研一找算法岗实习分享

之前看了很多牛客面经，现在分享下自己的攒人品

今年研一，稀里糊涂的准备了两三个月，拿到了一个中小厂算法岗实习。在此记录一下我拿到第一份实习的过程。

同时，从2月底坚持刷力扣，到现在已经200道了（主要是简单题，水分很大）。最开始输入输出都搞不明白，通过刷题也学到了很多，希望自己能养成每天刷题的习惯，再接再厉。

因为是非科班版的，我是研究生入学之后接触机器学习和深度学习，去年寒假才知道有力扣这玩意。我实习投递的还是比较早的，当时分析了一下，后端知识都没学过，只能投算法岗了。于是2月份在家闲着没事，拿着上学期的一些深度学习项目做了简历，三月份投了滴滴，商汤，图灵深视，腾讯，百度。除了百度都约面了，但是全是一面挂。当时滴滴面的最早，我面的那个组主要方向是强化学习，这个我没有接触过，遂凉。代码题考的子序列的最大和，作为才刷了30题的小菜鸡来说，我自然是只会暴力解的，面完果然挂了。面腾讯时，面试官是一个看起来40来岁的，很严肃，最后不仅嫌我coding能力，还说我项目也不行，让我回去多学习。当时面完腾讯，官网刷新界面就秒显示挂了。

之后3月中旬到四月中旬的一个月，没有投简历了。因为我已经认识到自己太菜，投递了也是炮灰。这一个月就专心学了数据结构，刷力扣，学习机器学习和深度学习相关的知识。当时，我其实还有点想转后端，因为也不清楚自己是否喜欢算法这个方向。

四月中旬投了360的算法岗。然后一个星期没见动静，以为简历没过。后来有天突然接到HR电话，约面试。我就约了两天后。然后有复习了一下机器学习的知识，同时也告诉自己，别纠结了，如果这次360没过，就收收心run后端。360 一面是电话面，面试官很友好，我说我不了解推荐方向，面试官说后续进来可以学，然后提问主要是机器学习和深度学习的基础知识，比如：项目里用了什么损失函数，实现过什么网络结构，以及交叉熵函数，GBDT，LR，残差神经网络的一些常规八股问题。一面无coding环节，就让我说了一下快排的过程。全程30分钟，电话里约了第二天二面

二面面试官主要深入问了项目，代码题是力扣原题 最大间距。二面时长将近一个半小时。

二面结束后下午就收到了HR面。HR面完说我没有笔试，需要补一个笔试。笔试是用的赛码网。因为之前都在力扣核心代码刷题，所以我又去***练了一下输入输出。笔试有40道选择题，2道编程题。选择题涉及高数，概率论，C++，python，计网，机器学习等，知识面挺广，编程题比较简单，两道都AC了。提前半小时交了卷子。

不知道是不是比较缺人，做完笔试第二天HR就打电话说通过了，约入职。

以上就是我2月份以来找实习的整个经历