刚刚结束了在度厂一年的实习,终于进入了期待已久的休假期,接下来集中写写毕设论文,准备一下答辩的事宜。

 

在这里扯一点淡,也算是纪念一下被狗吃了的青春,另一方面也是希望能够对同样正在经历之前这些阶段的人有一些帮助吧。这些可能对各方面比较普通的同学有一些帮助,各种牛逼大神请自动忽略。。。。

 

关于找工作

先说说找工作,我之前对自己的工作定位大致是在BAT或者是二线一点但是氛围和口碑很好的互联网公司,title就定位在研发工程师上了(RD)。

关于面试的干货就两个字:算法。

这真的是亲身体会,我大概面过10多次(实习和正式加在一起),通过率可能只有30%~40%,全都被拍死在了算法上,过的也是因为算法不是很难或者之前做过,当然这和我面试的岗位也有一定的关系,大学一直做工程的人突然长了颗做机器学习的心。。。。不过总体来说,算法是必不可少的。

可以说,如果你算法不错,其他不太行的话,还可以再聊聊,你要是算法不行的话,基本上就可以拜拜了。如果你是想去google,facebook,hulu这些高大上的公司的话,更没的话说,好好练算法吧。

我对自己在大一和大二没有去搞acm是非常遗憾的,这样的话算法基础问题就不大了,不后悔的原因是因为去搞逼格更高的lisp了,哈哈,还别说,真被面过lisp。

如果你还是大一大二,真心建议可以去搞acm,如果是大三、大四的话,建议就直接刷面试题吧。。。。

关于面试,推荐一本书:《编程之美》,推荐一个在线oj:leetcode,推荐一篇文章《9个offer,12家公司,35场面试,从微软到谷歌,应届计算机毕业生的2012求职之路》

 

当然这里也不是说工程不重要,工程也很重要,不过相对来说比较容易补起来,参加一个开源项目,读一个项目的source code就会有直观的感受,但工程别太大太难,不然是在给自己挖坑。比如我拿到第一个offer绝大部分原因是因为花了两周时间读了人人网小黄鸡的源码并且重新在腾讯微博上实现了一次。

应届生面试,我的感受是语言真的不是问题,所以建议选择一个给自己省心的语言,不要纠结与语法细节,能够快速实现,用起来爽和方便为主,强烈推荐python,我现在都还是个python程序员。不过工作后会感觉到一门静态语言技能也是必须的,特别是在度厂做machine learning,C++或者JAVA二选一,所以我现在也要补。。。这个要看自己在大学里时间是否能安排过来吧。

 

关于如何找工作,干货是:能内推就内推,自己投的通过率太低,所以一定要发掘自己的资源,各种学长学姐朋友,能够联系上的都让给内推,他们内推一点都不费劲,还有钱拿,所以不用担心不给推,你自己的害羞可能就会让你丧失一次绝佳的机会。

关于找什么公司,个人建议岗毕业还是最好能在平台比较大的地方历练一下,跳槽钱会有一个可观的上升,但是这个很不好说,还是很看个人判断,要是你能在02年加入度厂,拒掉如日中天的IBM的话,你现在也能是史上最年轻的百度副总裁。。。。。。不过求稳的话,还是建议大公司。

 

另外就是实习,找实习一定不能将就,如果觉得差就一定不要去,再继续找,直到你找到你心里满意的公司为止,因为很大程度上,你实习所在的公司很可能就是你最后留下的地方。我个人建议大三下是个很合适的实习点,所以最好能够大一大二就准备好面试,大三直接实习一年到大四,直接实习转正,在公司经过大学最后一年,你看问题的方式和高度都会有很大的提升,技术和经历上也会超过同龄人不少,这个对最后找工作会有很大的帮助。

你在这里一年里面积累的人脉也是非常非常宝贵的财富,如果你运气好你还能遇到一个好mentor,那就爽翻了。哈哈,我就遇到一个,又给借钱、又给找妹子、还给看房子。搞的我现在偶尔会有人生赢家的错觉,然后就被“你太弱了”的残酷现实马上拍醒。。。

