前言

面向读者

找工作是个力气活，但也需要巧劲儿，有时候还靠点运气。

我不知道如何能找到一个好工作，但是我可以说一说我找工作时候的过程与体会。希望能给读者带来一丝帮助。

个人方面

由于代码能力不强，科研思维也很差，研究生期间几乎没有太大的可见成果。所以找工作期间一度是很不自信的，担心自己无法找到工作。

不过，自学能力是有的，自我控制稍微差了些，但是也有自知之明。

总的来说，相对于本科期间还是学会了很多东西。

然而找工作这个事情，俗话说的好：“天时地利人和，缺一不可”。

下面是我的秋招列表（岗位除了个别几个，都是dm/ml算法工程师）：

QQ图片20170327114640.png

除了上面这些还投了很多其他的：去哪儿，头条，乐视，新浪，迅雷。有些悲剧，有些没去面试。

当然投的简历远不至于此，所以统计数据实际是比这个更低些的，从以上统计得出，第一投简历要海投起来，第二要脸皮厚起来，有时候该霸面的时候机会也抓紧。

秋招的关键时间段（针对互联网行业）

由于我们身处互联网行业，而这个行业的秋招几乎是最早的，因为各大公司都在抢人才，譬如去年华为。

6月底~8月底：不能错过的内推

这个时间段可谓很关键，因为这相当于一个预面试或者有两次的机会。有些公司可能是实习内推，也有可能是秋招内推。

好处：

• 大部分公司内推不需要笔试。
• 如果挂了还是有正式秋招的机会的。
• 提前把握面试的内容、难度等，便于复习相关知识。

一些坏处：

• 有些公司内推挂了秋招好像就没有机会了？
• 来不及准备好自己。
• 有时候有些公司通过了会强制要求去实习至少3个月。这个选择也很困难（去实习不一定留下了，还会错过秋招黄金期；
  不去实习相当于不去放弃这个公司，你不知道后面是否能通过更好的公司）。

