你的2022届暑期实习怎么样了？
当时我选择的是一家在行业里算是比较知名的互联网公司，做的是产品助理的岗位。选择这家公司，主要还是觉得它的产品做得很有意思，用户群体也挺活跃，我想近距离观察一下一个成功的产品是如何打磨出来的。
实习开始的时候，说实话，有点儿懵。虽然学校里学过一些理论知识，但实际工作起来完全是另一回事。我的直属领导是个经验丰富的师姐，她人挺随和的，也很耐心地指导我。最开始，我主要负责一些比较基础的资料整理、数据收集和竞品分析。
资料整理这块，就像是在给团队的“大脑”喂养信息。需要把用户反馈、市场报告、甚至是一些零散的会议记录，都整理得条理清晰，方便大家随时查阅。别看这事儿简单，一开始我也是有点手忙脚乱的，怎么分类、怎么命名、怎么确保信息准确无误，这些都得摸索。不过后来就找到了自己的节奏，甚至还优化了一些整理的流程，让大家找信息更方便了，这让我小小的成就感爆棚。
数据收集嘛，就得跟各种报表打交道了。每天都要关注用户增长、活跃度、转化率这些核心数据。刚开始看那些图表和数字，脑子都快炸了，完全不知道它们背后代表什么。师姐就带我一点点看，告诉我每个指标的含义，以及它们和产品目标之间的关系。我记得有一次，我们需要分析某个新功能上线后的用户反馈数据，我把收集到的数据做得特别详细，连用户说“好用”的细微情绪都尝试去量化，结果师姐表扬我非常细致，这让我觉得之前熬夜看数据都是值得的。
竞品分析就更有意思了。我会花很多时间去研究同行业其他公司的产品，看看他们是怎么做的，有什么优点和缺点。有时候，我还会扮演用户去体验他们的产品，写用户报告。我记得有一次，我发现一家竞品在用户引导方面做得特别好，设计了一个很巧妙的新手教程，于是我就把这个写成报告发给团队。师姐看了之后，觉得这个点子挺有启发性的，后来在我们内部的产品讨论会上，也提到了这个观点，当时我心里那个激动啊，感觉自己好像真的为产品贡献了一点点力量。
除了这些日常工作，我还有机会参与到一些小的产品项目里。比如，帮助产品经理梳理用户需求、撰写产品文档（PRD），甚至是在用户访谈时做一些记录和整理。能参与到产品从“想法”到“落地”的整个过程中，那种感觉真的太棒了。我会坐在会议室里，听产品经理和设计师讨论产品的每一个细节，每一个按钮的位置，每一个文案的措辞。我努力去理解他们为什么这么做，背后的逻辑是什么。
实习过程中，我也遇到了挑战。比如，有时候会因为对业务理解不够深，犯一些低级错误。还有就是，互联网公司节奏快，有时候任务会突然增加，感觉压力挺大的。但每次遇到困难，我都会主动去找师姐或者团队里的其他同事请教，大家都很乐意帮助我，而且很多时候，我发现自己想不通的问题，跟别人聊一聊，或者换个角度想想，就豁然开朗了。
印象最深的是，实习快结束的时候，我负责了一个小小的用户调研项目。我从策划、问卷设计，到发放、数据分析，再到最后的报告撰写，全程独立完成。虽然项目不大，但从头到尾的经历让我收获良多。当我把调研结果和改进建议汇报给部门领导时，他们肯定了我做的细致和思考的深入，这对我来说是莫大的鼓励。
总的来说，我的2022年暑期实习，不仅仅是拿到了一份实习证明，更重要的是，让我看到了真实的职场是什么样的，学到了很多在学校里学不到的实操技能，也让我对产品这个行业有了更深的认识和热爱。这段经历，就像是为我打开了一扇新世界的大门，也让我对接下来的学习和职业发展有了更清晰的方向。虽然累，但我觉得很充实，很值得。
网友意见
刚收到腾讯的暑期实习offer，这也意味着我的面试之旅到此为止了。本文用以记录我这历时不长（二十多天，仅经历了三次技术面）、但很充实的面试之旅。(文末附有面经与鸡汤)
1 背景
科班出生，双非本+渣硕，无论文、无相关项目、无Top比赛经历，这样一个三无选手，却走上了诸神黄昏的算法之路。
组内方向跟人工智能领域搭不上半点关系，所以平时一般是一个人自学。个人的技能栈大致是：机器学习、推荐算法、NLP（仅部分分类模型）、CV（仅部分分类模型）、强化学习(没复习，忘完了)，其实看我写的博客，也能大致了解我的知识储备范围。并不算多，都是在研究生这一年多时间学来的（100%自学），本科颓废度过。（可对比一下自己的技能栈，然后发觉自己其实也能进腾讯）
研一时候我是每个方向的算法都会学习，后来了解到某些方向（比如CV）神仙打架的场景之后，转向了推荐算法与NLP。平时除了啃算法原理外，会接触一些数据挖掘比赛，来检验自己对算法的理解与实践能力，无队友、无机器、无Top成绩。
平时在学理论的同时，我也比较注重实践，对于学过的算法都会尽量用代码复现一下。能够将算法落地，真的很重要，理论吃的再透，不会落地使用，一切都是白搭，所以建议平时多写一写代码，尽量将模型复现一下。
