近日，一篇“非典型”面試經(jīng)驗貼在Reddit上引發(fā)熱議，作者是 一位畢業(yè)于全美TOP5的機器學習/機器人方向的碩士生，實習經(jīng)驗不多，也沒有發(fā)表論文，但最終通過總結(jié)和面試進入一家自動駕駛企業(yè)，拿到近20w刀的年薪，并與網(wǎng)友進行了問答。

近年來，AI和機器學習的火熱讓越來越多的AI企業(yè)迅速壯大，市場對AI和機器學習人才的需求也水漲船高。企業(yè)為了招攬人才甘愿開出誘人的薪水與福利，如果你是一名打算新入職場的畢業(yè)生，如何通過面試找到自己的“博樂”，是每個求職者都要思考的問題。

近日，Reddit上一篇非典型“面經(jīng)”引發(fā)網(wǎng)友熱議。文章作者畢業(yè)于全美top5高校的深度學習/機器人專業(yè)方向，實習經(jīng)驗很少，也沒有發(fā)表論文。他從面試準備、簡歷、流程、知識結(jié)構(gòu)、代碼等方面分享自己的經(jīng)歷和體會，一起來看看。

以下是他的“總結(jié)貼”，新智元編譯如下：

我是一名最近剛剛邁入機器學習和機器人行業(yè)的碩士畢業(yè)生，現(xiàn)在我打算把自己從面試到入職、工作整個過程中經(jīng)歷的經(jīng)驗和教訓總結(jié)一下。我希望這篇文章會給有需要的人帶來一點幫助，讓他們不再重復我的錯誤。

首先聲明一點，這篇文章的情況可能并不適用于所有人。

先做一點自我介紹，本人最近研究生剛畢業(yè)，幾乎沒有任何行業(yè)經(jīng)驗，只是在我工作的一家機器人公司做過一段暑期實習（我最后也沒去這家公司）。在過去兩年里，我的學習內(nèi)容轉(zhuǎn)向了計算機視覺/ 機器學習 / 深度學習方向。我畢業(yè)于機器學習/機器人專業(yè)全美前5的大學。

我在碩士期間學習的課程數(shù)量不多，但影響力很大，而且更專注于研究。我目前還沒有發(fā)表任何文章，不過應該快要發(fā)表了。我一直對自動駕駛技術(shù)著迷，現(xiàn)在在一家有前途的中型企業(yè)工作。

首先要說的是，優(yōu)秀的研究工程師很多，企業(yè)也愿意掏出大筆錢和股票來吸引這些人才。

準備簡歷：多展示項目經(jīng)歷，與面試官談笑風生

關(guān)于簡歷，多展示項目經(jīng)歷- 我將GitHub地址放到了項目代碼（GitHub）和報告（gDrive）中，出人意料地引起了很多關(guān)注。當我去現(xiàn)在工作的公司進行面試時，面試官花不少時間讀了我去年做過的項目報告（在任何面試之前我都會通讀一遍我所有的項目報告），然后面試官跟我談了一小時，這是我經(jīng)歷過的最有趣的一次面試。

在所有的面試過程中，我開始通過Trello等應用程序來看看我答得怎么樣。我的意思是對每一個技術(shù)問題或代碼問題，我應該如何回答，如何做得更好。不言而喻，一開始的面試體驗可能會非常糟糕。因為問題提出后5秒內(nèi)作答并不是我的擅長。我傾向于思考很長時間（比如15-20秒）再回答問題。

然而，通過Trello這類app的問題庫，我發(fā)現(xiàn)幾乎所有企業(yè)提的技術(shù)問題幾乎差不多，在每次面試之前參考一下，讓我順利通過了一些我本來無法拿下的面試輪次。鏈接放在文末。隨意添加遇到的更多問題。

地。

“看似可怕”的代碼面試，其實多刷題就行

起初，代碼面試的確令人生畏！如果沒有勤加練習，讓你提出一個工作邏輯，寫出代碼并在45-60分鐘內(nèi)測試，并談談看法，這個任務流程是不可能順利完成的。也就是說，我的信心確實隨著時間的推移而增長，我注意到幾乎所有問題都來自LeetCode面試問題庫的簡單和中等類別。我必須仔細研究這些問題類別中的所有問題，才能對代碼面試逐漸輕車熟路。

（問題庫地址：https://leetcode.com/explore/interview/card/top-interview-questions-easy/）

如果你對自動駕駛或機器人行業(yè)感興趣，那么掌握C ++技能和知識是及其必要的。Geeksforgeeks.com中的C ++模塊可以節(jié)省大量時間。具體來說，你應該理解下列知識結(jié)構(gòu)，并將其結(jié)合并體現(xiàn)在你的代碼中：包括模板、繼承、指針，引用，std :: vector，std :: unordered_map，std :: move，std :: undordered_set，構(gòu)造函數(shù)，析構(gòu)函數(shù)，虛函數(shù)，并了解它們的運行機制。同樣，所有與代碼有關(guān)問題都列在與技術(shù)問題相同的文檔中。