关于华为的提前批：

华为的提前批预热比较长，从7月初就开始宣传，一直到8月底结束面试（成都这边）。反正感觉战线比较长，有时候也挺疲惫的。

9月~10月：正式秋招的黄金月

这个阶段主要就是各大公司来学校进行宣讲、组织面试等了。而你也主要就是在这个月大显身手。

10月~一直往后

10月后也会有一些（也仅一些了）大公司才来招聘。如果前面你没遇到心怡的公司，那么这个月里还是有很多机会的。如去年的新浪，360等
都是这个月过来的。

找工作你不能忽视的几个过程

收集招聘信息

有以下几个途径：

• 比较大众的，这些都一般是正式秋招信息：

  • 大街网
  • 海投网
  • 学校就业官网（或官微）

• 比较特殊的，这些包含内推、实习等：

  • 清水河畔就业板块
  • 各种QQ群，不管是内推的还是正式秋招的。
  • 发动你的人脉，求助你的同学，学长学姐吧。

准备简历

首先你要有一个这样一个敲门砖。

一般简历包含内容：

• 个人信息

这项主要是你的姓名、性别、出生日期、专业、籍贯、求职意向、联系方式、专业等

• 教育背景

这项主要就是你本科硕士的学校、专业、时间等、成绩好的话可以备注排名或GPA。保研也可以备注。

• 专业技能

这项则主要根据你要应聘的岗位来决定写些什么。再加上英语四六级之类的。

• 项目经验

自己做过的项目。主要从项目时间、项目内容、你在其中担任的角色、参与了哪部分工作、作出了什么成果等来阐述。注意按项列出，而不要一大段话。

• 实习经验

最好是与求职岗位相关的实习经验。

• 荣誉证书

获得的各种奖项证书等。注意备注时间。

• 发表论文

这项主要是硕士找技术方向的职位时，如果相关，最好写上。不仅仅是已发表的，已投或者在投的都可以写上，一定程度表明你读研期间的工作内容。

一般本科的话最好写一页，硕士能一页则一页，不能则两页。再多了就弊大于利了。

当然，对于简历而言，重点不是包含上面几块内容，而是具体每一块内容怎么样去描述。

关于简历中的一些注意事项，求职信怎么写？

以下内容来自互联网校招聊天记录以及某位相关同学的整理，以及我的二次整理：

邮件发送格式：

• 邮箱：

首先要有一个比较正式的邮箱。大家一般都不推荐用qq，其他的如网易，gmail，hotmail，foxmail都可以。

• 简历与邮件主题命名：

优先按照公司或推荐人要求的格式。比如：公司岗位-学校-姓名-专业-电话-邮箱.pdf这种格式。如果没有要求，建议也按照这种格式。

• 正文：

邮件正文最好写上求职信。比如我是谁，来自哪个学校，专业是什么，应聘的是什么岗位，具备什么技能等。

简历内容：

• 正文不要写一堆励志语，要有干货。
• 简历不要采用表格的形式，比较low。
• 实习经历不能一笔带过，最好是用数据等来说明，负载多大？多少人用？性能数据？
• 实习经历要倒叙写。
• 自我介绍最好不要写，不写至少不扣分，瞎写的都扣分
• 所学的课程和岗位相关的可以提一下，比如有的什么物流产品经理，你的课程里面学过物流的相关科目，就可以带一下，其他情况就不用写。
• 简历格式如果没有特殊要求最好用pdf格式，以防别人打开格式会乱掉。
• 技术类的简历尽量不要写无关技术的东西，比如什么营销大赛啊，考研机构家教啊等。