以上就是楼主的学习历程，平淡无奇，所以简历毫无亮点，导致连某些公司的简历筛选都过不了。
2 面试历程
对于面试我准备的比较晚，过年在家无心学习，到3月份开学才开始正式为面试做准备。（强烈建议大家早点准备，大厂提前批都是在过年期间就开始招聘了，越早投递优势越大，只要达到合格线，就会有一个坑位属于你，后期坑位较少，择优录取，那就真是神仙打架了）。
我是三月初开始集中刷题、总结所学知识，制作简历。没准备充分之前，一直没敢投，到了3.20才陆续投了一些公司，大概七八家，意向岗位只有推荐算法、NLP算法工程师两种。（不会开发，所以没有给自己留后路）
目前为止，大部分公司都只是刚过机试（华为、百度、阿里、网易），面试还未安排，有些公司简历筛选直接挂掉（字节、拼多多），流程走的比较快的是美团、腾讯，美团一面卒，腾讯半个月内顺利走完三面，最终赶在提前批的最后一天完成最后的hr面。（详细时间节点与面经内容见下文）。
3 面经
美团
3.19内推 推荐算法 base上海
机试：(3.27)
一面：(3.31) 40m
自我介绍
挖项目
项目中提到 loss 加权，问我有没有考虑过使用自适应权重
attention与self attention区别
transformer
word2vec
cbow与skip-ngram的区别、应用场景
编程题：手撕01背包
三年内职业规划
投了哪些公司，base倾向于哪里
反问
(一面卒，当时问题都答上来了，而且面试官还说了我基础掌握的不错，算法理解的也很深刻，但是反手一个挂，让我怀疑人生)
腾讯
3.24内推 机器学习 base深圳
机试：(4.4)
一面：(4.2) 50m
自我介绍
深挖项目
对抗训练
多任务训练的具体方式(询问另外一个方式有没有尝试，没懂)
特征工程
xgb与lgb区别
有没有考虑不同性质的模型之间的融合
概率题：翻硬币，硬币谁先翻到正面谁获胜，问先翻的获胜概率(从概率和规律两个角度)
编程题：字符串数组的公共前缀
二面：(4.8) 35m
自我介绍
深挖项目
询问组内研究方向
lstm与gru的区别 (我提到了复杂度，询问具体复杂度差多少)
xgb与gbdt的区别
xgb与lgb的区别
lgb的缺点(没注意过缺点)
c++虚函数(不会)
深拷贝、浅拷贝
了解哪些降维算法
是否了解spark、hive(不了解)
实习时间、毕业时间、就业or深造
反问
(二面结束，官网流程直接到了hr面，少了一轮技术面)
hr面:(4.14) 25m
自我介绍
项目难点及解决方案(后续有新的解决方案吗)、亮点
本科为什么选择计算机
研究生为什么选择这个方向
有没有亲属在腾讯
自己的优势
优缺点
缺点对自己的影响，如何改正缺点
别人对自己的评价
已投公司及offer情况
家庭情况
家人对base的倾向
从小到大的成长情况
反问
电话oc（4.15）
正式offer（4.16）
其实面试也没有你想象中的那么难，都是很基础的问题，所以大厂并没有你想象中的那么遥不可及。
下面应该是你们最关心的问题......
算法岗真的灰飞烟灭了吗？没有顶会就上不了岸？参照我的例子，你就会知道答案是否定的。
算法岗确实竞争比较大，但是没有知友们描述的那么严重。其实该问题大部分的回答应该都是那些算法岗上岸失败的小伙伴写的，多少夹杂了一些夸张成分在里面，所以信70%即可。
每个公司的招聘确实都会提及论文要求，但是并没有一个公司把该要求放在必备技能中，都是以加分项的形式出现，所以顶会只是个充分但不必要的条件。
如果你真的对算法感兴趣，并且认为自己能在这个领域深耕下去，那就一路走到底吧。（如果学历不占优势，最好留个后路，学点开发技能，大厂虽然没那么看重学历，但是一些中小厂卡学历是很严的）
后续：
字节捞、美团捞两次、华为约面、网易约面，均拒。所以仅经历了三次技术面，实习就到此为止吧，准备秋招再投一遍。
4 鸡汤
正在看此文的你，此刻定是深陷压力无法自拔
也曾想过，如果能够交回通知书，忘了这十年寒窗，那该多好。
但是转念一想，如果真的能够重新走这一遭，那我一定要更加努力才行，不会让现在的自己因为能力不足而陷入苦恼。
所以如果现在的你，工作之路坎坷不平，没有必要给自己太大压力。机会不止一次，春招不顺利还有秋招呢？几个月的努力，足够让你脱胎换骨了，我见过太多秋招不顺利，春招拿大厂sp的例子了。
所以任何时候开始努力都不算迟，即便在此刻也是如此，你所有的付出都会在未来的某一时刻发挥应有的价值。这个时刻可能很远，但也可能很近，可能某个不经意间，offer就来了。
兄弟们冲，祝愿你们早日拿到理想offer !
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