有幸参加牛客的访谈节目

嘉宾简介

· ID：老班长

· 学校：本科东北大学，研究生哈尔滨工业大学

· 邮箱：musa200@foxmail.com

· offer：

o 春招：阿里飞猪算法工程师实习生，腾讯WXG劳务实习生

o 秋招：阿里通过了转正面试，但是由于base地在杭州，所以放弃；腾讯MIG算法工程师（推荐方向）；搜狗搜索

访谈主题

· 解答校招中你所遇到的面试方面的问题

· 如何准备，才能成为一名合格的算法工程师

个人经历

· 详细面经：https://www.nowcoder.com/discuss/41696

· 秋招简历项目

o 阿里飞猪事业部个性化推荐小组实习（基于语意表达方式对旅行头条文章进行feed2feeds,user2feeds召回）

o 智能车自助导航避障方法研究与实现（实验室项目，主要是CNN相关）

o Kaggle比赛（房屋售价预测比赛，easy难度，没有名次，主要是能把你的数据处理过程，模型调优过程，模型融合过程讲明白就ok）

o 三维结构光测量系统设计与实现（OpenCV+C++）

· 学习经历

o 本科学的是信息安全，编程弱渣，完全没接触过机器学习之类的；研一入学时间是2016.8.30

o “机器学习”“数据挖掘”“深度学习”相关都是研一开始学的

o python是从研一开始学的

o 《C++Primer5》是从研一开始看的

o 刷题也是从研一入学开始的

     看offer的话，感觉还不错，但是从我研一入学时的基础水平来看的话，估计比绝大部分人都差。但是怕什么真理无穷，进一寸有进一寸的欢喜。但是努力的方式还是很重要的，说几个比较通用的点吧：

· 不要自欺欺人。你总是会有不明白的问题，无论是与人探讨，还是看书看到的，或是大脑里对自己的提问，如果有任何不明白、含糊的内容，一定要给搞明白。其实很多人选择一带而过，即使知道自己不会，也不会主动去学。

· 提高学习质量。读一篇同样是SVM主题的文章，读完后，反思一下，这篇文章中哪些内容对于我来说是之前不了解的，如果找不到任何一点新知识，这篇文章对自己来说信息量为0。如果一篇信息量为0的文章，你花了1个小时去读，反省一下自己的学习效率。还有刷题过程中，不是总题量越多越好，而是能带给你新思路的题越多越好，学会判断这题对我来说有没有思路上的启发，比如树的遍历，老生常谈的方法就不要写来写去了，有时间学一下Morris遍历方法是极好的

· 什么叫学明白了？当面试官提问：说说你对SVM的理解，面试官希望的回答大致内容是： SVM的推导？KKT条件？Lagrange对偶？什么是支持向量？什么是松弛变量？为什么推导成对偶形式？核函数的作用是什么？如何选择核函数？模型优缺点？模型求解算法？要有自己的知识体系

· 经常复习。反正对于我来说，记忆力不够用，看过的东西需要经常复习才能记得住。

· 合理安排时间。虽然研一时间很紧张，但是篮球，游泳，同学聚会，网吧开黑我都没落过，调剂一下生活还是对学习有帮助的。

· 辅助工具：推荐百度脑图，GitBook

最后，希望所有的同学心想事成，拿到心仪的offers。

栏目介绍
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