一年多以来关于运筹优化的经验或看法

       距离去年刚开始找or的实习，已经一年过去了。网上or相关的帖子还是很少，虽然自己现在还是研二的小菜鸟，远比不上很多前辈，但是还是分享一下自己关于or的一些看法和建议吧，希望能对大家有一些帮助。

👨🏻‍💻个人情况
     先简单说一下自己的情况，自己中下211，本硕都是工业工程，目前4篇小论文在投，3段实习（第三段是目前在做的暑期实习），参与的落地或者实践项目5+

关于实习
       从去年5月左右，我就在找实习了，找第一段实习是最艰难的，当时投了非常多的厂，但是基本上都挂了。最后很幸运的在牛客上被捞到了研究院，然后从去年7月实习到了今年5月（今年1月13号之前都是线下，后面转成了线上）。在里面的时候，师兄师姐对我非常好，给了我很多学习和做项目的机会，所以第一段实习对我的帮助非常多
       然后今年2月的时候，我去年投的一家项目制兼职的公司联系了我。因为第一份实习，有人给我兜底和带着我，我抱着想检验自己的心，就有点想尝试一下。所以我和这边确认了说保证先完成研究院任务的前提下，他们也允许我再去做兼职

     （实习能遇到这样的组，也是很幸运的，他们今年还有打算招人，有兴趣的也可以联系我！！）

       第二份实习有点牛马，不过在做项目的过程中，也是检验发现了自己基本上可以独立完成设计、实现算法的内容了
       然后第三份实习就是现在做的暑期实习了，从今年3月开始，我也就陆续投递了一些公司，美团，字节，阿里相关，京东，小米等等都投了，有了前两段实习经历，总体还算顺利，收到了几个offer，最后选择了现在的这里（不过其实现在这一份也是前二个出结果的，这结果出来后，我基本上马上就确认了，后面的都是泡池子把我泡迟了可能）
       找实习总得感受就是，找实习这个东西，真的很看运气的，我们能做到就是认真准备，多投，要勇敢尝试，别怂。然后实习的过程中，要抛开学生的思维，态度诚恳点，主动问leader需要你做什么，主动学习汇报，慢慢就会有收获的

关于技能
       虽然岗位都叫运筹优化，但是用到的技能，做的事情真的会差异非常大，据我自己了解到的，主要分三、四块（机器学习和深度学习应该算两块？因为我不太了解，所以扔一块去了）
（1）启发式算法。如ga、pso、vns和alns等智能算法，目前还是很多实际问题是通过启发式算法或者说有结合了一些启发式的规则来解决的。启发式应该是比较基础的，但是蛮常用的，个人在面试中被问的频率也相当高，不过技术面试官相比较基础的流程，更喜欢问一些比较细致的东西，比如具体的邻域为什么要这样设计，如何提高稳定性等等
（2）建模和求解器。构建问题的数学模型，特别是一些线性的模型，然后调用求解器求解。建模的能力应该是很多or岗比较看中的，也是我在面试的时候被问非常多的，除去模型本身的一些变量和约束，面试官比较喜欢问的应该是如何在大规模时提速
（3）机器学习和深度学习相关的。因为自己主要做的不是这个领域的，了解不多，所以我也没什么好提的。不过在一些面试中也都会提到，因为据我了解有一些大厂的or组主要做的就是相关的。我自己一般是诚实地说不怎么了解
       总的来说，建模或者说把问题的特征进行快速归纳和提取的能力应该是比较被重视的。其它主要看投的公司做什么了，可以事先了解好，做好功课

关于劝退
       这其实是去年我刚开始问or的经验的时候，很多人提到的建议，虽然我自己现在有一些秋招上岸的概率，但是过程也非常辛苦，而且特别是找到第一段实习有很大的运气成分。我看到蛮多牛友是因为论文或者在校项目做过一些启发式或者建模，所以想投or岗。但是这种情况，对于非名校非牛组的同学们来说，基本上是走不通的。因为岗位比较少，加上其实也有相当一部分人想做or，我认识的人里面，蛮多履历都挺好不错的，但是最后能找到的也不多，所以找到相应的岗位比较难哈。我的建议是，除了（1）学校或者组比较好，或者（2）自己目标比较清晰比较能实习和做项目，或者（3）自己很兴趣，或者（4）运气选手这四类，其它不然还是别卷or了
 
写在最后
       这两年就业感觉都蛮卷的，个人觉得没有什么方向是一定好，也没有什么是一定差的。找到一条合适的自己喜欢的路就好了，无论是否能找到所谓的好offer，都不要怀疑自己，心态放好，健康快乐最重要，大家一起加油！

放一张第一段实习的单位镇楼，超级好的组，超级好的老师师兄师姐们！



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