1.可以簡單介紹一下你簡歷上有幾個項目，以及項目的大致工作嗎？

我自己寫簡歷的時候也是蠻尷尬的，項目的確非常少。我自己只有一段小公司的實習經歷，而且跟算法關系不大。除此之外，因為導師嚴格不讓實習，就沒有實習經歷了。相對比較好的是，我們實驗室都是做算法相關的，所以我把本科畢設寫了進去。研究生期間導師也沒有項目，所以我把我的研究方向（就是我自己研究方向做的實驗，也是研究生畢設）寫了進去。之前還有參加了一個小型的競賽，所以這樣子就湊夠了四個項目。一般簡歷上大家寫3-4個就夠了，寫太多也沒太多意義。其中我的那個小公司實習面試的時候幾乎沒人問，所以在面實習的時候主要是問研究生相關的那個項目，那個小競賽，還有本科畢設。后來校招的時候就把那個小公司實習給換成了滴滴的實習，把小公司實習給刪了。找工作的時候大家都會問你的實習經歷。

當時的本科畢設做的的確比較水，又加上本科時水平菜，做的的確就那樣。研究生的畢設做的還是挺認真的，還是有進步的空間。如果重新走的話，我這些都會更認真的做，找實習找工作還是非常有有用的。研一暑假是去實習的好機會，那時我們是按校歷放假的，又有時間，我沒有抓住。

2.項目在面試過程中的重要性是1/3左右嗎？如果給項目、機器學習知識以及編程排序，應該是怎么樣的？有沒有項目經歷不足，但用基礎知識去平衡的情況？

很多同學都會問項目相關問題。面試中的確會問項目，一般一個小時一場面試，常規的是20分鐘聊項目，20分鐘聊機器學習相關知識，最后20分鐘編程并白紙算法。時間20分鐘只是估計，只能說是大概。一般一面都是技術，二面可能技術也可能會隨便聊。

如上文所述，我也沒有特別好看的項目。都是本科畢設，研究生畢設，小競賽這樣子的。大家也可以發揮聰明的腦子想想怎么寫簡歷。至于重要性，都是非常重要的。有的面試官喜歡全程聊項目，聊著項目穿插著機器學習相關知識的提問。之前找實習的時候，很多人阿里的一面就是拿著簡歷聊項目及相關知識。

這也涉及一個很大的問題，就是面試到底要面什么？分解起來就是要面什么內容，想考察什么能力呢？或者說一個算法工程師對這些的要求是什么呢？

很直白的，很基本的就是編程，算法的理解，工程實踐能力，還會考察數學知識，腦筋急轉彎等，甚至更加深入的會考察你的知識的廣度，深度，還有隨機應變的能力。

對于編程，我認為最低要求是別讓編程拖你的后腿，一般來說，每場面試都會有一個編程題，一般套路是先講思路，再寫代碼。代碼最好bug-free。即使沒有bug-free，經過提醒想明白也是可以的。大部分都會讓分析下你的算法時間復雜度，空間復雜度，并能說明為什么是這個時間復雜度。很多都會追求最優解，所以這也給刷題一個提示，刷題不是ac就可以了，而是要追求最優解。編程這塊可以自己把握，千萬不要只追求編程，不管其他的。這多個方面要平衡下時間和精力。我之前有一段時間整天刷題，有段時間整天看算法，感覺都不是很好。最好能平衡下來，不讓任何一方面去拉后腿。很多公司來說，編程會考察，但是通過的大家都給出最優解，差別也沒那么大，所以多多掌握機器學習相關的算法吧，目前我是這么看的。

