亿万网站,电商网站建设功能,网站建设需要云主机吗,seo的最终是为了达到今天推荐的这篇文章是一位互联网程序媛写的跳槽日记。她本硕毕业于985计算机专业#xff0c;先后就职于央企和BAT。这一篇就是她跳槽到互联网的学习笔记#xff0c;希望能对大家有所帮助#xff0c;感兴趣的读者也可以关注公众号#xff0c;听听更多程序媛的故事~ 坦白说先后就职于央企和BAT。这一篇就是她跳槽到互联网的学习笔记希望能对大家有所帮助感兴趣的读者也可以关注公众号听听更多程序媛的故事~ 坦白说我这个人不算聪明基础也不咋样这次跳槽我一开始是很没信心的甚至想把这次尝试当做试水如果受打击太多就再修炼半年明年过完年参加金三银四的跳槽旺季。
好在幸运了拿到了几个大厂的 offer 比如美团啊字节啊阿里啊等等所以我觉得像我这样的菜鸡都能做到那大家也可以。
我把这次跳槽计划命名为牛宝宝计划。
一、战略方针
有的人适合突击战有的人适合持久战我属于后者。我自认为自己的耐力还可以所以我一开始就告诉自己我的基础薄弱也没有大厂经历这次跳槽不要急于求成找到自己的问题抓紧补救。
所以我给自己制定了半年的学习计划。这个时长肯定跟高考、考研没法比不过我觉得在跳槽中也算是不短的时间了我知道我的同事本来想随便试试结果就拿到 BAT offer 的也有准备一个月就跳槽成功的。
但我好在有自知之明所以不会去盲目比较和要求自己按照自己的节奏定计划。
第二点我觉得为什么要拉长战线是因为我现在的工作不能保证每天稳定的学习时间有些时候线上出问题了就得去灭火隔三差五没有时间学习也是很正常的。如果这个时候我还要逼自己快速有 offer可能自己先崩溃了。
二、定目标
我这次的目标是想进互联网大厂因为我一直没有这方面的经历所以内心非常渴望。
此处需要注意
1、不要一开始就直接投大厂先拿一些小公司练练手。
2、大厂往往意味着有很多部门各个部门都可能招算法工程师要先看看这个部门在集团中的地位。
就我个人而言我给自己的定位是肯定是进不去大厂的核心部门比如阿里的淘系字节的抖音滴滴的网约车等所以我要搏一搏的是大厂稍微二类的部门。
3、如果是猎头联系你帮忙内推的话一定要提前了解好要面试部门的技术栈。我面试滴滴那次就老惨了猎头给我推了最核心部门而且技术栈完全不一致比如基础的编程语言、我大多项目是线下、而人家有丰富的线上模型。
整场面试下来伤害性不大侮辱性极强。真的是感觉在浪费双方时间还严重打击了我的战斗气势。
三、学习方向
我本身是算法方向的所以我在准备面试的时候主要按照三个方面准备
1、算法知识包括但不限于机器学习、深度学习、常用框架等
2、LeetCode 刷题
3、项目经历 软实力
下面逐一详细介绍。
四、算法知识
1、查招聘信息
招聘的 APP 有不少我自己使用的有 脉脉、boss 直聘、拉钩等。
注意此时不是一上来就投简历而是先看看各个公司的 JD再对比自己的项目经验里有没有哪些是能够挨上边的其实这个时候就可以大概知道简历该写哪些东西以及如何完善了。
比如我随便在脉脉上搜了一个算法工程师的职位要求 以上面为例提到的技术基本都要 match模型要会并体现在简历中。
工作年限要求这个我倒是觉得不用严格遵守有时候要求 3 年以上但只有两年工作经验也是可以去试试的大概率技术栈 match 的话拿到面试机会问题不大。
2、通过上一步就能知道现在业界都注重哪些算法模型和框架了如果你恰好使用过那真是太开心了再补充一下理论知识。
复习期间我一共看了三本书
李航的《统计学习方法》周志华的西瓜书Hulu 出版的《百面机器学习》结合网上的一些资料整理的笔记。 关于每个知识点要会到什么深度呢举个例子比如使用过 Xgboost 框架那么就要弄懂以下几个问题
1Xgboost 与 GBDT 的区别
2Xgboost 与 Lightgbm 的区别
3怎么处理缺失值
4有哪些缺点
…
我自己的面试真题之后再单独写一篇文章如果你感兴趣的话请等等我。。。
其他类似的模型也要多多深入学习。当然了以我个人经验来看是做不到在第一次面试之前就掌握所有问题的而且每个公司的关注点也不完全一致还是要在面试过程中积累问题如果没答上面试之后赶紧学会以备下次提问。
以防小伙伴们太过焦虑其实面试过程中有问题答不上是很正常的而且有的面试官就喜欢就一个问题不断往下深入提问看你到底懂得有多底层最后总会有答不上来的时候。
以我个人经验来看一场面试中有一两个问题没答上是不太影响通过面试的你只要保证大部分内容是你提前准备好的其他的临场发挥也不是不行呀。
