一个 Outlier 的实习申请总结
2020-12-17
前言
（写于 2021 年春）
本文大部分写于 2019 年 2 月左右（文中提到的「现在」基本也是这个时间）。它本身只是我的一条笔记，当时也没有打算分享。
不过最近我决定开启一个新的系列。每当我结束一次找工季或者跳槽季，我就会把前一个找工季的记录发出来。虽然牺牲了实效性，但是也不至于完全没有参考价值。这个系列对我自己的记录意义要比分享的意义更大。
不要期望在这个系列里看到「原题」之类的，我最多会写写大概的意思。在博客这种公开场合发表违反保密协议（NDA）的内容就是给自己挖坑啊。
至于工作体验，我还没想好要不要写。因为这会涉及工作内容、圈子还有个人隐私。把这些信息模糊处理的话我又没啥写的动力了。总之，暂且不列入计划中。
前言二
（写于 2019 年初）
对于网上的各种实习求职总结而言我应该算个 Outlier。
注：以下提到的和我有关「面试」均指 电话面试 ，没有面对面的，没有 Zoom ，也没有 On-site。
可能的缩写：DS = Data science/scientist，ML = Machine Learning，EE = Electrical Engineering
本文会有大量的中英文夹杂，敬请谅解 。
流程
HR 发邮件约了时间面试，一共两轮电面，每轮 45-60 分钟。由于时间关系，这两轮分别放到了两天进行。
第一轮是位印度大哥，口音不算重，我几乎每个词都听得挺清楚。问了很多Data处理方面的东西，我大部分回答上来了，但是有个类似于「如何处理 Missing data」的问题我没答好。最后 10 分钟有一道 Coding 题，也写出来了。这一轮没有太多时间留给我问他问题。
第二轮是一位白人大哥，语气略微严肃，有时候会有很长的停顿。主要是问了经典 ML 的问题。一开始让我解释 Linear Regression，再解释一下 L1 L2 norm 之类的。更多的就不说了，算是比较常规的 ML/DS 面试。第二轮最后大概有 10 分钟我可以问他问题，我们进行了「亲切友好」的交流。
大概一周以后 Offer email 到了，喜出望外。
为什么我是个Outlier？
- 大家说：「找 Software Developer 得刷两轮（现在 978 个题）LeetCode，找 Data Scientist 的 Full-time 至少要刷 300-400 道，实习也得 250 以上。」
- 然而我到现在才刷了 176 题。电面的时候就问了个比 Easy 还 Easy 的 Binary Search 编程，以至于根本没有写出来的必要。
- 大家还说：「面大公司的 Code 要 Bug free。」
- 现在想起来我的 Code 还有几个小 Bug。
- 大家说：「内推比较管用。」
- 我属于自我推荐型。我从师兄那里知道了这个组有 Head count，然后师兄把 Team leader 的名字告诉了我，然后我去直接 LinkedIn direct message 给他发了信息，然后就拿到了面试。说实话一开始没报什么希望。知道联系方式的话其实直接联系组里是最快的。内推还得过 Hiring manager 那关。这里真的得感谢师兄！
- 网上的面经（比如这篇，这个帖子底部的内容还是很有用的）好多是投了几百个公司，面了个位数个公司，最后拿一两个Offer。
- 我投了 63 个（可以说很懒了），海投的 10 个明确 Reject，大部分都没回信。内推的三四个也没回复，Amazon 这个 Intern 是我拿到的唯一的面试。
- 大家说：「找工作金九银十，晚了就没戏了！」
- 老实说我起步真的挺晚的，我都不好意思说我第一个海投是十月底（除掉之前有几个 HR 来联系我）。总之还是 —— 别放弃 。还有很多人第二年 2 月还在面试呢。
- 大家说：「先找小公司面试练练手，然后再去面大厂和 Dream company。」
- 除掉之前和一些 Hiring manager 的面对面闲聊，这是我的第一次电面。真的是第一次，客套话也说不溜，面试经验更是没有，连 Mock interview 我都没尝试过。Offer 来的时候确实有点不敢相信。
- 大家说：「Machine Learning 的常见 Model 的数学表达都得会从头开始推出来。」
- 实话说我是一个都没自己推出来过（只看过几遍课本上的推导），更不可能在面试那种环境中推出来，只记得结果的最终表达形式且能定性说一下背后的原理。比如 PCA 啥的也都是知道个概念。
- 大家说：「Amazon 要根据 Leadership Principal 回答 Behavioral Question（行为问题）。」
- 我一个都没被问到。
综上所述，我这应该算一个 Outlier 了吧？
我做到了哪些方面