• 像数学建模国家奖项、相关论文、项目一定要有你的贡献（第几作者，负责什么），要不然容易给人你是打酱油的映像。
• 像“虽然我的专业不是数据挖掘，但是我喜欢它，热爱它”等之类的话最好不要写，用事实证明你的能力即可。
• 像“什么辅导班教师，超市柜员，肯德基”等的经历，统统不要写。
• 简历里一般都不要出现“个人简历”等字眼。
• 简历内容里一定要表明自己的求职意向，最好加粗。
• 实习经历或者项目经历最好是在时间是比较衔接的，而不是很多并列的，或很多至今的。
• 现居地也是重要的信息，可以根据你投的公司的地址来选择填写或不写。这样是否可以就近面试就比较容易知道。
• 一页可以写完的简历最好不要两页。（相关调查称：hr在每份简历上的平均停留时间是13m）
• 关于简历的字体，别太大或太小，正常字体就行，根据内容来调整。
• 几块内容的参考排序：实习》项目》专业技能》奖励
• 关于比赛奖励，国家级还是省级还是校级以及几等奖要说清楚。团队的要说清楚你是第几位，主要负责啥（比如数学建模，编程？论文？算法设计？）。

最后的建议：

一定要海投！
简历正文或标题最好写上投递的是哪个公司，以便自己后面查看。否则你都不记得是投给哪个公司的了。
各种网站的注册账号密码。要记录。否则也很容易忘。
邮箱投递简历还算比较省事的，那些网申才比较痛苦，所以挺住啊。

因为公司是靠这一轮刷掉大部分求职者，而你所投递的简历大部分也是死在这一环节的。所以这就像推销一样，要广撒网。

笔试通关？

第二关，就是考察你真实水平的时候了，其实我赶脚这是最难的一关。

笔试主要分为两种：

• 线上
• 线下

而线上的居多一点。这一块的复习主要靠刷题以及日常的积累。

对于数据挖掘/机器学习/算法工程师这一类的笔试题内容主要包含但不限于：

• 选择题

内容涵盖不统一，从计算机基础到算法都有，程序语言方面也很广泛，c,cpp,java,shell都有。计算机网络，数据库，是数据结构，操作系统等比较多。
也包含很多机器学习算法的内容。

• 填空题

有的公司有考过程序的填空。

• 简答题

这类题也有好几种，有的是系统设计，有的是算法原理证明等。

• 编程题

这个就是像大学acm做的那种oj上的题一样。需要刷题训练。

线下也差不多是上面那些题。我好像只参加过1、2次。

关于这一块的训练主要是一下几个途径：

• 牛客网刷题

牛客网其实更多是一个资料整合的网站，包含了笔试题，编程题，还有面经，招聘信息等。
同时，很多公司的线上笔试平台也是牛客。

• leetcode刷题

专业的刷题oj。

• 线下自己的积累
• 刷面经，有时候面试的题目可能会出现在笔试中。

性格测试

有很多公司现在比较注重这一块。有的公司会把它当做应聘的一个考察环节，有的公司则只是让你做一做。

性格测试包括智力和性格两个方面。

• 智力：一般就是写图形啊，排列组合啊，等之类的题。

• 性格：主要就是围绕为人处世，对待事情的态度，积极乐观等态度。

大家可以自行在网上找一些这类题目做一做。

面试直通（主要是我的面经）

本节主要是我面试过的一些公司

• 锐捷网络
  • 岗位：数据挖掘
  • 招聘类型：提前批
  • 面试轮数：2
  • 应聘结果：放到池子里没被捞起来
  • 面试方式：电面
  • 面试过程：