關于工程實踐，也就項目。做的項目，都是工程實現的一部分，如果什么項目都沒做過，我們是面試官，我們也會對這樣的面試者不放心的。像很好的實習經歷，很多實驗室或導師不放實習的情況下，實習經歷很多同學都沒有。如果有實習機會，一定要把握住。比如研一下的暑假，那個假期如果放假時間比較長的話，可以找個短期的實習，體驗一下。有些如ACM大神，可能很多人是到不了這個層次的。對于多數同學來說，的確沒有太好的實習經歷。解決辦法是如果條件允許，就去找一段實習。如果條件不允許，可以在學校好好的學好相關的機器學習理論，做好自己的課題。有些同學參加一些競賽，也是可以的。至于排名，肯定是越靠前越好。我自己做的那個小競賽也沒拿到太好的名次。根據我的面試來看，面試官或者hr可能會問面試排名，也可能不問。但是排名并不是重點，重點是你能講清楚你的項目中，你做了什么工作，思考出了哪些思路，都用了哪些方法，具體的工作及收獲是什么。他們看到你的項目，重點還是想通過你的項目，看清楚你的能力和實力。至于這些競賽能不能寫到簡歷上，當然完全是可以的。

機器學習算法相關的理解。很多人說，算法工程師日常工作是調參，調模型。調參和調用模型還是要理解其中的原理，才能向正確的方向走。對算法的考察，重點會考察你基本功的理解，比如svm lr的基本原理，各種分類的評價準則，l1 l2的區別等。再拓展的就是對算法廣度的理解，最基本的就是對常用的一些算法有深入的理解就夠了。

其他相關的，算法工程師要掌握的很多，數學相關的知識用到的很多，比如矩陣，概率論相關的。比如滴滴之前問的求A和B的乘得到的矩陣C的秩，面試官聊完告訴我，這道題的重點就是考察一下數學相關的知識，因為算法工程師日常會用到很多數學知識。再比如，美團內推面試一面的時候，還問了一個概率題，我忘了寫了，是這樣的。一個村子特別熱愛男孩，最初村子里男女平衡，但是夫妻生孩子時，如果生到女兒就會一直生，直到生到男孩為止，問，多年后，男女比例是多少？還問了兩個人輪流投硬幣，直到有人投到正面為贏。問先手和后手贏的概率多少。兩個題很類似。

到最后，無論是聊項目，還是機器學習相關算法，都是要考察你的整個的思維能力，基本功的能力。如果沒有很好的項目，就從實習、競賽、自己的實驗室項目、自己的研究課題等方面找找靈感。重點還是自己對這些知識的掌握程度還有編程的能力。

3.如果沒有好看的項目，簡歷上如何形成項目呢？或者是在目前這個緊急的階段，可以臨時做一些什么事情補救？

類似問題：你做的項目是實驗室的項目嗎？實驗室本身不是研究機器學習方向的，沒有項目怎么辦呢？

這個問題，跟前面的有些類似。就從實習、競賽、自己的實驗室項目、研究課題等方面找靈感。我一同學，他也是通信相關方向，轉nlp。就先找了一個小一點的公司實習，然后校招去了tmd中的一家。

項目不是越多越好，我之前見有人簡歷上寫了7個項目，寫滿了。然而這也沒太多意義。簡歷上除了項目，可以寫一下個人技能之類的，突出下自己的優點。我自己也是項目不夠多，湊的。

或許其他學長學姐有獨特的項目技巧，我不太知道。

4.我最近參加了一個XX的比賽，但最后的名次可能不太好（猜測前10%吧，比賽沒結束，最近瘋狂被超，但感覺自己已經沒有思路了），這種經歷可以往簡歷上寫嗎？

當然可以了。

如前文所述，項目競賽之類的寫上簡歷，如果有好看的名次，肯定是好的，沒有也沒關系。前10%已經很不錯了。我以為，面試官更看重的還是通過這個競賽，體現了你對哪些知識的運用，自己提供這個競賽的解決方案和思路是什么。重點還是考察你的能力和水準在哪里。如果一個競賽，你拿到了特別靠前的名次，但面試的時候，什么也講不出來，都是靠隨便調參得來的，沒有東西可以講，還是非常尷尬的。

