牛客访谈｜阿里腾讯美团华为，大佬是如何斩获4大算法offer

与往年相同，牛客访谈如约而至！

每期访谈，我们会邀约一位已工作或已拿到好offer的大佬，

分享他的成功经验，为正在求职路上奋战的你点亮一盏明灯！

本期牛客访谈，我们邀请到已斩获多家offer的大佬 @J.Q ，为大家带来求职分享！

嘉宾介绍：

昵称：Joey

学校：

硕士：威斯康辛大学麦迪逊分校
本科：厦门大学

专业：

硕士：数据科学
本科：经济学

已拿offer：

阿里巴巴算法工程师-机器学习
腾讯技术研究-机器学习
美团机器学习算法工程师
华为算法工程师

即将入职的公司：待定，可能是阿里巴巴

岗位：数据技术部：算法工程师-机器学习

个人介绍：

我个人在开始校招之前，有过在Amazon，Intel和美团三家公司的实习经历，岗位都是数据挖掘或算法岗，除此之外，个人研究生专业是数据科学，所以也是希望将来从事数据相关工作，机器学习也是我主要的研究方向。这些offer的岗位虽然都是机器学习，但职责各不相同，有推荐算法，有终端的算法，有配送算法等等，所以作为校招生，看重的是潜力，只要有潜力，具体做什么算法并不影响。

访谈内容：

1、8月下旬，您就已经拿到了阿里、腾讯、美团、华为四家一流互联网公司的算法offer，想请教您，针对算法岗，牛友们在校招前应该做哪些准备？

1. 刷题：这是基本功，leetcode easy要瞬间给出最优解，medium要瞬间给出一种解法，同时有优化思路，剑指offer的所有题就不用说啦，必须搞定最优解法。

2. 简历：一份好的简历是基础，算法岗的简历要突出内容主要有三点：实习经历，论文发表，项目经历。写的越详细越好，同时要提到自己掌握的专业技能，但是记住，最好不要超过一页。

3. 基础知识：推公式推公式推公式，说三遍，不要看，要手推。见过很多朋友，说自己用XGBoost打了kaggle，名次很高，然后让他们推一下XGBoost就蒙了。。。

4. 实习：算法岗，特别是我这种应用型的，公司是希望你一进来就能干活的，所以永远实习经历，特别是大厂(BATTMDXJW)经历非常重要，在实习过程中，一定要提高自己的工程能力，这是你在学校看论文上课不可能学到的东西，所以这些东西一定要搞清楚，并且在简历和面试中体现出来

5.面试软技巧：不要以为技术岗不需要面试软技巧，语言表达能力，自我介绍，问到你不会题如何应对，这些都很重要。记住不多说不少说不乱说，只说自己懂的，不要对面试官撒谎，你永远骗不了他们。

2、算法，机器学习是这些年的校招热门，很多同学都想进入这个领域，因此想请大佬分享一下您是如何入门算法领域的？有哪些书籍/资料/课程值得推荐？

我其实是个外行，本科是经济学，所以要自己在课外学很多东西。我的方式就是下功夫，每天至少投入额外3小时在算法上面，不管你是刷题，推公式，看论文，做机器学习项目，都可以。这里我不建议培训班这种方式，这种填鸭式教学不但没意义，同时大厂是不喜欢这种获得知识的方式，建议自己看书自学。

书籍/资料/课程：

1. 《统计学习方法》李航

2. 《机器学习》周志华

3. 《Python与机器学习实战》何宇健

4. 《算法导论》Thomas H.Cormen / Charles E.Leiserson / Ronald L.Rivest / Clifford Stein

5. 《剑指offer》何海涛

6. leetcode

7. 《编程之美》

其中1和2选一本即可，必须把里面所有公式推一遍并且记住；3这种书有很多，这只是我看的，主要希望能够把学到的机器学习算法都实现一遍，不要调包；5和6就不用说啦，4和7则是有时间就看，没时间可以看一些网上关于他们的博客总结

3、众所周知，算法岗是校招中难度较大的一个岗位，竞争很激烈。根据您的经验，校招中算法岗笔试常考的知识点有哪些？

笔试题其实很简单，就是算法题，当你leetcode刷到200-300题，剑指offer滚瓜烂熟，大部分遇到的题都可以有思路。这里有一个面试中让你手写代码时的小技巧：不管再难再不会，一定先给出一个暴力解法，不要愣在那里让面试官觉得你毫无思路。之后可以和面试官边讨论边优化，面试官一般会给一些思路，比如用hash？用dp？然后问题就迎刃而解啦。另外在刷leetcode时，如果时间比较赶，可以在右边的题型那里每种选几道题，比如dp做几道，二叉树做几道，链表做几道。。。记住尽量先做题号数字小的，大的一般是小的变体。

4、针对算法岗，面试时常考的知识点有哪些？面试的重点在于基础知识还是项目经验？

常考知识点非常多，算法岗要求你有机器学习+工程+分析的能力

机器学习：常见分类，聚类，集成，回归，时序算法，还有深度学习的算法。难度会考到模型的推导，比如手推XGBoost

工程：算法题一般至少丢1-2道给你做，然后分布式计算的原理，MapReduce，Spark的原理也是经常遇到的，包括数据倾斜这些问题的解决方案，因为对于大厂来说，EB级数据只能靠分布式计算。

分析：给你一个case，希望你开一个算法项目，给出思路：这是你就需要给出包括项目背景分析，项目痛点，技术选型，模型选型，离线测试方案，仿真方案，上线方案，项目效果检验在内的全部思路和方案。越详细越好

基础知识项目经验都很重要，一定都会考，在不同的面试官可能重点不一样，前几面肯定看重基础，后几面可能看重项目，但如果你想搞定这个offer，两者缺一不可。

5、聊一下，阿里、腾讯、美团、华为等您面试过的企业，算法岗考察的异同点？

总结一下吧：相同的点我在上面已经叙述了，我就说说他们不同的风格。阿里更希望你把你做的项目说清楚，不是某个技术点，而是项目全部的描述已经未来改进和优化的方向，也会在你描述项目时遇到他没太理解的点，就停下来仔细问，所有准备阿里的面试，一定要确保对自己的项目非常理解而且可以扛住所有盘问。腾讯喜欢靠模型原理，手推的还挺多。美团则爱考算法题，每场面试都是两道，雷打不动。华为则是很注重基本功，会问到C语言指针这种比较基础的语言，看重计算机功底。

6、除了上述问题，您还有哪些想要分享给牛友们的？

当今人工智能很火，算法很火，很多朋友们都是从各个专业往算法跳。所以一定要记住发挥自己的交叉背景，不要忘记自己的老本行，想好自己的本专业可以为算法组，为公司带来什么东西。比如我经济学，能提供什么纯算法无法解决的问题和思路。面试一定要有闪光点，算法招人越来越难，如果你只是面试官问什么你答什么，并不会给面试官留下很深的印象。这就是面试软技巧了，算法岗面试可不是只看硬技巧的。具体关于这方面已经上述解答有什么疑问或者补充，都可以加我个人微信：qiangshuo949来交流。

7、最后，请大佬给参加秋招的牛友们送上一句祝福吧~

天道酬勤，如果你的努力感动了上天，那么一定也会感动面试官的！

最后关于我这次的校招，所有面经都贴在这个链接，大家可以随便看看，欢迎讨论！

https://www.nowcoder.com/discuss/102053