校招经验分享-高考结束!校招还会远么~~

来自:小小挖掘机(微信号:wAIsjwj),作者:石晓文

高考已经结束了,那大考-校招还会远么?我们先来看一下去年的校招时间表:

互联网大厂校招一般7月就开始了,也就是说!如果你参加今年大考的话,还有一个月左右的时间了!在这紧要关头,小编有些经验想和你分享一下~~

1、简历

校招的第一阶段是准备自己的简历,这个阶段可能持续时间很久。我们要抓住一切的机会来丰富自己的简历。先放一下我自己的简历,当然内容是要保密的啦,只是给大家提供一个编写简历的模版:


1)第一部分是基本内容,手机号码、应聘岗位、个人邮箱之类的写一下。
2)学历背景:写一下你的大学和研究生的学校、专业、成绩排名、主修课程之类的。
3)实习/项目经历:如果你有实习经历或者学校项目经历的话,按照时间由后往前依次介绍一下。
4)比赛经历:如果你参加过数据挖掘类的比赛,而且取得了还不错的成绩的话,按时间由后往前介绍一下。
5)论文:发表过的论文介绍一下。
6)专业证书/技能:分门别类整理一下。
7)奖项&作品,这些可以说是加分项吧,简单介绍一下就好。

接下来,讲几点写简历的时候个人心得吧。
1)重点突出。技术面试别整些花里胡哨的简历模板,把你想要让面试官知道的东西描述出来就好了。简历上最重要的无非就是实习/项目、论文、数据挖掘比赛经历。因此,如果你有上述的经历的话,尽量放在靠前的位置,而且要重点突出。我主要是实习经历比较丰富,所以你可以看到,我花了大约一半的篇幅在介绍自己的实习经历。而且在实习经历中,我重点介绍的是在美团的经验,其余的也仅仅是一笔带过。像在校期间内担任的职务、获得的奖项之类的,可以写,但不要花太大的篇幅写,搞几个你认为能突出你水平的重量级奖项写一下就好。

2)如何写实习/比赛/项目经历。我其实并没有太多经验,主要是按照STAR法则去写的。STAR法则是情境(situation)、任务(task)、行动(action)、结果(result)四项的缩写。介绍一下参与项目的背景、目标。为了实现这个目标,目前做的工作有哪些,以及取得了如何的成果,后续会如何改进等等。成果这个地方是很多人比较容易忽略的,但同时也是面试官比较感兴趣的。

3)不断完善。在校招面试过程中,自己的简历写完了,要随时进行完善修改。可以找你实习部门的大佬看一下,让他们给一点修改建议。毕竟他们每天都要接触许多简历,对于简历的质量有一个较好的把握。

4)实事求是。简历一定要保证真实性。切记不要造假,你所说的东西是否是你自己亲自经历过的,面试官一听便知。

如果你马上要参与秋招了,抓紧时间完善自己的简历吧。如果你是明年及以后参加秋招,抓紧通过实习、论文、数据挖掘比赛来完善自己的简历吧。对于这三项,个人观点来看实习是加成最大的,因为毕竟是你亲身经历过的工作。论文的话,顶会一作的含金量也是很高的。数据挖掘比赛这个,当然也是提升自身能力的好机会,但是个人感觉投入产出比偏低。所以如果你想在秋招的时候找到一份像样的工作,如果老师允许,抓住机会出来实习;如果老师不允许,也不要抱怨,争取能够发一篇像样的论文;如果上面两个都比较困难,学习一些打比赛的经验,然后亲身去体验体验,也是很不错的。

2、内推

准备好简历,接下来就要投简历了。尽量找靠谱的内推渠道。通过熟人/牛客网都可以。有的公司的内推是可以免笔试的,比如百度的内推就有普通内推/部门直推。部门直推可以免笔试、普通内推得参加笔试。再比如头条分黄金内推码和普通内推码,黄金内推码也可以直接免笔试。个人建议是时刻关注并争取这种免笔试的机会,拿到offer的几率会提升很多。当然你的技术实力过硬的话,再难的笔试也不是问题。

内推也别着急,没必要刚开放渠道就去找人内推。我建议过一个星期再内推,一是有一些面试经验可以参考,二是面试官在经过一个星期的面试之后,对面试难度会有一个更好的把握,往往一开始比较难,后面相对简单一些。

3、笔试

笔试每个公司的考试内容也不同。有的公司如头条、拼多多就是几道算法题。像腾讯这样的考的比较综合,选择题、算法题、简答题等题型都会有。笔试这种东西,关键还得多刷题。牛客网和leetcode平常没事就多刷刷。

公司真题链接:https://www.nowcoder.com/contestRoom?mutiTagIds=138

leetcode链接:https://leetcode.com

在笔试中,咱们主要说说算法题。个人感觉各个公司的算法题难度不一,有的时候是中等题难度,有的时候是Hard题难度。一般是允许通过自己本地的IDE进行调试的。所以环境事先准备好。我在笔试算法题这个环节通常答得不太好,但还有几点建议告诉你:
1)算法题计分不是以对错区分,而是看你通过测试样例的个数。如该题准备了10个测试样例,你通过了其中的5个,那么你就是50分。
2)遇到不会的题目,不要恋战,先做后面的,由易到难。如果一个题你实在没有思路,写一个比较暴力的方法也可以,毕竟能通过几个样例拿到一些分数,也比0分好一些。
3)最后说一个去年还存在bug的地方。在笔试题目介绍中的样例,通常是测试用例的第一个。所以像下面这样提交也能拿到一定分数。不知道这个bug今年是否还存在,也不知道像这样提交是否真能获得分数。。建议大家还是不要这么做啦,哈哈!

4、面试

假设你有了面试的机会,你需要准备哪几方面呢?一般来说,技术面试有这么三个方面的内容:

1)第一部分是自我介绍以及项目介绍,项目介绍可以按照STAR来展开,这一过程的重点是你能对你做过的事情给面试官讲明白,为什么要这么做,是怎么做的,结果如何。面试官往往会根据你介绍的方法或模型进行进一步的提问,所以千万不要造假。据我个人经验看,面试官往往会问,你为什么要使用这种方法?其他方法有没有试过?在这个过程中你是如何思考的?在这个过程中你是如何对模型进行调优的?模型的损失函数为什么要这样设计?这些问题,可以在面试过程中不断体会完善。

2)第二部分是做数据结构题,这个没办法,基础好与坏都得刷题,不仅要刷题,还要持之以恒地刷题,给自己定个小目标,一天3道,由浅入深,到中等难度基本上就可以了。我校招一共刷了300多道题,面试中80%的算法题还是有思路的。


3)第三就是机器学习/深度学习理论基础了。这里面试官通常会从三个方面入手。首先就是一些基础的理论,如Xgboost的原理、深度学习的一些trick如Dropout、BN等等。其次是岗位相关的题目,如推荐岗位的话FM、Wide&Deep、DeepFM会问的多一些。最后就是你在简历里面专业技能部分提到过的一些算法。

面试的时候不要紧张,保持平常心,把自身的实力体现出来,往往问题不大。同时也要注意总结,每次面试没有回答出来的问题,回头一定要想办法弄清楚,免得在一个坑里栽倒两次。

好了,上面就是我的一些小建议。祝大伙都能拿到心仪的offer!

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