普通本科没毕业的我，收到年薪30w的offer...

2018 年 1 月 21 日 码农翻身 优达学城Udacity

导语：双非（非 985、非 211）普通本科院校生，还没毕业就收到了年薪30w的Offer.....

这是一个关于双非（非 985、非 211）普通本科院校生（具体是哪所就不方便透露了哈），如何与机器学习结缘，又是如何从一名“可怜白发生” 的“非酋” 玩家，一路披荆斩棘，成功进入美团，成为“欧皇”的故事。这就是我，努力努力再努力的Dave。

我作为一名刚刚踏入人工智能领域的小将，已经开始有了发际线后移的烦恼。虽说弱冠之年、大学毕业之际就担心脱发有点为时过早，但是这几根头发帮我成功的获取美团的offer、得到了年薪30万的工作，也算得上是“一发千金”。

(本文作者，头发这么浓密还担心脱发！)

缘起

接触算法，触碰机器学习相关的知识，源于学校老师推送的一篇关于“中国高校大数据挑战赛”的公告，大意是“希望给学校几分薄面，同学们踊跃报名”。那时候正好在修读一门关于“人工智能”的选修课，课程的期末项目要求自行设计，必须包含人工智能的相关知识，联想到这一比赛，期末项目就有着落了。报名比赛的那一刻，在人工智能的战场上又多了一名奋力拼杀的小将。

虽然感觉到激情澎湃，志气满满，但是让一个没碰过枪炮的人上战场，难免还是有点心有余而力不足，于是开始了在Google上学习知识、借鉴前辈经验的苦逼日子。光有着初生牛犊不怕虎的劲儿也不行，专业术语、陌生领域和各种基本概念，学的很吃力，如同一个人在知识的海洋中狗刨还时不时呛水。

挑战

正如鲁迅先生所说，“只要有心，处处都是困难”。在机器学习这条“不归路”上，困难如同沙漠中的沙子般俯拾皆是，一不小心就是一个坑。从Level1到Level10，从新手到出新手村的过程中，我觉得最大的挑战有两个：“没人陪伴”和“缺乏反馈”。

在一所双非学校，走向卓越的路往往是孤独的，不像樱木花道打篮球还有一群伙伴，而我只有自己一个人。在遇到困难的时候没有伙伴可以吐槽，遇到问题的时候没有人询问，只有冰冷的Google大叔陪伴，虽然Google大叔也能解惑，但并不能很好地传道受业。

幸运的是，在朋友的“怂恿”下报名参加了Udacity的机器学习课程。在课程的“优等生计划”，课程通关群中，遇到了一群一起踩坑的小伙伴们，大家可以其乐融融地吐槽这个知识点是多么的深涩难懂，课程里面的“二人转组合”是多么的奇葩；也可以相互交流，怎么去理解“卷积神经网络”等不容易读懂的概念。

一个人的理解难免有些偏颇、有失原意，毕竟真理是越辩越明的——只有不断地学习、探讨、实践，才能最终掌握。这就引出了第二个问题——一个人的学习路，没办法获得及时的反馈，很难找到靠谱的人相互探讨。

不过，自从加入了这个课程，除了有一起学习的小伙伴可以探讨艰深晦涩的高深概念，还有导师可以咨询。每次做完课程项目提交后，会有导师认真地审阅并做上批注，特别是一些容易混淆的概念，审阅还会给出一些辅助资料帮助理解。这些及时的反馈如同及时雨般重要，让我更加深刻地理解概念以及抓住细节，毕竟俗语有云“细微之处，彰显本质；不求甚解，难以理解”。

导师除了高高在上，还可以非常的亲民有趣，推荐我加入Udacity课程的朋友原来就是这门课的导师——杨培文。培文导师不仅是我的入门老师更如同好朋友——亦师亦友，不仅在最初的高校大数据挑战赛纠正了我很多错误的概念，而且带我参加了百度的验证码识别的比赛，让我更加深刻地理解了深度学习的应用。

一群好同学，一位良师益友，是我在这里面最大的收获——让我在这条路上，更加勇敢、更加具有激情，披荆斩棘奔向目标。

机遇

鲁迅先生又说，“机遇总是垂青那些有准备的人，因为只有他们可以抓住”。在准备校园招聘的过程中，收集了许多公司部门HR的邮箱而非官网投递，直接投到了部门HR的邮箱之中。也许是因为部门招人比集团直招更加高效，收到了美团HR姐姐的回复，并通知我准备电话面试。

对于简历而言，我个人信奉“奥卡姆剃刀”原则——如非必要，勿增实体，做的比较简单。简历主要由个人信息（照片除外）、教育经历、项目经历、比赛经历、校内经历、个人技能以及用于加分的其他信息。

对于应届生而言，比赛经历越多越好，当然以保证质量为前提，这是一个加分项；如果有参加过岗位相关的项目，并且是主要负责人，这也是一个加分项。对于计算机从业者而言， 有个人GitHub账号且有许多星星，以及个人技术博客，这两者将会在简历上大大加分。（引申阅读：想成为Github的技术网红？你得一周收集3500个star！）