5. 刷題上，筆記也做了分析也做了，但沒幾天前面的就感覺一點兒也想不起來了

類似：很擔心編程題啊。雖然在刷題，但是感覺現場還是不一定能bug-free啊，刷題好難啊

編程很多考察的還在easy，偏medium的水準。當然也看公司看部門，有些公司就是看中編程，比如微軟，那你想去就好好搞好編程就好了。對于很多公司來說，編程知識考察的一部分，一般都是medium水準。也有部分公司或部門考察hard的。

刷題的時候，多做筆記，經常回顧，多找同學討論。一道題，多多的思考，多多的去討論。思路這個東西，有時候同學的理解和見識能很大的幫助你的成長。的確會忘記，但是你可以把一類題目總結下方法，或者看別人總結的方法。這個要多練習，多總結，多交流。我也確實沒特別好的方法。但是我覺得經常回顧與思考，經常練習，肯定會對編程有所提升的。

我自己看了cpp primer的一半和算法導論的一半左右，基本都看了算是兩邊多一點吧。劍指offer倒是看了四五遍。leetcode我做的題也基本在兩遍以上吧。

面試的時候，除了編程，有時候也會考察cpp的基本知識（如果你用cpp的話），比如虛函數的概念，struct與class的區別，指針，static等。

6. 從你的經歷來看，無論是基礎的機器學習知識還是編程題（從我刷leetcode和劍指offer來看，感覺都是medium和hard的題目）的掌握來看，感覺師兄很歷害，也拿到了很多sp的offer。但是在阿里的面試僅僅是因為投的較晚的原因導致的嗎？是否還有其他的因素和注意的點。因為想去杭州，所以對阿里格外的關注。

不僅僅是因為投的晚。我想說的是投的晚是非常重要的一個影響因素。我投的時候，我周圍的同學都已經面過二面或者三面了，也就是說基本都已經結束了。所以錯過內推階段，加上內推消耗很多名額，轉正也消耗了很多名額，最后留給激烈的校招的名額不多。最根本的還是自己的簡歷和自己的能力不夠優秀或者說不足。如果能力非常強，什么時候都有機會嘛。但是對于很多人，包括我認識一些非常牛的的大神來說，還是要把握好機會，能事半功倍。我這里的建議是把握時間和機會，提前好好準備，不要猶豫。我校招投的螞蟻金服，螞蟻金服相對阿里其他部門來說是非常難進的部門，今年螞蟻金服的實習貌似容易一些，我沒投螞蟻實習，校招也不容易吧。

想去杭州的話，將來實習可以直接申請阿里杭州的實習，轉正直接轉本部門就好了。這樣的一個壞處就是將來校招的時候，你可能在杭州實習，如果來北京面試其他公司，可能會不會太方便。但是你有了那邊的offer，麻煩點也就那么回事。雖然有的公司內部也可以轉到杭州，我覺得還是直接轉會好一點。

阿里的面試，根據其他同學的反饋，除了簡歷、項目、編程外，也會問一些數學或腦筋急轉彎的問題。關于數學概率論的簡單的一道題，兩個隨機變量X Y都符合均勻分布，那X+Y符合什么分布呢？看你想去哪個部門，多跟那里的學長學姐交流，可以針對性的準備下。

7. 關于項目的問題。從你分享的內容來看，感覺項目占的不是很多，這一塊是否占的比例比較小。因為我在實驗室沒做什么項目，只是學了一些相關的大數據處理工具，所以項目這一塊很缺，最近打了一些比賽，這個用來充實項目是否夠。

關于項目，基本每場面試都會問吧。有的我可能沒寫要問項目。70%的面試都會先問問項目，很多都會一個或者兩個。也有的會簡單的問，有的深入的問。看面試官的風格。

競賽可以充實項目。只要你的競賽跟你要找的崗位匹配的上。

8. 你覺得公司對 數據挖掘比賽 看重的程度怎樣？

除非很好很知名的比賽你拿到特別好的名詞，一般來說，更注重要考察的是你的知識的理解，全局把控，提出的解決方案等相關的能力。

因為我自己的競賽比較小，所以都是談論技術相關的。其他大神的nb競賽我也不知道怎么樣的。