心法利器[93] | 谈校招:技术面

news/2024/5/18 22:39:45

心法利器

本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会,与大家一起成长。具体介绍:仓颉专项:飞机大炮我都会,利器心法我还有。

2022年新一版的文章合集已经发布,累计已经60w字了,获取方式看这里:CS的陋室60w字原创算法经验分享-2022版。(2023在路上了!)

往期回顾

  • 心法利器[88] | 有关大模型幻觉问题的思考

  • 心法利器[89] | 实用文本生成中的解码方法

  • 心法利器[90] | 谈校招:信息渠道和时间规划

  • 心法利器[91] | 谈校招:简历准备

  • 心法利器[92] | 谈校招:刷题和笔试准备

校招季即将开始,最近一连几期,我会系统给大家讲解整个校招的情况,方便大家更好地准备和应对,希望对各位会有帮助。先简单在这里列举我的整体规划,下面的内容我会逐一点亮,预计完成时间会在:

  • 心法利器[90] | 谈校招:招聘岗位信息渠道和时间规划

  • 心法利器[91] | 谈校招:简历准备

  • 心法利器[92] | 谈校招:刷题和笔试准备

  • 心法利器[93] | 谈校招:技术面(这篇)

  • 心法利器[94] | 谈校招:领导和HR面

  • 心法利器[95] | 谈校招:offer选择

本期讲的是技术面,也就是目前比较多可以谈到,而且挺关键的一步了,这个其实前期准备、面试过程的应变还是后续的梳理,其实都挺关键的。

面试前

技能组要求回顾

面试前,其实我们就能做很多事情,配合简历篇(心法利器[91] | 谈校招:简历准备),我们其实对招聘的技能组要求有一定的了解,我们先回顾要一下:

算法层面:

  • 基本算法技术:常用的模型是否掌握,前沿常见算法是否有接触甚至使用,经典算法是否有了解。

  • 技术深度和广度:有关领域的常用方法是否清楚,多个方法之间的差别。

  • 业务深度:对具体业务背景和实际情况有了解。

  • 解决问题:给出实际问题,提供完整技术方案,并且会效果调优。

而工程能力,则通过这些内容判断:

  • 基本代码能力:例如python等,是否会写代码。

  • 使用中间件和数据操作能力,有些会涉及大数据技术。

  • 部署能力和性能意识:是否有做过模型的部署上线,或者是性能调优。

基于这个,我们是可以有目的性的准备。

准备项checklist

优先级最高的,应该是简历上的内容,尤其是你的简历足够充实的那种,那整个面试至少有40%内容和你的简历有关,因为你的经历本身就能很大程度体现上面说的所有内容,重点是这几个内容要好好准备:

  • 简历上提到的所有名词,你都得尽量懂,不被问倒,能推导,甚至能讲出自己的理解。

  • 你所负责的有关领域,能快速解释清楚研究现状,并且还清楚你所在领域的一些常见方法。

  • 你负责的项目,整个背景、前因后果、方案选择、执行实施、到最终的效果,都要了然语音,因为这是你参与、负责的项目。

然后,是各个技能点的补充。相比笔试,面试因为是面对面(或者视频沟通)而不是试卷提问,所以灵活性很高,也很容易问得到深度的问题,尤其是简历内容比较少的同学,可能就要多复习了:

  • 常用、前沿算法,要多去了解,并且能说出一个脉络。

  • 多看面经,但不要针对每个公司的看,而是都要看,因为面试多半是个人倾向不是公司倾向。

当然,这里还有一个策略,就是专精一个领域的去看,然后在面试的时候也引导面试官往这个领域去问,这样能有效减少学习范围,但这也意味着,你要足够的深度吧。

再者就是算法题,我的经验大概60-70%的公司在面试中会出算法题,考察的是代码能力,所以大家还是要准备,准备的情况还是平时就要刷题,前面笔试篇有提到怎么刷(心法利器[92] | 谈校招:刷题和笔试准备),在此基础上,靠前刷刷高频题或者是根据公司刷题,会有些好处。

对了,面试前,可以找前辈给你模拟面试,方便找出问题。

面试中

面试的大概流程一般是这样的,总体大概是1个小时左右:

  • 自我介绍,约2-3分钟。

  • 项目或基础知识,20到30分钟。

  • 算法题,20到30分钟。

自我介绍层面,我的建议是大家按照下面的模板来进行:

  • 基本信息:姓名、学校、专业,工作经历

  • 核心项目(注意选择的方向,因为你讲的项目后续就会成为面试的主要方向):

    • 背景是什么,整体做的什么工作,

    • 你负责什么部分。

    • 用什么方法,解决了什么问题。

    • 最终效果怎么样。

针对项目,面试官一般是从这几个角度考察:

  • 真实性。

  • 整个项目是否有分工还是独立完成。

  • 具体方案的原理。

  • 为什么选择这个方案,是否还有别的答案。

  • 后续让你继续做,还有什么改进空间。

  • 为什么不用XXX。

如果不问项目了,那就会开始面对基础知识进行考察,一般是这些方面:

  • 前沿技术是否了解,了解哪些。

  • 是否有自己感兴趣的领域,具体有哪些工作你在关注的。

  • 基础算法问题,如损失函数、梯度下降法、transformer的模型结构、评价指标等。

然后就是算法题了,考试过程,建议记住这几个点:

  • 先想思路,明确后再动手。

  • 一时半会想不出来,优先考虑暴力法,至少写出来,在考虑优化。

面试后

面试后可不是完事了,一般情况是要进行复盘的:

  • 哪些问题没有回答出来,是知识缺失还是现场发挥。

  • 有关自己的项目,表达是否有问题,面试官的反馈是否符合自己的预期,话术是可以精炼的。

  • 某些项目的理解,可能在和面试官的沟通中有提升,可以记录下,其实这个就是自己的成长了。

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http://www.mrgr.cn/p/80641088

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