应届硕士毕业生如何拿到知名互联网公司算法岗（机器学习、数据挖掘、深度学习） offer？

应届硕士毕业生想要拿到知名互联网公司算法岗的 Offer，这确实是一个非常有挑战但并非不可能的目标。这需要你有扎实的理论基础、丰富的实践经验、良好的编程能力以及出色的沟通和解决问题的能力。下面我将为你详细地阐述获取这些 Offer 的关键步骤和需要注意的细节：

第一阶段：准备与基础夯实（入学起至大三下学期）

这是打基础的关键时期，也是你与优秀校招Offer之间最直接的联系。

1. 学术基础的深度挖掘：

核心课程：
数学基础： 线性代数、概率论与数理统计、微积分是算法岗的基石。务必吃透，尤其是理解其在机器学习中的应用，例如矩阵运算在深度学习中的作用，概率分布在模型解释中的意义等。
计算机科学基础： 数据结构与算法（必须非常扎实）、操作系统、计算机网络。这些是编程能力和解决复杂问题的基础，很多算法岗面试都会考察。
机器学习与深度学习核心课程： 监督学习、无监督学习、强化学习、统计学习理论、深度学习（CNN, RNN, Transformer等）。务必掌握各个模型的原理、优缺点、适用场景以及常见的优化方法。
进阶学习：
阅读经典教材：
《统计学习方法》（李航）
《机器学习》（周志华）
《深度学习》（Goodfellow等）
《百面机器学习》
《Python机器学习实践指南》等
关注最新研究： 阅读顶会论文（NIPS/NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, ACL, CVPR, ICCV等）的综述或自己感兴趣方向的前沿论文，了解最新的技术进展。
提升学术成绩： 优秀的 GPA 是敲门砖，尤其是在顶尖院校。争取在核心课程上取得优异成绩。

2. 编程能力的全面提升：

Python： 这是目前算法岗最主流的语言，必须熟练掌握。
数据科学库： NumPy, Pandas, SciPy, Scikitlearn, Matplotlib, Seaborn。熟练运用这些库进行数据处理、分析和可视化。
深度学习框架： TensorFlow, PyTorch。至少精通其中一个，最好两个都了解。理解其计算图、张量操作、模型构建、训练流程、分布式训练等。
C++： 部分公司（尤其是对性能要求高的）在面试中会考察 C++，特别是在基础算法和数据结构方面。了解 C++ 的基本语法、面向对象、STL（Standard Template Library）的使用。
SQL： 数据挖掘岗位需要，也对其他算法岗有帮助。掌握基本的 SQL 查询语句，能够进行数据提取和预处理。
刷题平台： LeetCode 是必备的。
数量与难度： 建议刷够一定数量（例如 Medium 级别 200+，Hard 级别 50+），重点攻克“剑指 Offer”系列和“Top 100 Liked Questions”。
质量而非数量： 理解每道题背后的思路和技巧，掌握常见算法（排序、查找、图、树、动态规划、贪心等）的实现。
代码规范： 写出清晰、可读性强、注释良好的代码。

3. 实践经验的积累：

这是区分优秀与卓越的关键。

参加科研项目：
导师课题： 积极参与导师的科研项目，尤其是有发表论文或参加学术会议的机会。这是最直接且最受认可的经历。
自主研究： 对某个算法或技术领域感兴趣，可以尝试自己动手实现，并与已有 SOTA 模型进行对比。
了解项目细节： 在简历中，要清晰地描述你在项目中的具体角色、使用了哪些技术、解决了什么问题、取得了什么成果，并用量化的数据来支撑（例如准确率提升 X%，模型推理速度提升 Y%）。
参与竞赛（重要）：
Kaggle： 这是提升实战能力、学习前沿模型、与全球开发者交流的绝佳平台。争取在 Kaggle 获得不错的名次（例如 Top 10%, Top 5%）。
国内竞赛： 天池、DataFountain、CCF 等。这些比赛更贴近国内互联网业务需求。
竞赛复盘： 深入分析比赛题目、数据集、解决方案，学习优秀选手的思路和代码。
实习经历（非常重要）：
目标公司实习： 如果可能，争取在目标公司实习，这是最直接拿到 Offer 的方式。即使不是目标公司，任何知名互联网公司或有算法积累的公司的实习经历都非常有价值。
项目实践： 在实习中，主动承担有挑战性的任务，深入理解业务需求，将所学知识应用于实际问题。
导师/Leader 的评价： 实习期间与你的导师或 Leader 建立良好的关系，他们的评价对转正或后续推荐至关重要。
个人项目/开源贡献：
GitHub： 将你的个人项目、竞赛代码、学习笔记等开源到 GitHub，并保持活跃的贡献。一个维护良好的 GitHub 账号是能力的直观体现。
复现论文： 选择一些经典或你感兴趣的论文，尝试自己动手复现其模型和实验结果。
参与开源项目： 贡献代码到一些知名的机器学习库或框架，这能极大地提升你的技术视野和协作能力。