3、是不是所有 JD 里提到的模型全都要会
答大可不必。
你只要学会你工作中用到的相关的模型就行了面试过程中主动引导面试官的提问方向基本就不能提问到你完全陌生的领域当然如果你引导了面试官提问结果自己没答上这种自己给自己挖坑的行为请在面试结束后扇自己一个大嘴巴。
我个人的情况是工作项目中使用逻辑回归和树模型比较多。所以我的学习路径就可以归纳为
线性回归 -- 逻辑回归 -- 决策树 -- 集成模型 -- GBDT -- Xgboost -- Lightgbm -- 深度学习
像一些概率图模型马尔科夫等等就完全没有问过我幸好没问问了我也不会啊。
当然了如果你精力充沛准备的越充足越好啦其实我也是看过 KNN 模型 Kmeans 等聚类模型滴。
五、LeetCode 刷题
我上一篇文章分享了我的刷题笔记如果你没看过双手奉上链接哦
2021 程序媛跳槽记必刷LeetCode算法题附解题报告
重复的内容我就不墨迹啦这里主要想说一下对我个人比较有用的刷题方法论。
我不知道你们是不是和我一样就是刚刷完一道题第二天再做都不能一遍 AC闹心死。 后来我为啥跟自己和解了呢因为我想到当年考研的时候我其实英语成绩还可以差不多 80 分左右吧可我背单词也不能做到背一遍就记住了呀哪怕是我擅长的科目我还得千锤百炼呢更何况是我一看到题目就发怵的 LeetCode。。。
所以我就借鉴了我背单词的方法利用艾宾浩斯遗忘曲线如下图。 大概意思就是给这个记忆程度进行了数值计算得出事件发生多久之后你还能记住多少的结论。
我根据自己的学习时间给上图进行了微调来制定我的刷题和复习计划
每隔 12 小时、24 小时、2 天、4 天、一周、两周、一个月、两个月来复习一遍做过的题目。
比如我习惯晚上刷一道新题假设是 6.1 号然后我会在第二天 6.2 号早上复习一遍第二天晚上 6.2 号再复习一遍6.3 号、6.5 号、6.8 号、6.15 号、6.30 号、7.30 号左右再复习一遍同一道题来加深印象。
现在 Chrome 不是有标签分组的功能了嘛我就按照日期来个大致分组粗略地知道每周大概刷了什么专题的题目复习的时候也知道该复习前面哪一周的了。我的 Chrome 长这样 每个数字代表日期比如 3.6 就是 3月6号以及这之后几天的题目。
再说一说我遇到的坑
1每次刷同一道题错的地方都不一样
恭喜你每次都暴露了不同问题哪里有问题哪里就是解法出现了偏差可能是算法可能是对编程语言的性质不够了解总之是个好事。
2心态不稳
每次我都会大喊一声为啥还是不对啊啊啊
好在我喊完之后还能继续做题如果实在崩溃的时候就歇一歇没啥大不了的面试也不一定考这道题。
但请相信我坚持到后边真的是越刷越快。
六、项目经历 软实力
项目经历这个事儿就得因人而异了毕竟每个人的项目经历都不一样。
我就不太会把做得很普通的事情说得高大上一开始我的亲朋好友看了我的简历都开始劝我要不别找算法了换个方向吧。。。
还没开始呢就有人劝退我了打击程度可想而知。
偏偏我又是个好强的性子非要亲自试一试。
恰好我看到了我们今年校招生的简历他的简历就包装的很好其实算法都差不多我就模仿他的简历来改太丢人了做简历的水平竟然不如应届生跳槽路上真是随时都可能自我否定。
改简历真是一个没有尽头的事情千万不要以为做一遍就万事大吉了甚至随着面试过程要不断进行微调所以一开始的预期就别搞错。
我个人觉得这方面考察的重点是
1、对自己做过的事情有清晰的理解和复盘
2、沟通成本低较短时间内介绍出项目的难点是什么你自己的价值体现在哪里
3、还有对未来的思考如果现在再让你优化你能从哪些方面入手
大多数程序员表达能力都欠佳比如我这个就得自己没事儿多练练找人帮忙 mock interview 也行自己没事儿就自言自语叨咕叨咕也行尽量抓住重点和面试官的吸引力如果看出来面试官都开始心不在焉不想听了就抓紧调整自己的表述策略吧。 、沟通成本低较短时间内介绍出项目的难点是什么你自己的价值体现在哪里
3、还有对未来的思考如果现在再让你优化你能从哪些方面入手
大多数程序员表达能力都欠佳比如我这个就得自己没事儿多练练找人帮忙 mock interview 也行自己没事儿就自言自语叨咕叨咕也行尽量抓住重点和面试官的吸引力如果看出来面试官都开始心不在焉不想听了就抓紧调整自己的表述策略吧。 想分享的太多持续更新中 。。。
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