算法小白如何找到第一份实习(干货分享)

经常有同学问我:都说算法岗重实习,可第一份实习到底从哪里找起?作为面试官,今天分享些实用建议。

算法面试三大板块:算法知识、项目经历、LeetCode,这三块必须扎实。今天重点说说前两项。

算法知识学什么?基础机器学习模型必须掌握:线性模型、树模型和简单的深度学习模型。建议看《互联网大厂推荐算法实战》《深度学习推荐系统》《统计学习方法》吴恩达的机器学习课程,再配合《机器学习》西瓜书巩固理论等。深度学习方面,CNN、RNN和Transformer是重点。推荐李宏毅的深度学习课程,讲解清晰易懂。大模型知识现在越来越重要,至少要了解GPT、BERT等主流模型的基本原理。

项目经历从哪来?算法比赛是个好选择,Kaggle、天池都有适合新手的赛事。从入门赛开始,完整走完数据清洗、特征工程、模型训练的全流程,这样的经历在简历上很加分。

论文复现也是亮点。找一篇顶会的开源代码,筛选一些热门论文,把代码跑通并做点小改进。这个过程能体现你的工程能力和钻研精神。

如果你时间充裕、自制力强,按这个路径学习足够找到不错的实习。

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能指导一下吗?
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发布于 12-01 13:32 广东
主页有更多干货,可看,全网同名
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发布于 12-01 13:22 广东

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秋招算是告一段落了,最大的感受就是矛盾具有特殊性,不是所有人的建议都对你适用,互联网上也有很严重的信息茧房。同一个岗位有可能薪资可以差特别多,除开学历厂打铁还需自身硬。LZ属于网传天坑专业的双9,照网上的论调早就该退学了,目前收到的offer里面基本都是25以上,其中有一半的是超过30甚至在二线城市的,最高的两个有40以上。就个人经验来说下秋招的影响因素:1.家是哪里的(LZ南方人,即便在北方求学过,投了长光卫星秒挂;沈鼓不理我;长安二面认为我不会去,BG29的重庆四川同学基本OC)2学历(这个影响其实算是比较大的,有些热门厂或者人才计划会卡双9,要么就是强势理工类211本科+华五硕,C9够不够不清楚;学历厂看完本科会看最高学历,赛力斯这种学历厂C9硕今年给的待遇要比北航北理华科东南天大的硕士高,哪怕本科一样硕士成果多方向对口都没用;有些企业校友力量多会对一些学校比较照顾,这个不在此赘述)3项目对口度(LZ项目做的纵向,并非专业领域热门方向,投的很多岗位其实垂直度不算很高,但是今年个人感觉有些单位认为不对口就挂了,比如汇川,寒武纪,小米,vivo,峰飞,中微;小鹏属于对口度高就给面了,身边很多对口度不高的没收到)4成果(大部分人说论文专利对就业没帮助,其实我不是完全认可这个说法的,老师不放实习的情况下没论文的优势远小于有论文,LZ手里有一些一区和EI论文,还有几个授权和申请专利,在吃面试评价的大厂里还是很有优势的,同岗位比其他BG差不多的同学多不少;也有的单位会按照是否发论文增加待遇。当然实习有没有优势我不清楚,我更倾向实习是一种敲门砖,成果是用来给自己提升价值的)5投递时间(投的越早越好,当然可能投太早了有些啥栾企业筛选不到你的简历,投晚了这个可能就没了,零跑一开LZ就投了,到现在面试都没有,给我气笑了)6运气(运气很重要,有时候甚至超过上述所有因素的影响。当然运气既包括企业的筛选,面试的体验等等,牛友肯定有不少例子,我说个我这边最抽象的事,LZ在面宁波方太的时候因为线下有事情调整到线上,本来以为是技术面结果二面还是群面,非研发和研发一起面。LZ有不少校园经历和科研成果,并且群面的时候其他人基本都是双非本硕,双非本211硕的配置,本硕211都屈指可数,除了LZ就一个9硕。本来这么看应该没什么问题了,结果群面就问了两个问题,每个问题都是按顺序轮流答,面试官指定按顺序答,LZ永远第一个,每次回答完后面的人都答的特别充分,甚至说了一些工艺流程的专业术语,大家细品。最后答完了面试官还突然说要用笔回答技术问题,LZ为了去面试亭都没带笔,最后毫无意外挂了)总而言之,LZ认为每个人都是特殊的个体,没有绝对意义上的建设性意见,写这篇帖子也是不要让大家焦虑,祝大家顺利~
秋招,不懂就问
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