  （一面）
  面试官：我是锐捷网络的工程师，下面来面试，方便吧
  

我：方便。。
面试官：你做的都是理论项目啊？
我：是的，，，我们实验室都是在做基础理论研究。。。
面试官：那你有什么论文发表吗？
我：（虚，，，）大四发表了一篇优化算法的论文。研究生，投了一篇（本来说的是另一个，然后面试官理解成简历上那篇TKDE的了，这个我只是水水而已）
面试官:论文是哪个区的（不知道说了个什么区）？
我：是计算机A区的
面试官：哦，是CCF的A区吗？
我：是的
面试官：你在这里的主要工作是什么？
我：（狂虚中，，，）主要是加入了噪声处理部分。
面试官：那你对常用来去噪的机器学习方法有了解吗？
我：(巨虚，，，）不了解。这个项目里主要是结合概念漂移进行的噪声处理。。
面试官：...哦， 我们这个是机器学习方向的算法工程师，都是用的机器学习的算法，我看了下，你了解的knn,svm都是一些经典的算法，
我：en
面试官：那你说一下svm是干什么的？
我：（开始描述svm）最大化两类之间的间隔的分类器，线性可分时怎么样，线性不可分时要加入核函数进行空间转换...
面试官：那svm是线性分类器还是非线性分类器？
我：(不是说过了吗，纳闷）数据线性可分时，是线性，不可分时，是非线性。
面试官：那如果数据呈现二次型的时候，你怎么分？
我：加入核函数啊。
面试官：还有什么办法？
我：（想了又想，想了再想）...不知道了。
面试官：那好吧，那你对pca了解吗？
我：了解啊，
面试官：那讲一下pca是用来干嘛的？
我：pca啊，可以用来分析主方向啊，降维啊，特征筛选啊，具体方法是用svd分解得到特征值矩阵和特征向量矩阵，然后根据不同的任务对选择特征值或向量进行计算。
面试官：（好像比较满意）那你对bayes了解吗？
我：比较了解。
面试官：那你了解用贝叶斯去噪吗？（面试官怎么这么习惯去噪啊）
我：不了解。贝叶斯的话主要是从基本的贝叶斯定理出发，进行贝叶斯分类啊，贝叶斯模型选择啊，（还想说概率图模型中的贝叶斯网络来着）
面试官：那你说说贝叶斯怎么分类啊？比如说看看今天天气怎么样？
我：blabla，，，利用天气的历史数据，可以知道天气类型的先验分布，以及每种类型下特征数据（比如天气数据的特征：温度啊，湿度啊）的条件分布，这样我们根据贝叶斯公式就能求得天气类型的后验分布了。。。。
面试官：en（估计也比较满意吧）那你了解关于求解模型的优化方法吗？一般用什么优化方法来解？
我：大部分求解模型都是用梯度下降法来的
面试官：可是它得不到解析解啊。
我：是的，一般求解都是用梯度下降法一步步迭代求的。。
面试官：那如果是凸的，它还是能求出解析解的
我：en .....
面试官：那我这里就这些问题，如果有二面的话，会有人通知你的。
我：恩，谢谢您，拜拜
面试官：byebye
终于完了，我还有些紧张，看了看时间，才过了15分钟。。。。好快。。。
哎，结果我以为二面要过几天的，就爬上床打算睡觉了，结果，刚躺了会儿，电话就打来了。
二面：
考察内容概述：编程算法能力以及开放性问题
过程：三个算法问题：
第一个问题：找出数组中出现次数超过一半的数，现在有一个数组，已知一个数出现的次数超过了一半，请用O(n)的复杂度的算法找出这个数
我说了一个最简答的，直接遍历数组，用map存储《数，出现的次数》这个键-值对，然后找出超过一半的即可。
继续优化，，，，没答上来
第二个问题：已知一个数组，有n+2个不同的数，其中n个数出现了偶数次，2个数出现了奇数次，设计算法找出这2个数
又只想出一个简单的，用栈，偶数的进出进出，最后在栈中没有了，奇数的进出进，最后会留在栈中。就找到了（这个空间复杂度为O（n）
继续优化，，又没想出来。
第三个问题：已知一个产生1-5的整数的随机函数，请设计一个产生1-7的整数的随机函数
哎，完全想不出来。。。。
第四个问题：已知一个妇女每生一个女儿都会继续生下一胎直到她生下男孩，请问这样会对男女比例造成什么影响？
结果我算的是生下男生的概率逐渐趋于1.（额，总感觉不对），（刚刚查阅了一下，结果是男女比例是1:1，并不会有什么影响）
面试官：好吧，，下面我问你几个开放性的问题
第一个，大学几年，你觉得你做的最有创新或创意的事情是什么？
。。。。。。
第二个，你觉得你未来期望从事什么样工作呢？（记不清楚了）
。。。Blabla吹了一些。。。
第三个，我看你家乡是山西的，而我们工作是在福州，那你在招聘中有没有说是比较倾向于去北方还是南方？
回答：都可以。愿意去福州发展。（反正说了一大堆就是表达了下这个意思）
第四个：你平时用手机来干嘛？
回答：娱乐，看技术博客，面试经验，刷笔试题。。。
恩，那你还有什么想要问我的问题？
我：刚刚面试的很差，想问下我应聘的这个岗位是偏研究多一些，还是偏工程多一些？关于工程这方面的面试占多少比重呢？因为不太擅长编程算法这方面。
面试官：公司里做的都要涉及工程。但是也有研究方面的东西。（算法）。我们本次主要是招聘的创新岗位，之前的一面的面试官说你的机器学习方面的基础还是不错，本次的面试呢主要是考察一下你适合什么样的岗位（是创新岗位还是一般岗位），不同的对应的待遇也不同。（说了一堆工程与产品什么的东西）
我：又问了一下有没有三面了，现场面试
面试官：没了，我这里就是终面了，如果有现场面试的话，基本就是一些进一步交流。之类的
我：ok,目前没有其他问题了。谢谢。
面试官：谢谢。如果有结果会进一步通知。

