一个普通双非硕士的算法秋招流水账

本文是由老肥的老队友Ernnnn同学所写的秋招感悟，主要讲述了其秋招成功上岸某头部大厂算法岗的心路历程, 真是羡煞旁人。

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想写这篇总结很久了，感觉自己能在算法岗拼到offer也是非常牛逼，也想和前辈一样写一篇宏篇巨作，但是写着写着发现自己也没有这么牛逼，可以说全拼运气，所以也写了几篇又放下没写。

写这篇文章，也确实是想回馈牛客，感谢牛客网在过去的一年的陪伴，消除信息差，让我这个小垃圾也能成功转算法岗。（重点，秋招必备网站牛客网）

背景

惯例先介绍一下自己的背景吧，我本科在广外读的经管类，硕士在河大读的应用统计，妥妥的四非选手。自己感觉本科划水过来了，但是对机器学习、建模啥的比较感兴趣所以读研就奔着这个来了。但是当时自己并没有什么职业规划，所以那时候刚刚上研究生那会还在b站研究起当up主了哈哈（现在竟然也有接近三千粉了），一直到10月份，11月份，我偶然接触到了牛客网，看着师兄师姐们的秋招总结，感觉为自己的秋招捏了一把汗，就业还是很严峻的。(今年互联网的hc收缩得非常厉害，可以说雪上加霜）

历程

接下来，我每天都在刷牛客网，慢慢接触到了秋招的一些“真相”。应用统计的出路，目前还是比较多，但是如果想要去互联网还是竞争激烈，对应的岗位有：数据分析，算法工程师，数据开发等等。

我左看右看，数据开发啥的不合适我，因为我不懂java，c++这些，搞不来，而数据分析和算法工程师可能比较适合。然后我就着重看了这两者的区别，一开始打算走的是数据分析，后来我慢慢接触到牛客网上面的秋招总结，里面有一篇让我印象非常深刻，就是有一个师姐手拿四篇c刊秋招经历也非常难。（可能计算机出身的对c刊没有什么概念，其实对于经管类来说c刊相当于一篇ccf了？还是非常有含金量的）再经过牛客网上面的秋招总结，我发现数据分析这个岗位真的是，由于门槛基本没有而且僧多粥少，所以很看出身，像我这样的四非出身基本上不太可能过得了简历关。（当然算法岗也不容易）

反观算法岗，还是有一定门槛的，而且算法岗求职的路线还是非常清晰的：出身、论文、实习、竞赛。除了出身没有办法改变，其他都是有办法改善一些的，所以还是很有希望的。所以当时，我就按照牛客网上的一些经验来走了。

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打比赛（顺便发论文）——好名次（或者发到论文）——（小小厂实习）小厂实习——大厂实习——算法岗offer。

基本上这条路是通的，非常感谢牛客网的前辈总结出来的经验。在这里感谢天才儿童在牛客网精彩面经哈哈哈，非常真实。（今年也有幸和天才儿童在比赛同台竞技，很有意思）

比赛

而我也是坚定的执行了这条路径，在去年12月的时候，我就参加了dc的举办的一个比赛获得了前十名，成功走通了第一步。但是仅仅有一个比赛还是不够的，还需要继续参加一些含量金比较高的比赛。

实习

过完年回来之后，就开始春招了，准备实行第二步，实习。我直接投了腾讯和阿里的暑假实习，然后顺理成章的被吊打。当然也是有收获的，起码让我坚定了走下去的决心和方向。其一，我的简历还是能够通过大厂的简历关的；其二，我挂的主要是深度学习相关知识，后面补起来就好了。后来继续面继续投，大概三月份的时候，就接到了一个深圳小厂的offer，做反欺诈的数据建模实习。

非常感谢前东家给的实习机会，让我这个菜鸟拥有了第一份实习，让我学到了不少知识。而且最为重要的是工作时间965！这个工作时间真的吹爆哈哈。让我在实习期间也能全力打比赛，接连拿下了不少竞赛的前排奖项。

面试

在前东家实习了两个月后，我就离职了，时间大概是7月份，那时候我边投实习也开始边投秋招了，也是牛客网得到的建议哈哈。在积累足够的实习面试经验后，确实正式面试也没有那么慌张。

然后大概是7月中旬的时候每天投几家，当然遇到牛客网专场招聘的时候，一天能投十几家哈哈。那时候约面的也不多，大多数都是投了没有消息的，这很正常，放平心态。总会有一天，你会接到约面电话的。我也在中下旬的时候终于接到了来自大厂的约面电话。也是刚刚好，其实去哪个大厂都有想象过，但是就是没想到去这家，因为该厂的算法要求比较严格，但是很幸运的是，面试出的手撕算法题基本都是我会的，或者能面试的时候做出来（非常勉强）。所以真的越努力越幸运吧。

然后收到他家的录取意向书之后，就没咋投了，不做海投小王子。再多是面了一个华为，现在还在池子里哈哈。

最近刚刚好签完三方，所以就写下了这篇灌水文字，希望能给有帮助的同学一些启发，尤其是双非的同学。

总结&建议

最后做一个总结吧：

• 1.双非如果非要走算法岗，今年确实还可以进去。

• 2.推荐路径：打比赛（顺便发论文）——好名次（发到论文）——（小小厂实习）小厂实习——大厂实习——秋招——春招。基本需要一年的时间来准备。这并不是一条轻松的路，希望大家理性选择，需要自己快速迭代，做出成绩。

• 3.早点投早点投，我身边有几个很厉害的大佬投得晚，找到的工作都低了一档，非常可惜。

• 4.面试干货的话，就不献丑了，大家在牛客网随便找都能找到比我写的好。

• 5.祝大家都能收获自己满意的offer。

如果决定走算法岗，我倒是可以给一些个人建议：

• 1.全网最详细的数据科学竞赛指南：大卫的小屋（知乎ID）

• 2.数据科学竞赛公众号: Datawhale，当然还有老肥码码码 。

• 3.中国版leetcode：https://codetop.cc/home

竞赛是一门科学，走好你的每一步，时间不多，诸君加油。

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