相信很多人都想了解，人工智能的offer怎么拿，難不難。今天主要就是給大家聊一聊當(dāng)年我是怎么拿到公司offer的。
我記得我畢業(yè)是2015年，那時(shí)人工智能這個(gè)行業(yè)還沒(méi)熱起來(lái)，能提供的崗位很少但是面試的人更少，我又是本專業(yè)畢業(yè)的，所以當(dāng)初找工作還算順利，去面了4家然后都拿到了offer，最終我選擇了其中一家一直待到現(xiàn)在，而且每年我都會(huì)去各個(gè)公司去面試。接下來(lái)我來(lái)介紹一下當(dāng)時(shí)的詳細(xì)情況。
兩家掛羊頭賣狗肉
一家是搞金融的，公司不是很大看規(guī)模應(yīng)該也就150-200來(lái)人，但是沒(méi)有一個(gè)是搞算法或者涉足AI領(lǐng)域的人，都是基本的開發(fā)人員。面試我的是公司的CTO ，聊得還算可以，直接想讓我?guī)F(tuán)隊(duì)（本人浙大碩士，當(dāng)時(shí)應(yīng)該算是香饃饃吧），然后問(wèn)我能不能開發(fā)一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，我說(shuō)這個(gè)還在理論階段目前國(guó)際上都沒(méi)有能夠落地的模型，然后開了30K*15給我但是我沒(méi)去。當(dāng)時(shí)的大環(huán)境原因，AI的技術(shù)天花板很低其實(shí)我更想找一家能不斷學(xué)到東西的公司。第二家是一家傳統(tǒng)行業(yè)的公司想要涉足AI領(lǐng)域除了我之外還有2個(gè)半路出家的，和我的初心相逆所以也沒(méi)有去。
正緊的面試
第三家是一個(gè)剛剛創(chuàng)業(yè)的小公司老板就是CTO，總共面試了我兩次，然后最后拿到了offer下面是當(dāng)時(shí)的面試題（有點(diǎn)久了不是很記得）
1.問(wèn)Python給自己打多少分？Python多線程怎么實(shí)現(xiàn)？
2.不同進(jìn)程之間數(shù)據(jù)能共享嗎？
3.五行五列二維數(shù)組，手寫代碼輸出每行每列的最大值、最小值、平均值、方差
4. 舉了一個(gè)高維數(shù)據(jù)，怎么找出異常值？
5.一個(gè)m*n矩陣圖走迷宮共有多少條路徑？
6.2-sum問(wèn)題。這個(gè)答出來(lái)了，中間有用了一種方法，自己想的，雖然沒(méi)有降低時(shí)間復(fù)雜度，但挺新穎的。
7.問(wèn)了最熟悉哪個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。說(shuō)邏輯回歸，談了下邏輯回歸原理。問(wèn)了為什么總Sigmod函數(shù)，而不是其他雙曲函數(shù)或Rule函數(shù)。
......
公司的老板之前就是搞算法的，但是應(yīng)用的是當(dāng)初老版本的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，研究多過(guò)商業(yè)實(shí)戰(zhàn)，畢竟仿生學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2012年才提出理論的東西，我面試那會(huì)才開始慢慢有商業(yè)落地的項(xiàng)目，2016年BAT才正式涉足到AI領(lǐng)域。反正問(wèn)的問(wèn)題我基本是答出我知道的了，然后offer在第二天就拿到了，但是當(dāng)時(shí)感覺(jué)那家創(chuàng)業(yè)公司有點(diǎn)混亂（除了技術(shù)人員其他的管理與行政基本和老板沾親帶故），而且公司框架不完善也沒(méi)有去。
第四家，這是我當(dāng)年面試的最后一家，他當(dāng)場(chǎng)給了我offer然后我第二天就入職了，感覺(jué)這個(gè)公司就是為我準(zhǔn)備的一樣，王八對(duì)綠豆對(duì)上眼了然后就沒(méi)有繼續(xù)找下去了。
公司已經(jīng)做了一年了，然后CTO是中科院博導(dǎo)下海，滴滴早期的打車系統(tǒng)就是他開發(fā)的（就是沖著這點(diǎn)留下的）當(dāng)時(shí)的職位是數(shù)據(jù)挖掘然后面試很開心，有筆試答得不好感覺(jué)在大佬面前自己是渣渣。技術(shù)面基本圍繞分類、數(shù)據(jù)處理流程來(lái)問(wèn)。涉及一些NLP的內(nèi)容，不太會(huì)，也就沒(méi)問(wèn)太多，問(wèn)到了很多關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的東西因?yàn)楣局饕@個(gè)方向發(fā)展的，然后剛好是我的強(qiáng)項(xiàng)回答的差強(qiáng)人意吧。
公司的學(xué)術(shù)氛圍很好當(dāng)時(shí)先進(jìn)的技術(shù)基本都是靠啃國(guó)外的論文來(lái)獲悉的，然后每天的工作內(nèi)容就是數(shù)據(jù)標(biāo)注、調(diào)參、調(diào)模型。完了就是CTO給我們上課，他就把他從這些論文上理解的東西給我們講，然后在進(jìn)行演示，感覺(jué)那段時(shí)間進(jìn)步的非?？?，從一個(gè)學(xué)院派的小白往實(shí)戰(zhàn)派發(fā)展。所以 選公司得選能學(xué)到東西的，如果從入職到3年后的工作內(nèi)容都沒(méi)有改變那人生還有什么樂(lè)趣。
為什么已經(jīng)好的工作還要出去面試
一句話：從別人眼里才能發(fā)現(xiàn)自己的不足。如果讓你自己去分析自己的技術(shù)缺陷你會(huì)陷入循環(huán)自嗨，所以我每年都會(huì)出去見(jiàn)見(jiàn)市面，找一些AI大廠去面試（曠世、商湯、谷歌大中華區(qū)等部分拿到offer但是薪資和環(huán)境問(wèn)題沒(méi)去），然后讓HR找到我的不足。關(guān)鍵的是我們公司是鼓勵(lì)我們?nèi)ッ嬖嚕ê芷孑獍桑?。這樣我們就能了解技術(shù)趨勢(shì)和技術(shù)需求。
怎么才能入職到人工智能公司？
打鐵還需自身硬，首先你自己的能力得過(guò)關(guān)。不論是技術(shù)深度或者技術(shù)廣度都要達(dá)到面試的最低要求，如果是那些想轉(zhuǎn)戰(zhàn)AI或者初學(xué)者，希望你們能找到大腿來(lái)引導(dǎo)你們?nèi)腴T。因?yàn)槿斯ぶ悄苓@門學(xué)科它不是基礎(chǔ)學(xué)科，它是數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)編程、哲學(xué)的交叉學(xué)科，如果沒(méi)有人幫你屢出一條學(xué)習(xí)路線，入門難，難如上青天。如果有想自學(xué)的老鐵可以先去看看吳恩達(dá)的那套機(jī)器學(xué)習(xí)的課程，書的話《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》、《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》。如果想系統(tǒng)的學(xué)習(xí)人工智能可以私聊我，給大家聊聊學(xué)習(xí)路線。
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當(dāng)真正開始學(xué)習(xí)的時(shí)候難免不知道從哪入手，導(dǎo)致效率低下影響繼續(xù)學(xué)習(xí)的信心。
但最重要的是不知道哪些技術(shù)需要重點(diǎn)掌握，學(xué)習(xí)時(shí)頻繁踩坑，最終浪費(fèi)大量時(shí)間，所以擁有有效資源還是很有必要的。