- 阿里内推
    - 岗位：本来投算法岗位的结果推荐人给写成java开发了
    - 招聘类型：提前批
    - 面试轮数：不知道
    - 应聘结果：一面挂
    - 面试方式：电面
    - 面试过程：
```txt
这是一次非常失败的经验教训
一、投错岗位
二、没有提前准备好
过程比较痛苦，问的是java方面比较深入的问题。反正没怎么答上来，5分钟就结束了。具体问题有点忘记了。

• 亚信联创
  • 岗位：技术培训生
  • 招聘类型：提前批，实习
  • 面试轮数：1
  • 应聘结果：通过
  • 面试方式：视频面（两个面试官）
  • 面试过程：

主要从两个方面：数据挖掘和java基础。
这个也已经忘记了具体的问题了。
数据挖掘大概是：kmeans, svm之类的。
java的话重点在集合框架这边Arraylist, Map等

• 微店
  • 岗位：算法
  • 招聘类型：提前批
  • 面试轮数：不知道
  • 应聘结果：一面挂
  • 面试方式：电面
  • 面试过程：

最开始就是自我介绍。
然后做了一个编程题：字符串分割。
由于是全白板写代码，所以犯了很多错。

• 远景能源，蘑菇街这些一面挂的大部分已经忘记了面试题目是啥了。
• 百度（内推）
  • 岗位：算法
  • 招聘类型：提前批
  • 面试轮数：不知道
  • 应聘结果：一面挂
  • 面试方式：电面
  • 面试过程：

一：自我介绍
二：针对项目，问一些细节
主要包括，这个项目主要是干什么的，你在里面负责了什么，要能把具体过程说清楚。然后里面涉及的具体技术点要懂得原理。
三：数据挖掘算法，其实这块主要和项目结合起来问的。
主要从经典的几大算法，比如：
1.SVM，说明它的详细原理，主要从分类平面，到求两类间的最大间隔，到转化为求间隔分之一，等优化问题，然后就是优化问题的解决办法，首先是用拉格拉日乘子把约束优化转化为无约束优化，对各个变量求导令其为零，得到的式子带入拉格朗日式子从而转化为对偶问题， 最后再利用SMO（序列最小优化）来解决这个对偶问题。说明它与其他分类器对比的优缺点，它的速度等等。
2.logistic回归，原理，它是怎么从回归到分类的，它的优缺点，能不能处理非线性分类，与SVM对比有什么优缺点。
3.贝叶斯分类，这是一类分类方法，主要代表是朴素贝叶斯，朴素贝叶斯的原理，重点在假设各个属性类条件独立。然后能根据贝叶斯公式具体推导。考察给你一个问题，如何利用朴素贝叶斯分类去分类，比如：给你一个人的特征，判断是男是女，比如身高，体重，头发长度等特征的的数据，那么你要能推到这个过程。给出最后的分类器公式。
4.项目中涉及到频繁模式挖掘，于是问了一下如何实现的？ 用的是 Apriori算法，描述他的原理过程，关键字眼：支持度，支持度计数，k项候选频繁项集，怎么从k项到k+1项等，连接剪枝过程。
四：常用优化算法
1.梯度下降法：又有随机梯度下降和负梯度下降
2.牛顿法
主要是问了各自的优缺点，速度，能不能得到全局最优解，牛顿法的二次收敛等
五：java知识考核（和其他公司的有点混淆了，记不清楚哪个是哪个公司考的了）大体是这样子的
1.进程与线程的区别，线程的同步问题，两个线程访问一个临界资源该怎么做？线程什么时候终止？（还问到一个daemon函数，我当时完全不知道这是什么）
2.hashmap与hashtable区别
3.String 与StringBuffer的区别，有什么好处？
4.问了用过java的数据挖掘，数据分析包吗？用过哪些？
5.还问了一个异常处理机制，，try和finally里面都有return的时候，会不会执行finally的return。
6.final的作用。。。
六：python
1.了解python吗？了解一些，平时偶尔看看别人写的程序。
2.用过什么python的数据分析包？ 什么panda呀，。。。我说我就用过scikit learn, 还有两个网络图的包networkx, igraph。。。
3.基本语法都知道吧？恩都知道。不过不是很熟，要是工作需要的话，可以尽快入门。
本人对python的了解也仅限于此，所以面试官没有继续问了。
七：linux
（我简历上写的也是了解linux的基本命令）
1.linux了解多吗？不多。。
2.比如文件权限命令， chmod, chrown， 777什么的了解吗？ 恩了解一些，只知道是关于用户组，用户，还是啥的对文件的读写，执行权限，具体没太记得各种命令的具体含义。。
3.那关于创建文件，移动删除这些命令呢？恩这个知道，比如创建文件夹mkdir,  创建文件的话我平时直接用gedit， 移动 mv（面试官打断，，不让我继续说了）

• 华为
  • 岗位：大数据开发工程师
  • 招聘类型：提前批