4. 简历的打磨：

简历是你给面试官的第一印象，务必精心准备。

突出亮点： 将你的学术成就、竞赛成绩、实习经历、项目成果放在最显眼的位置。
量化成果： 用具体的数据来量化你的贡献和成果，例如“将模型的准确率提升了 5%”、“将系统的延迟降低了 100ms”。
关键词： 针对不同的岗位，使用与岗位描述相符的关键词（例如“深度学习”、“NLP”、“CV”、“推荐系统”、“特征工程”、“模型优化”等）。
排版简洁： 通常一页为宜，清晰、有条理。
针对性修改： 针对每个公司、每个岗位，微调简历，突出与该岗位最相关的技能和经历。

第二阶段：求职季冲刺（大四上学期）

这是将积累转化为 Offer 的关键阶段。

1. 明确求职方向与目标：

岗位细分： 算法岗有很多细分方向，如机器学习算法工程师、深度学习算法工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、推荐系统工程师、数据挖掘工程师等。你需要明确自己最擅长和最感兴趣的方向。
目标公司调研： 了解目标公司的业务、产品、技术栈以及算法岗的招聘要求。例如，阿里偏向电商推荐和搜索，腾讯偏向游戏和社交，字节偏向推荐和内容分发。
了解校招流程： 不同公司有不同的招聘流程和时间线。提前了解，做好规划。

2. 面试准备：

这是最关键的环节，需要系统性地准备。

技术面准备：
算法与数据结构： 重点回顾 LeetCode 题型，尤其是那些考察基础算法和数据结构的题目。思考其最优解法和时间/空间复杂度。
机器学习理论： 回顾机器学习的经典算法（线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、GBDT、XGBoost等），理解其原理、损失函数、优化方法、正则化等。
深度学习理论： 回顾各种神经网络结构（CNN, RNN, LSTM, GRU, Transformer），理解其工作原理、优缺点、应用场景。熟悉常见的激活函数、优化器、损失函数。
特定领域知识： 如果应聘特定方向的岗位（如 NLP），需要重点准备 NLP 的相关技术（词向量、RNN/LSTM/GRU/Transformer在NLP中的应用、Attention机制、BERT等预训练模型）。如果应聘 CV，需要准备图像处理、特征提取、CNN结构等。
项目/实习经历的深入讲解： 准备好详细讲述你的项目和实习经历，能够深入回答关于模型选择、数据处理、实验设计、结果分析、遇到的困难及解决方案等问题。能够清晰地阐述你在项目中的贡献和思考。
编程能力考察： 很多面试会有现场写代码的环节，务必保证代码的正确性、效率和可读性。
行为面准备：
STAR法则： 准备好讲述一些能够体现你领导力、团队合作、解决问题能力、抗压能力等方面的故事，使用 STAR（Situation, Task, Action, Result）法则来组织语言。
自我介绍： 精炼且有重点的自我介绍，突出你的核心优势和与岗位的匹配度。
为什么选择我们公司/岗位： 提前思考并准备好，表达你对公司和岗位的热情和了解。
职业规划： 表达你对未来职业发展的思考。
模拟面试：
找同学、师兄师姐模拟： 互相进行模拟面试，找出自己的不足之处。
在线模拟平台： 利用一些在线平台进行模拟面试。

3. 投递简历与笔试：

提前批： 大部分优秀公司都会有提前批，通常比秋招正式批提前，竞争相对较小，成功率更高。务必关注目标公司的提前批信息。
多投递： 不要只盯着一两家公司，多投递几家，增加获得面试的机会。
认真对待笔试： 很多公司都有笔试环节，笔试内容通常包括选择题（数学、算法、机器学习基础）和编程题。务必认真对待，这是筛选简历的重要关卡。

