，但却是我的救命稻草了。
在这周之前，我手里只有百度，是个不错的选择，但感觉似乎还不够，并且只有一家很容易被压薪资，会让hr认为你没有竞争力。因此在拿到滴滴和阿里之后，我如释重负，后续还有一点没有收尾，但基本可以安心结束秋招了。

谈薪 10-11月

现在还没到，暂且空着
（后期补充：一般情况下正常对答听通知就行了，但就一点最最重要，尽可能保留通话录音等决定性材料证据，极力避免沟通误会或者后期对方变卦的情况，如果真遇到了有证据在手也能据理力争，但实际主动权还是在对方手里。）

信息

获取信息相当重要！你很可能会错过某些比较早的厂的机会，保持信息广泛获取，以及同伴之间的信息交流非常必要。

1. 大厂官网
   自己上官网查，然后记录整理
2. 公众号
   会有一些公众号会持续推送
   1. smile招聘
   2. 大厂求职
   3. 伯乐内推
3. 微信群
   会有各种途径让你加群的，往届的学长学姐们都会组建各种群。。毕竟内推有钱拿
4. 同学
   多个朋友多条路，同学永远是你的好战友
5. 往届面经
   往届面经是你面试前最好的参考，毕竟跟你方向相同，还是相似条件。网上的也可以参考，但没准人家清北的，本身就不是一个面试难度。

书籍

1. 剑指OFFER 名企面试官精讲典型编程题 第2版
2. 机器学习-周志华
3. 统计学习方法-李航
4. 百面机器学习算法工程师带你去面试

工具

1. 力扣
2. 牛客
3. XMind
4. CSDN
5. 脉脉
6. 猎聘
7. Boss直聘

结语

“天下没有免费的午餐”
我们很难知道一个模型是好是坏
我们也很难知道当前的境遇是好是坏
我们也同样很难知道做出的选择是好是坏

无论怎样，希望多年以后我们都能感谢一路跌跌撞撞却仍不懈努力的自己。

参考链接

1. 面试经历记录~
2. 机器学习主要知识点整理