tx口头offer，还愿

收到腾讯的口头offer，提前批的，CSIG大数据实验室，应用开发岗位（应该不是纯coding，因为我的coding挺垃圾的，应该还是偏数据和算法类型）。面试过程还是挺坎坷，非计算机出身，涉足机器学习和深度学习的时间短，运气比较好吧

大大小小面试了6次，第4面hr面试把我挂了，找了第3面的hr，他把我重新捞了起来（非常nice的hr），从应用研究岗位换到应用开发岗位，然后加了第5轮技术面试。第6轮面试，很幸运碰见清华毕业的老乡，随便聊了点家常（他觉得我面试太多了，所以不想再技术面了）。

总结几点感悟，大家随便看看吧：

1）基础coding算法要扎实，我自己letcode上题目刷的不多（200多题），但是刷过之后，都会自己总结一些要点

2）熟悉机器学习和深度学习基础内容，尤其是xgboost，gbdt的区分，每次面试必问。还有cnn的作用，不适合处理什么类型的数据等等（一般都是自己项目中涉及到的算法），每个算法优劣势是啥，为啥有些效果不好，原因是什么

3）对自己项目内容要比较熟悉，由于我是做轨迹内容研究的，面试官每次都会用他们业务上的一些问题考我，都比较开放

4）一定要有自己对于项目的理解和想法（不仅仅局限于已有的成果，是否可以拓展，是否有哪些不足可以改善等等），如果有面试官否定内容结果，如果真的是自己欠考虑，可以怂一下。但是如果觉得自己的解决思路没问题，要据理力争，因为每个人思考的点可能不太一样，要努力说服面试官。每次面试都差不多一个半小时或者两个小时，其中一个小时都差不多是在问项目问题。可能很多人都会用模型跑过结果，但是好的结果和坏的结果背后的原因是什么，我觉得这个是个很重要的一块内容，到底是数据问题，还是样本量太少，还是提取特征有问题，还是特征之间相关性太高等等

有机会一定要去争取，第4面hr面把我挂了，挺沮丧的。冷静下来，又联系了第3面的hr，和之前内推我的人。hr说帮我看看捞起来，所以也很感谢这个hr。

最后祝大家也早日拿到自己心仪的offer。顺便也来句鸡汤，努力之后的结果虽然会迟到，但是从不缺席！