4. 面试与复盘：

积极参与面试： 无论成功与否，每一次面试都是宝贵的学习机会。
面试复盘： 面试结束后，及时总结面试内容，包括被问到的问题、自己回答得好的地方和不足之处，以及面试官的反馈。记录下来，以便下次面试时改进。
感谢信： 在面试结束后，可以给面试官发送一封简短的感谢信，表达你的感谢和对职位的兴趣。

第三阶段：拿到 Offer 与选择

1. Offer 管理：

多手准备： 尽量同时获得多个 Offer，这样在选择时更有主动权。
了解 Offer 细节： 仔细阅读 Offer Letter，包括薪资、福利、工作地点、岗位职责等。
背景调查： 很多公司在发 Offer 后会有背景调查，务必如实提供信息。

2. 选择 Offer：

综合考量： 不要只看薪资，还要考虑公司文化、发展空间、技术氛围、导师、团队氛围等因素。
目标明确： 回顾自己的求职初衷，选择最符合你长期发展规划的 Offer。

关键心态与建议：

持续学习： 算法领域发展迅速，保持学习的热情和能力至关重要。
保持耐心： 求职是一个漫长而艰难的过程，可能会遇到挫折，但不要气馁，坚持下去。
积极主动： 不要被动等待机会，要主动去寻找、去争取。
建立人脉： 与同学、学长学姐、行业内的朋友保持联系，他们可能会给你提供宝贵的信息和帮助。
健康生活： 保持良好的身体和心理状态，才能更好地应对挑战。

总结来说，获得知名互联网公司算法岗的 Offer，需要你在学术理论、编程实践、项目经验、面试技巧等方面都做到出色。这是一个系统工程，需要提前规划、长期积累、刻苦钻研，并且保持积极的心态和学习的热情。祝你成功！

谢邀。

首先和你导师商量下是否有同意去实习，是否同意你长期实习，长期实习会大大增加录取概率。

根据我的面试经验，其实公司们比较关心的就两三个东西，最核心的两条腿就是理论专业度和coding能力，理论专业度就是你对DL或者你的研究领域的了解程度，当面试官问你一个DL的问题时，你能够侃侃而谈谈笑风生，优缺点对比分析原理分析都明明白白，能够通过实验结果去挖掘出问题所在，去提出解决这个问题的方案，这个自然是很有加分的，这些东西就取决于你的论文和实验的积累量。另外一条腿就是coding能力，这个coding能力既包括你DL框架复现论文的能力已经优化产品代码的能力，我们做实验总是喜欢去找开源代码调通然后跑实验，在我进入公司实习之后，我终于不得不的去战胜这些惰性，总之有各种原因不允许你像在实验室一样优哉游哉的git clone别人的代码，我为了验证论文里算法是否有效，我自己复现了很多模型，完全是重头写起，当然也用了公司自己积累的一些轮子，但是在训练model这个核心环节基本都是自己复现的，另外一个coding就是工程coding能力，怎么把训练的model封装成一个可用的SDK，再开发为可以用的产品，这些就取决于工程的coding能力，很惭愧我做的是research intern，所以这方面能力挺弱的，面试的时候这类问题也基本都是放弃的，这些去刷题就好，公司面试也只能从这个角度去尽量考察你。

关于这两条腿你都强自然是好的，我也问过几个公司，怎么看待我这种DL很强而开发coding能力基本为0的人，公司们的回答是那就看你的优点是否能足够掩盖你的缺点。另外除了这两条腿，你的潜力、天赋以及是否踏实这些品质也是很重要的，这个就看你的简历是否能展现出来或者面试官是否能够挖掘出来了。

以上是公司比较关心的一些东西，这些空空的东西大家也都知道。下面有一些可能会有帮助的实际东西，在找实习的前期，尽量找到人可以内推，内推应该都是有奖金的，所以大家应该很乐意内推，这个你可以去知乎上勾搭，很多公司的大佬们都会上知乎的，对我司感兴趣的也可以去看我的个人介绍然后上官网或者找人内推，我就不内推了，我推荐了几个最后都没得到面试机会，伤心，我司的要求是还是很高的，我看到很多简历都很不错但都没进来。