在真正寫代碼之前，先寫偽代碼！我喜歡比較詳細的偽代碼，但具體取決于你。即使你可能無法及時完成解決方案的代碼，面試官也會查看偽代碼中的一些數(shù)據(jù)點，并確認他和你沒有各說各的。

此外，還有其他一些要考慮的問題。比如在面試要結(jié)束時會有向面試官提問的環(huán)節(jié)，記得提一些有意義的問題。比如他們的工作是什么、他們目前面臨的挑戰(zhàn)是什么、他們是如何解決以前的挑戰(zhàn)等等。有些事情要問招聘經(jīng)理，比如自己的短期職責是什么？團隊的目標是什么？

面試結(jié)束后，請務必向所有面試官發(fā)送一封感謝信。

有任何問題，歡迎提出！

作者和網(wǎng)友互動：學歷不足項目補，現(xiàn)在年薪20萬刀

在評論中，很多網(wǎng)友表示這篇文章對自己明確求職和求學方向幫助很大，在感謝之余，對作者提出了一些針對性更強的問題：

寫得不錯！我的情況和你有點類似，所以想問幾個問題：

1、您在GitHub上有哪些類型的項目？

2、您主要關(guān)注機器人技術(shù)/深度學習的哪些領(lǐng)域？比如感知、計劃、控制......

3、只有碩士學位會對您的研究生涯作何影響？許多研究工程師/研究科學家的職位要求擁有博士學位或幾年經(jīng)驗。

4、您最終決定去哪里了？是如何決定的，您是同時拿了幾個offer嗎？

5、您的總薪酬是多少？

下面是作者回復：

1、我在Github上列出了我的所有課程項目，除了兩個項目之外，主要都是深度學習相關(guān)的。這兩個是我參與的一系列C ++課程。其中一個項目中，我們用C ++實現(xiàn)了卷積網(wǎng)絡(luò)的前向傳遞，另一個項目用OpenGL制作了一個小應用程序。另外，我提出了一些發(fā)現(xiàn)的有趣的PyTorch實現(xiàn)。

2、主要在感知領(lǐng)域，也涉及到一些強化學習和生成模型。

3、關(guān)于我的工作，70%是做研究，30%用C++寫代碼。我目前已經(jīng)工作一個月了，已經(jīng)在和博士學位的同事合作，設(shè)計一些LiDAR材料的概念驗證方案。我的目標是讓這個概念通過c ++實現(xiàn)，最終應用在車上。

我想說，如果你能證明自己具備研究能力，在我看來，這種能力體現(xiàn)在：提出正確的、有影響力的問題，給出數(shù)學上嚴謹?shù)?、有見地的解決方案，那么任何企業(yè)都不會吝嗇他們的offer。

4、我就不說公司名字了，總之是一家很有前途的中型自動駕駛汽車公司。這是我夢寐以求想要進入的公司，我在他們發(fā)給我offer之后的5個小時就接受了，因為待遇確實不錯，為此我還推掉了接下來的3個面試。

5、關(guān)于待遇：每年$120-140k+ 15％年度獎金+ $ 250k的股票期權(quán)（第一年歸屬60美元，之后每月1/36）

還有一個問題來自C++基礎(chǔ)比較薄弱的在校碩士生：

非常感謝，這篇文章對我非常有幫助，特別是因為我真的不知道在不久的將來我將面臨的面試會是什么樣。我目前正在寫碩士論文，是關(guān)于自動駕駛相關(guān)的深度學習方法的，我也希望在完成學業(yè)后在這個領(lǐng)域工作。

我想問的是，如果沒有計算機科學背景，那么在職位申請過程中會遇到什么問題？你是畢業(yè)后學的C ++，還是已經(jīng)掌握了C ++基礎(chǔ)知識？你在面試中需要以某種方式證明C++水平嗎？我的C ++技能非?；A(chǔ)，但我知道這是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要要求，我目前正在考慮參加在線課程培訓。

下面是作者的回復：

很高興這篇文章能夠幫到你！是的，一開始企業(yè)會對我的知識背景有些懷疑。但是，我在簡歷中和GitHub上都列出了自己參與的兩個大型C++項目，在一定程度上緩解了這種懷疑。我從我的部門學過兩門C ++課程，讓我達到了可以通過自我學習提升的水平。

具體來說，對于C ++面試，其實我的文章中給出的資源（我在帖子中列出的）非常有用，而且足夠用了。當然，畢業(yè)后還需要繼續(xù)努力。

相信這些來自大洋彼岸的討論對各位讀者也有所幫助，說不定下一個年薪20w刀的職位就在等著你！