  • 面试轮数：笔试+性格测试+2场面试
  • 应聘结果：通过
  • 面试方式：现场面
  • 面试过程：

一面：技术面试：
都没有自我介绍。
一开始就翻翻简历，问项目。这个大家都不一样不细说。
面试官好像不太懂JAVA与大数据。。。
后面的问题主要集中在JAVA：
1.什么是面向对象？JAVA与C相比有什么区别？JAVA的对象与c的结构体有什么区别？
2.JAVA的IO有哪些类？接口？关系是啥？（谁继承谁之类的）
3.你用过哪些JAVA的库？（java.io, java.util, 等等）
4.你什么时候开始用JAVA的？（这个问题是最开始问的，我说14年开始的。。后面又问了一遍。。）
5.那你对数据结构里面什么算法最好用，？（这里我又瞎扯了，我说树的遍历，我就从前序中序后序层次，递归非递归说了一遍，用到栈或者队列，能用到很多应用场景中。 具体实现没说）
6.用过什么数据库？（SQL SERVER, MYSQL）
7.用过No-SQL数据库没？说一个No-SQL的数据库？（我没用过，，听过Redis这个键值对数据库（瞎扯的。。。））
8.会用什么动态语言吗？（js这种？额，不会，，会一些python。）
9.用python作什么？（分类聚类处理，评价之类的）（介于面试官完全不懂数据挖掘好像，没问啥了）
10.操作系统了解吗？（我还以为问理论这些。。还在想，面试官继续问）
11.Linux用过没？（用过。。在上面搭建过java, hadoop等开发环境，）
12.了解shell吗？（不了解，，）
13.那linux常用命令呢？（知道几个，比如cd , ls,  mkdir,  rm,  mv,  vi ,, gedit, sudo ,,）
14.（还问了关于上机题目中岛上建桥费用最小的那个问题），你这个题怎么做错了啊？（哦，那个题没做错，但是有个用例没过，没想到是为什么。。然后开始给他讲解最小生成树。。。）
15.(然后又拿着项目问起来，关于SVM的一个项目）那你这个项目是干什么的？（我开始给他介绍SVM， 以及项目中是干嘛的。。。）
16.哦，这个SVM有什么应用啊？（瞎扯两个，， 垃圾邮件过滤啊，，，信用评估啊。。）
17.翻翻翻翻，，一直翻简历。。。哦。好像没什么问题了。那就这样吧。
总结：（面试官不懂数据挖掘，不懂JAVA。。。。哎，和别人的相比好像比较简单。据说别人还问啥B+ ，B-树， 写快排啥的。我这边完全没问数据结构的东西。。说到树的遍历的时候，我总感觉面试官好像连数据结构也不懂的样子。。天呐。。。）
二面：综合面试（我应聘的是大数据开发岗位）
一开始先让我填写可工作地点：我直接选择了个全球。。。。
开始自我介绍，，我说道年龄 23岁，，然后面试官很惊讶，，说你才23岁呀，，然后就开始追溯我上大学时几岁，读研时几岁，毕业后几岁。。。---_--!
继续自我介绍，说了本科毕业数学学院，，研究生考入计算机学院，又问到，你为什么从数学考入计算机啊？（答，计算机就业广泛，，数学考计算机有优势，，自己热爱计算机（瞎扯。。。）），继续自我介绍，，研究方向是xxx，研究了xxx项目，xxx项目，xxx项目。。。开发语言用的JAVA语言，，也会c/c++, python,/matlab等，然后说了下自己的优点，缺点。最后又说了课外爱好（打球，唱歌）。
然后就开始了随便聊。。。
问题1：你怎么认识现在火热的大数据？
问题2：你对大数据未来的行业发展有什么看法？自己的观点（各种扯吧，）
问题3：你知道业内领先的组织公司有哪些？（google, 百度？ 国内大疆？）
问题4：你对大数据在通信无线行业的应用有啥了解？（也是瞎扯。。主要是面试官在说这方面，我自己不太懂通信无线）
然后问了问项目。。。J
还有些零碎的小问题，没记得了。。主要就是在扯大数据。。

• 百度（校招）
  • 岗位：机器学习工程师
  • 招聘类型：校招
  • 面试轮数：3
  • 应聘结果：通过
  • 面试方式：现场面
  • 面试过程：

总共是3次技术面试
每次面试的首先是自我介绍。这里就不多说了。
一面：
面试官：你了解神经网络吗？
我：了解一些，讲感知机，然后是BP网络。简单讲了一下原理。
面试官：SVM算法（主要是项目里面有提及）
我：SVM的原理啥的。
面试官：请写一个二叉树的后续遍历
我：我只写出了一个递归版本的。
面试官：（看了下代码）还能怎么做呢？
我：。。。
面试官：不用递归呢？
我：我想一想，，，，，最后还是没想出来。
面试官：嗯，没事，反正这个非递归的比较难。
其他问题有点忘记了。
二面：
面试官（是个姐姐呢）：说一下你主要的项目
我：选择了我做的最多的那个说了。（这里面试官只是想考察你对项目总体的了解，细节等，只要你说的流利通顺一般没什么大问题）