下一步就是简历了，简历最关键的无非就是项目和论文了，项目证明了你的工程能力，最好就是和DL/CV相关的，相关的写到最前面，并且分三步走，做了什么，怎么做，解决了什么问题或者取得什么成绩，把项目介绍清楚，用了什么相关的DL技术也可以点出来，我收到有些简历就是一个项目名字，没了，这种简历显然不过关的，另外还有就是项目经历很多，最后一个和DL相关的都没有，APP开发搭建网页一大堆，这个我都会让TA再仔细思考下有没有能搭点边的，哪怕是用opencv做的视觉项目也比这些好，实在没有那也没办法，那就去kaggle上刷些top排名吧，能够进top20%基本上都会给个面试机会吧，所以项目经历是包括比赛的，和DL或者ML相关的比赛都可以去刷一下。另外一个就是论文了，论文最直接反映了你的理论专业度、研究能力和思考问题的能力，这个也没啥说的，就看个人的研究实力了，有就是有，没有也急不出来。

然后如果得到了面试机会，那么面试官基本就是针对你的简历来问的，尤其是和DL相关的项目经历，非相关的可能就一带而过，经常会问你选一个你最满意的项目，介绍下做了什么，你的特色所在，和别人不同的地方， 做的过程中遇到了什么问题，你是怎么解决的之类的。然后会根据你的项目去问一下常问的问题，比如过拟合怎么解决啊，BN为什么效果这么好啊，这些基本的问题知乎上很多都提到过，这些都是可以去准备的，一般稍微懂点DL的人都能回答出来，不懂的人背一背也能回答出来，所以我不是很care这类题目。更深的是面试官会根据你的项目、比赛和论文去问一些针对性的问题，比如你研究某个课题，问你这个课题目前有哪些主流网络模型或者模型学派，比如问你两个模型的区别和优缺点，比如问你某个模型的机制原理，你有哪些想法去提高某些算法，等等花样百出，考的就是你的理论内功，你要相信你的面试官完全有能力把你的几斤几两给掂量出来。理论过后会了解你的DL coding能力，即所谓的框架实现模型的能力，你是否修改过源码并在GIT上做过PR，是否自己复现的模型等等，这个考的是你的框架外功，不排除面试时公司让你用你熟悉的框架写个什么model出来。最后一个就是工程coding的能力了，这个刷题吧，DL公司问的也就是那些东西，数据结构排序算法，反正我都基本遇到就直接放弃的，所以也没啥能够提供帮助的。然后为了考察的你的潜力和天赋，智力题数学题也经常会考的，比如让你算个什么奇奇怪怪现象的概率，比如给你一个场景用数学去建模然后解决，给你一个场景设计一个最优化问题并解最优化，各式各样。下面是我遇到的一些可以公布的题目吧，不说哪个公司了，而且应该也不会再问这些东西了吧：

智力题：

1、证明6个人里面一定能找出3个人互相认识或者互相都不认识

2、桌上有很多纸牌，其中有50张正面，现在蒙住你的眼睛，请把它们分成两堆，正面向上的数量一样

3、现在有很多学生的成绩信息，以及各大学校招生的条件，怎么设计目标函数和求解算法，得到一个最优的分配方案

4、投篮命中率为50，第一次出现连续进三次的所用次数的期望

编程题：

1、用递归算法把单向链表反向

2、动态申请二元数组内存，动态释放二元数组内存

深度学习题：

1、写出三个损失函数，并分析特点和使用场景

2、写出常见的正则化和防止过拟合的技术，平时调参的经验

3、深度学习是否是万能的，深度学习未来发展的方向，你的观点

4、VGGNet,GoogleNet，Resnet的特点和对比

5、分析梯度弥散和梯度爆炸的原因，及其解决手段

计算机视觉题：

1、伪代码实现直线检测

2、实现一种插样resize函数

3、代码实现图像旋转函数

4、列举出你知道的特征算子及其特点，例如SITF，LBF等

5、用EM理论推导GMM

总之说那么多，其实能够拿到什么水平的实习，说道理最终看的就是你的个人实力了，不同公司可能能够提供特性不一样的工作岗位，比如小的创业公司可以提供一些较前瞻性的research工作岗位，比如我这种一条腿的残渣，当然最起码你的model复现能力，Python处理数据的能力不要弱吧，大的如阿里腾讯可能更喜欢理论开发都不弱的全栈工程师

当初拿到实习在知乎上得到了很多学长的帮助，不过也无法报答他们，希望这个东西能够对别人有些帮助吧，也算是间接的回报了，公司对实习生是很欢迎也同时很宽容的，基础差一点就自律好一点，公司不会把太多压力放在实习生上，知名公司应该还不至于要让实习生挑大梁吧，所以无论基础好坏，都可以去尝试一下投一下简历。

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