找工作最好还有一个志同道合的伙伴,互相促进,比一个人坚持会好的多,我当时和另一位同学一起找工作,他现在也在度厂。

总体来说,找工作一定要有危机感,即使你是渣邮的,照样会找不到工作,照样会被鄙视的很惨,这都是我的亲身感受。。。。所以能早准备就尽量早准备,最好就从今天从现在开始,而且最好能够直接面向结果,直接按照你想要去面的岗位要求的那些技能去积累,最核心的一点,算法是必不可少的技能,大学在这上面花费再多的时间都值得,特别是当你不知道要准备什么的时候,那么就准备算法吧。我们寝室两尊acm大神,一位去了google美国总部,一位去了大Hulu。面个BAT都是轻松秒杀的节奏,BAT跪着求他们去。。。

 

关于读研和工作的选择

这个真的看自己,外人很难帮你进行判断,而且很多时候你会因为一些临时的因素更改你一直以来的选择。我一直想找工作,但是保研名额下来的那一天,我还是开始纠结了,一直举旗不定,差点最后就读研了,为此还把老师给水了。。。不过还好,保研名额让出去了,不损人品,老师也比较nice,能够理解。

孰优孰劣需要自己琢磨,我只是提供一种思考的思路:可以试想同样经过2年半,你有着两年工作经验和你读研出来,再重新站到求职大潮中的竞争度。数据可以通过统计同一届学长学姐们直接工作和读研后工作的情况。这里一定要注意一点,一定不要用刚毕业的研究生和刚毕业的本科生比,应该是刚毕业的研究生和两年半前毕业的本科生比较。同时,是否读研也和你将要从事的方向关系比较大,这个都需要仔细的去搜集数据对比和分析,而不是自己在那里无谓的纠结。

 

关于机器学习的一些建议

机器学习目前是自己的工作方向,如果有对这方面感兴趣的同学的话,大学期间打好基础相当重要。

数学方面,线性代数和概率论相当重要,最好还能学一点统计知识,这是基础的基础,不然以后看数学模型的证明的时候,你会蛋疼死。。。我现在就处于这样的恶果中。。

具体到基本的机器学习算法,网上都有很多的介绍。我个人在学习机器学习相关内容的过程中最大的感受是,你很难把这些东西应用起来,有一个直观的感受,同时这些算法都需要大量的数据作为支持,才能看到效果,而数据获取一般又会很困难。

我自己的建议是,尽可能的想一些能够用起来的形式将学到的这些东西用起来,这样会大大加深你的理解和感受,比如做一个简单英文单词的拼写纠正器。另外一方面是,最好能够掌握一定爬虫的技巧,数据在手,天下我有。

 

关于lisp学习的一些建议

这玩意儿和工作还是比较远,自己感兴趣可以花时间在上面搞,我也从学习过程中收获到了非常多的东西。但是,一定要保证自己的面试能力和工作能力,保证了这个基础再说其他的。

 

关于上课

这个也是看自己从课堂中的收获情况。我不是个好学生。。。一上课就想睡觉,去了也是浪费时间。so,只上了大一上的半学期的课,其他所有的课都翘了,留下了大把的时间可以做自己的事情。不过成绩和学分很重要,不要挂科,所以要有人帮你签到,有人通知你点名,期末要突击复习,做好以上几件事情之后,就把这大把大把的时间好好利用起来吧。工作以后,你很难找到大片的连续时间用来学习,所以一定要抓住机会。

 

关于身体

干这一行的,宅男不少,很多体弱多病。。。一定要勤加锻炼,大学每天抽出时间去跑步,打球或者踢球。一定要保持一个健康的生活习惯 ,培养一个强健的身体才经得起工作的消耗。。。没有一个好的身体,对各方面影响都很大。这件事的重要程度超过上面所有。

 

毅力

在大学中,最容易出现的情况便是迷茫,找不到方向。这个很正常,但是一定不能放任自己一直这样,一定要给自己寻找突破口,寻找解决的方法,不断的去尝试解决它,或者是向好的方面发展。大学里面有的是时间来让我们不断的去尝试和突破,可是却没有时间让我们等待。

 

关于机会和运气

我对自己找工作的经历一直都是觉得运气占大多数,特别是在几个重要的转折点上的几个offer都有很大的偶然性。周围找到不错工作的同学,不少也是自己觉得运气很重要。可是,现在来看的话,运气是一方面,更重要的是之前的努力和坚持。周围所有努力付出过的同学,都收到了很好的结果,都得到了很满意的工作。机会是留给有准备的人的。

 

回想大学这四年,从初入大学的懵懵懂懂,到痛苦的找实习,到纠结的保研和工作的抉择,最后到比较满意的现在,真的是感慨万千。感谢在度厂这一年认识的人和经历的事,它们极大地改变了我的人生轨迹,也希望未来能走的越来越好吧。

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