面试官：那我们来一个开放性问题，比如你现在知道了一个用户访问网站的历史记录，比如时间，流量，高峰期或没有访问之类的数据，让你来分析一下这个用户。
我：这个中间和面试官探讨了半天，没有回答好。。
面试官：那你是数学专业的，我们来考察一个数学题，有两个盒子，里面分别有红球和篮球，。。。。（反正就是个概率题吧。）
我：分析了一会儿，发现题目有问题，给面试官一说，，
面试官：哦，，，看来我数学真的不好，那这个题就算了。
我：（轻松许多，哈哈哈）
面试官：那你对数据结构中排序算法知道多少？
我：嗯，常见的方法都知道，比如快排，冒泡等（当时说完就后悔了，说什么快排啊，自己都没复习到位，额）
面试官：那你就来写一个冒泡排序吧
我：（那当然是心里暗暗窃喜）嗯，好的。开始写。。。。。写完了。。。
面试官：（检查了一下）嗯，可以。那我没什么问题了。你有什么问题？
我：可以问您是哪个部门的吗？
面试官：不能。。。
我：可以问下您平时在公司主要的工作吗？
面试官：blabla..
我：（当时感觉今天面试不好）感觉你态度特别好，不像昨天面试的那个姐姐很冷淡呢（后来回想，也许人家那是叫什么压力面。。）
面试官：（教育我）其实每个面试官来都不是想来刷你的，而是想招个好的应聘者。而且面试官在这个过程中也很紧张呢。.....
我：是的。那我没有其他问题了。谢谢您。
三面（经理面）：
面试官：开始吧
我：（开始了自我介绍）我是谁，，我,,,,,
面试官：介绍项目
我：（将我之前那个已经在面试中说了很多的遍的项目说给他，过程中伴随着示意图，指示给他看，同时他也问了些问题。过程很愉快。感觉当时我说的很快，应该间接地表明了我很熟悉这个项目）
面试官：那我们来写个小程序吧。请实现一个函数将“I am a student”转为“student a am I”。
我：（心里又暗喜了，这个题目已经见过很多遍了）用伪代码还是啥？可以用java吗？我对c++不是很熟
面试官：你可以尝试一下c++吗？
我：好的（结果我还是按照java的语言风格写的所谓的c++）,开始写，，，，写完了。
面试官：（检查）感觉不对劲
我：没有啊（然后他发现哦，他的题目出的和他之前想的有点不同，但是我是写对了的）
面试官：好，你平时对推荐什么的有了解吗？
我：嗯了解一些，比如协同过滤之类的。
面试官：那你来说一说
我：比如给用户推荐app吧，然后说了一下app的数据特征，用户的数据特征，然后怎么协同过滤。Blabla。。。
面试官：行。那我这边没什么问题了。你有什么问题吗？
我：问部门。
面试官：嗯，我们部门是凤巢，你听过吗？（我一脸懵逼，并不知道）。就是每年百度都有一个最高奖（我还是一脸懵逼）就是我们部门拿的。。。。。之类的。。。
我：嗯好厉害啊。。（适当的表示崇拜还是有必要的）
我：（又问了些其他问题，还有没有hr面之类的，说是没有了，什么时候有面试结果，大概月底吧，然后结束面试）

• 中兴
  • 岗位：大数据开发工程师
  • 招聘类型：校招蓝剑计划直面
  • 面试轮数：1
  • 应聘结果：通过普通岗
  • 面试方式：现场面
  • 面试过程：

自我介绍
项目介绍
hadoop了解情况。

• 滴滴
  • 岗位：数据挖掘
  • 招聘类型：校招
  • 面试轮数：2
  • 应聘结果：通过面试（后来又问我要简历，我放弃了，没回应）
  • 面试方式：现场面
  • 面试过程：

本来笔试已经挂了。后来又在宣讲会上强投了一波简历，进入了面试。
一面：
面试官是一个很亲切的中年大叔（感觉年纪有点大了）
自我介绍，项目介绍。
开放性问题：
分析滴滴的用户，做一个用户画像，并针对这个采取一些行动。
滴滴其实是双向用户：司机与乘客，围绕这个做了一些分析。
二面：
面试官是一个冷面女
全场无表情。

去or留？

拿到offer了，好开心。

这个时候，要选择接受还是拒绝。

这个都是取决于个人的追求了，而且谁也不知道你的选择是对是错。

感悟与感谢

总之那2、3个月感觉每天都很忙，或者你要抓紧时间复习，要不你在笔试，要不你在面试。有时候只想睡觉，不想吃饭。
等待的过程是痛苦的。

比如等华为offer的那天晚上，凌晨1点，网络延迟，我一开始没收到，心里真的挺奔溃的，还悄悄的哭了，本来都关机准备睡觉了，后来睡不着很不甘心，又开机，结果一会儿收到了短信，开心死了，虽然最后没去华为，但当时来说一是压了很大的期望，一个是对自己的肯定。

百度完全是各种运气的累加，缘分到了。

中兴则是xx的力推，与实验室强有力的背景。

最后感谢实验室的全员。尤其是我们的老大。感谢x。感谢ff，感谢zz，感谢rz，ybb，hh，py，...,很多很多。多亏了大家的帮忙，才能找到合适的工作。

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