- 收到电面邀请之后，前前后后用两周的时间突击了各种 ML、统计、概率的基础知识。MS 在这个过程中帮我理清楚了很多假设检验的知识，十分有用，在此感谢。
- 花了最值钱的 30 块 RMB（免费帮他们做广告了）：订阅了 SofaSofa.io 的面试题。大概几十套卷子，选择题卷子有 5 道题，每道 20 分，大概第一轮做下来在 60-80 分这样，个别卷子全是蒙的，20 分；到第二轮基本全对。这个真的很高效，比刷面经去找知识点快多了。记得看到答案还得问问自己能不能用英语说出来。
- 熟悉了 DS 常见面试问题（网上一堆总结帖子）。
- 特别被经常问到的概率和统计的概念都全部摸透了，能马上回答上来。（Precision-recall，p-value，z-test，t-test，Bayesian之类）
- 常见 Model 的原理都能说得清楚。（Linear regression，Logistic regression，Decision tree、Random forest、GradientBoost、SVM 等）。
- 第一轮电面之后马上总结没有答好的部分，巩固了一下不熟悉的。第二轮电面遇到类似的概念就说得流畅了很多。
- 面试官问完问题之后用自己的话复述一次，反问他「So you are asking XXX」，既能让沟通顺畅，也给自己思考的时间（但特别简单的问题就不要这么干了）。
- 第一轮面试之前其实蛮紧张的，但是一旦打起了电话就迅速放稳了心态，整个过程都很镇定。我在电脑前拿马克笔写了个超大的便签条提醒自己：「重复问题，保持微笑，没听清就问」。
- 虽然是电面，但嘴上带微笑说话真的会不一样，有种很积极的心理暗示。
- 重要的内容写在了一张纸上，主要是关键字，能让自己有思路。纸上还有面试快结束的时候想问面试官的问题。
- 遇到不会的问题不要慌张，先说自己不是很了解，但是可以给出一个可能的解决思路，然后和面试官探讨。
- 兴许是攒够了人品 —— 能收到这个 Offer 我都觉得是运气突然来了，可能别的 Candidate 不够给力？Offer 通知下来那天我还帮一个路人推了一把车，把他的车从雪坑里拯救了出来。
自我总结需要改进的
- 说话不够有力量，有时候回答是正确的，但是别人听起来就是有种不确定、不自信的感觉。
- 基础不扎实，我真的是临时抱佛脚准备的面试。整个知识体系在我脑中是一个稀疏连接的网，而不是触类旁通的那种。只能以后慢慢补全了。
- 自己做过的项目（简历里写的）细节记得不够清楚，回头一查代码发现说错了好几个地方，还好当时圆场圆得好。
- 自己觉得简历还是差一些，不然也不至于这么少面试，但是 Data science 方面暂时也没有什么可以写进去的东西了。
Why DS？
我一学电子的为什么最后去做 DS Intern？真不是很多帖子里面说的EE（拼命/努力）转DS的情况（一个例子：Phd转行之路，或者 Google 搜「ee 转 data scientist」也会有一堆讨论）。我平时 Research 会用一些 Machine Learning 的东西分析数据，也上过几门课，但是 Research 干的活主要还是电子、通信这块的。
找实习的时候我申了软件开发，嵌入式开发，硬件设计，数据科学 / 机器学习。但是硬件、软开死活拿不到面试，我也是很绝望。平心而论，我在 EE 上的兴趣要比 DS 浓厚得多。不过从「让自己的努力能帮到更多人」的角度看，无疑是 DS 完胜，因为 DS 做的事情会影响到一整个平台的所有人，这里等于有个杠杆，可以把微小的改变放大。而硬件想要实现类似的效果，大概得去 Top 3 的 EE 公司，比如高通、苹果、三星之类的。这个 DS 被炒得这么火的年代，选 DS 至少不是个错误的决定，虽然它不是我「最初的梦想」。 况且，这只是个实习而已，最后走不走 DS 这条路还不一定呢。
但是我是不会放弃 EE 这个学了快十年的专业的。我业余时间应该还会做一些电子制作。希望有朝一日能把 DS/ML 和 EE 的东西结合起来做一些有意义的事情，兴许还能创个业。
杂集
- 2018 年十月多的时候 Facebook 的 HR 联系我问我有没有兴趣，我说有，他说他会让同事来联系我，然后后面没动静了。
- 十一月的时候一个 Staffing company（Insight Global）来问我有没有兴趣给一个车企做嵌入式开发合同工。我说暂时不找全职，然后后面没动静了。
- 十二月初的时候 Google 的 SDE 突然有动静了，让我填个调查问卷，我填完以后给了我个拒信……
- 十二月的时候 Indeed 来问我有没有兴趣来面试一下后端开发。我说我明年才找全职，她说那我们明年再联系吧。
- 2019 一月的时候一个猎头公司来问我有没有兴趣给 Michigan 的一些车企巨头做供应链和仓库的 Data scientist，我说我 8 月才找全职，然后后面没动静了。
末了
找工不易，希望还在挣扎的小伙伴都能顺利上岸。
LanternD
