datawhale乾貨
最近剛跳槽剛結束，也拿到了幾家一線大廠的核心的 offer，總結一下經驗希望能幫到其他同學。
這裡不介紹具體的面試問題，只介紹些方**。
簡單介紹下自身情況：國內 top3 碩士（眾所周知，top 3 共有九所高校），某二線網際網路企業演算法工程師，剛工作不到一年。
很多同學可能覺得工作不到一年就跳不太好，但我們要學會辯證的看待問題，如果僅以時間作為考量因素會很影響自己的決策。
馬老師說留不住員工要麼是受委屈了，要麼是錢沒給夠。這個觀點其實不太適合剛畢業的同學，畢業的前五年是知識積累最快的五年。這個階段不用考慮太多的家庭、孩子、父母等外界因素，自己的身體也跟得上，如果不能在這五年內快速成長，以後的路會難走很多。
所以，如果確定了自己所處環境沒辦法給自己帶來快速的成長，那麼跳槽會是乙個明智的選擇。
介紹下如何準備，主要從崗位選擇和面試準備兩個方面進行介紹。
我投遞崗位的時候，既投遞的與自己簡歷匹配的方向，也投遞了自己想去的方向。前者是為了保底，後者是為了爭取。
值得注意的是，當我們手上的專案與想從事的方向不匹配時，應該盡早準備並且花足量的時間去看書學習，而不是打算跳槽了再去準備。
崗位投遞這塊不建議海投，一線網際網路公司一家選乙個崗位就已經夠面的了。在投遞的過程中盡量找內推，聯絡到相關部門的同學，最好直接把簡歷遞給部門負責人，順便還可以聊聊部門在做什麼，幾點下班，以及是否符合自己的預期。如果找不到合適的崗位，那把簡歷給 hr 讓他幫你匹配也行，但這是下策，只適合沒有方向的同學。
演算法面試主要分為三大塊：基礎、專案和程式設計。
2.2.1 基礎
基礎這塊，以演算法工程師為例，主要是包括程式語言、資料結構、機器學習和概率論。這些東西主要是靠自己平時積累，但也不是沒有臨時抱佛腳的機會。
最簡單的方法就是直接谷歌「*** 面試高頻題」，然後拿個小本本記錄下問題和答案，如果能夠掌握便可覆蓋 90% 的面試問題。（但事實是看了就忘
機器學習這塊的準備是要結合簡歷的，簡歷中涉及的模型一定要吃透，要做到怎麼問都不怕的境界。當然也要防止燈下黑，比如問你：xgb 如何做（多）分類**，你回答個顯然就會顯得很尷尬。
機器學習基礎知識建議去看知乎阿澤的文章，非常詳細，面試 90% 的機器學習問題都在裡面，多看幾遍就行。
2.2.2 專案
專案這塊好好準備，可以用 star 法則。
另外再準備下專案的難點，面對難點你是如何分析思考的，如何設計解決方案。
最後再覆盤下看看這個專案的其他嘗試、做的不好的地方，以及還可以怎麼改進。
2.2.3 程式設計
面試的時候，如果題目做不來那基本上就是掛了，所以其重要性不言而喻。
但也別太擔心，我準備的時候也只刷了 200 題 leetcode，足夠覆蓋 90% 的面試了。
程式設計這塊：我主要看了《labuladong 的演算法小抄》和《leetcode 101》，各刷一遍，不會的多看幾遍就差不多了。
反正別傻乎乎的從頭到尾刷 leetcode 就行。
2.2.4 其他
有一些問題一定要提前準備下，這邊列幾個，沒有標準答案，言之有理即可：
面試官考察候選人的最高指標是：是否想與之共事。其次思維邏輯、程式設計能力、溝通能力。
這裡主要介紹一些溝通技巧。
面試過程中碰到不會的問題，不要呆住讓面試官等太長的時間，你可以把自己的想法/思路說出來，實在想不出來就問面試官要點提示，或者跟面試官說 a 不太了解，但我對 b 比較了解（切忌對 b 是要真的了解，否則就真的呵呵了）。
面試結束後面試官會問你有什麼想問的嗎？碰到這種情況切忌收起你的好奇心，那種「如何處理不同部門之間的利益關係？」、「如何制定部門 okr？」、「如何去衡量部門產出？」等問題就別問了，「沒什麼想問的」這種話也別說。以防萬一可以問些簡單的問題，比如說團隊構成啊、目前的業務以及未來的規劃等。也可以試探性的問些面試反饋和以後需要注意的點。要注意拿到 offer 前你就是個小白羊，拿到 offer 後才是雙選。
另外，如果是非研究型崗位的話，不要去死磕技術，我們在公司做專案也能夠體會到，實際問題並不是像打比賽那樣給你安排的明明白白，需要你把抽象的問題具體化，自己定義各類指標，並且量化。
然後，不要忽視 hr 面，很重要，雖然出了阿里外，其他公司的 hr 基本上沒有一票否決權，但 hr 面或多或少會有些影響。hr 面大概率會讓你介紹下自己的專案，從而考察你的溝通能力，所以建議提前用費曼方法演練下自己的專案。
關於薪水，**的時候言之有理，準備好如何回答：「為什麼要那麼高？」，「給不到這個價考不考慮？」之類的問題。要想清楚自己想拿多少錢，定薪邏輯是什麼。
補充些其他點：
「整理不易，點贊三連↓
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