另外，简历上遵循“凸显主要，略写次要，主次分明，详略得当”的原则。把与岗位要求匹配的技能放在首要的位置，把项目名称和职位放大加粗，把项目内容略写等等。对于我们搞技术的人，不要学一些热门微博的的简历风格，简历做的太花哨喧宾夺主，文字再简练、考究一些即可。

最后成功得到美团算法岗offer，一是得益于直投HR邮箱——美团HR姐姐的不以学校论英雄，给了我一个部门面试的机会；二则是做了充分的前期准备——对岗位和面试题型做了调研。

面试

面试和追女孩都有一点相似——获得对方的青睐，那么如何获得对方的青睐，这就是我们接下来探讨的问题。

孙子兵法有云，“知己知彼，百战不殆”，面试也是如此。我的准备过程分为两个部分——“分析问题下定义”和“针对分析做准备”，通俗点讲就是：只有了解了我们要做什么，才知道我们该怎么做。

前段时间看到一篇好文《一种帮我解了人生99%困惑的思维方式》，一种“定义式思维”。联想到面试准备，我发现很多人只知道刷面经准备面试，但是他们却不知道什么是面试，面试是为了什么。

面试的目的是为了筛选出可用之才，因此面试主要考察应聘者的基础知识点是否扎实、牢固，了解应聘者的相关从业、项目经验是否真实、丰富，以及应聘者的人文素养。

知道了为什么面试，和面试有什么之后，我们开始对症下药，对面试进行庖丁解牛般地分析与准备。

对于考察基础知识点而言，按照目标岗位描述的技能进行分析以及准备。以我校招算法岗为例，“熟悉常用的分类、聚类算法”、“掌握常见的数据结构预算法”和“常用编程语言”，这是我的岗位要求。那么对应第一个要求，我写了一个对常见的分类、聚类算法总结，并把各个算法特点的以及优劣进行了对比，并且延伸了每个算法的基本原理及底层实现，最后写了几篇博客作为总结。

对于第二个要求，我把《剑指offer》看了三遍，并且刷了部分LeetCode的题目，主要刷链表与二叉树类的题目，这两种数据结构简单且最适合面试手写。对于第三点，熟练掌握一门编程语言并在刷题的时候使用，比如我使用Python刷LeetCode的题目，不仅可以刷题，也可以增加语言使用的熟练度。

对于了解从业经验而言，重点准备简历上的项目或者比赛，挑一个觉得最好说且体现一定技术难度的。作为一名应届生，电话面试和现场面试的面试官都向我询问关于参加比赛的细节：

1. 了解我对比赛的理解以及我在比赛参与的程度，用于判断是否简历造假；

2. 了解我在比赛所用的技术以及实现方案，用于了解我的实战经验和思维方式。

那么知道这两个目的，我们就可以做出相应的准备，把最拿手的比赛/项目经验过一遍，事无巨细，把所有技术实现、思考细节、所用技术都总结几遍并可以流畅地表达，那么这一关就可以轻松闯过。

对于了解人文素养而言，重点体现对知识的渴求、对挑战充满激情以及对于技术的追求。面试官会和你探讨一些个人兴趣爱好，以及一些情景问题，这就是通过短暂的聊天去了解应聘者的思想成熟度和一些人文素养。那么，在这个阶段多展现自己的优点，比如说热爱读书，举一些书的例子和感悟；热爱运动，时不时和朋友组队打球；探索新知识，从多方渠道了解业内技术前沿并简要谈谈…突显自己“德智体美劳”全面发展，但切记不能说大话和空话，以面试官的阅历还是很容易看出是否在空谈。准备一下自己的兴趣爱好，以及知识获取的渠道，那么这一关也可以无损通关了。

这三条看似简单，但简单的才是最难的。每一条看起来都很好准备，但这些都需要一定时间的积累才能很好地完成，毕竟做好一盘家常小炒还是要先准备好各种食材，最后才能下锅翻炒收汁。

结语

正如李白在《行路难》中写道，“长风破浪会有时，直挂云帆济沧海”。走向卓越的路必定是孤独的，但能忍受孤独的人往往是内心强大的人，必将走出自己丰富多彩之路的人。

在当今的中国，市场需要100万算法类人才，而如今中国只有30万算法类人才。其中有10万在各大高校，还有10万在各大企业内部培养，只剩下最后的10万供给市场。

2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，大力支持人工智能领域人才发展和培养。希望更多志同道合的朋友一起加入我们，不仅能够成就自我走向未来，还可以搭上这波发展红利扩充自己的钱包。

正如狄更斯《双城记》中的金句所言，这是最好的时代，也是最坏的时代。在这个充满机遇与挑战的时代，把好风帆，咬牙划桨，终究会寻找到自己的芳草地。

诸君，祝好！我的GitHub主页地址是：https://github.com/DavexPro，欢迎各位大佬和我交流互动~