你认为一个女生的高光时刻该是什么样子的？
作为成功指导数学系、生物科学系同学拿到知名企业的ML offer的人，我是有回答这个问题的底气的。全文约4000字，句句干货，建议一口气读完。先说个事实哈～ 机器学习面试考察的问题，80%都来自于你的简历！ 作为一个 不会划水、 不会投机取巧、 不会装逼， 还总是做得多说得少的人， 我的面试过程相当曲折，但是当我找对了方法，才发现一切都迎刃而解了，就像开头所说：机器学习面试考察的问题，80%都来自于你的简历！ 剩下的20%，15%是编程题，5%是你引导面试官提出的问题。 既然我学不会假大空，所以我这个老实人只能帮你在前期准备方面多把把关了，这样的话，如果你最终拿到了offer，那我敢保证之后的工作难度你绝对能够hold住，如果面试失败了，也没什么大不了的，没要你，是不忍心你进去之后度日如年呀，这对你是件好事。 好了，让我以下几个方面介绍下你应该如何准备，已经准备到什么程度吧～ 先放一篇比较经典、简约却不简单的简历模版吧，长这样： 需要涵盖5个方面的内容： 一、个人基本信息 姓名、手机号、邮箱、研究方向、竞职岗位（、图片） 二、教育背景 学校，专业（排名，很突出的可以写上），起止时间 核心课程：列出三四个即可 三、项目\科研经历 项目名称,起止时间 列表按照1、2、3、4或者无序列表的形式，简练概述各个环节你主要负责的工作，尽量数字化成果，关键词建议加粗以突出重点 至少有3个项目，其中两个与机器学习相关，我当时是1个ML项目，1个是DL项目。 「放心，这两个项目所用到算法的基本原理、推导过程、区别于其他算法的点，只要面试官不low，基本都会问到。」 四、竞职能力 英语水平、机器学习算法相关、深度学习算法相关、编程语言、发表的论文或者参加的竞赛 「写上去的这些算法，一定不要留坑！否则别写。」 五、获奖情况\自我评价 简单列下就行。 一、李航的《统计学习方法》 这本书涵盖了10个统计学习方法，包括感知机、kNN、朴素贝叶斯法、决策树、LR、最大熵、SVM、AdaBoost、EM、HMM、CRF，里面对算法由来、基本理论、公式推导等介绍得很详细，能帮助你建立起机器学习算法最基本的认识，在这里你会看到算法细节。 记住！一定要自己推！别光扫两眼，没啥用的！ 推的过程中卡住了就去搜资料，一搜一大堆，一定能进行下去的！ 如果coding比较强，可以尝试自己实现，但是从面试的角度讲，面试时间有限，基本问完理论和推导就没时间了，所以个人建议把理论做到位，以免兼顾两个，结果两个都吃亏，这就得不偿失了。 其他算法同理，就是要做到完全吸收才能一吐为快，不要三两句话就没了，因为你三两句话绝对说不清楚，就算三两句话说出来了，你以为你说的对于面试官来说有信息增量吗？ 二、Peter Harrington的《机器学习实战》 这个算是《统计学习方法》实战版，理论少些，一个算法对应一个案例，案例并不复杂，所以半参考这本书进行coding，实在卡住了，再回过头看看书上怎么处理的，这样你会进步更大。 三、魏秀参的《CNN_book》 之前做的都是机器学习项目，没怎么关注深度学习，看了这本书，大部分的深度学习基本概念都明白了，有了这个基础，之后再看其他资料就好了很多。 四、李飞飞的《cs231n 公开课》 CS231n的全称是CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，即面向视觉识别的卷积神经网络。该课程是「斯坦福大学计算机视觉实验室」推出的课程。看下官方描述： 所以呢，是个很不错的深度学习入门资料，况且有了CNN_book的基础，我保证不会有难以消化的情况，实在有的话，google、github、知乎轮番上阵，肯定可以的！ 只要这家公司靠谱，技术面有几轮，基本手撕代码是逃不掉的，所以在LeetCode多刷些题这是其一，其二，面试过程中一开始如果确实没思路，不妨把你目前对这个问题的最笨的那个方法说出来，你可能知道这肯定不是最好的，但是聊胜于无，有了最起码的思路，面试官会和你沟通，引导你到正确的思路上来，你再顺着这个思考开始写，基本能有70%以上的完成度。 切记：一定不要在编程上翻车，一旦翻车，这场面试基本over了......别问我是怎么知道的，想哭...... 强烈推荐「Boss直聘」！！！ 沟通成本低、效率很高，反正我是直接受益者，妥妥滴～ 上传最终版本的简历之后，开始搜公司名称或者意向岗位，之后就开始沟通，建议你一下子把接下来一周的工作日都排满，每天1～3场面试，控制好节奏，不能连着两天没有面试，很容易泄气的。 /05/   三个问题和两个观念 三个问题： ——（抱抱你）首先，你检查下自己的简历，很大概率问题出在你的简历上（千万别自以为是，以为简历既然能过筛选，所以绝对没问题，孩子醒醒哈......）。你说你比他们优秀，不能是嘴说，你的简历显示出「你比他们优秀」吗？ 简历如果很糟糕，比如完全不能展示你的亮点，那就像我开头说的「机器学习面试考察的问题，80%都来自于你的简历！」，所以他从何问起呢？他只好提问他最近关注的算法了（这很有可能是你的弱项），这......那你不就空有一身本领嘛，还没大显身手呢就...... 解决办法是：让你的简历和你的能力相符合，咱都是老实人，给简历注水这个真心学不会，那咱也别让简历缩水哈，所以找几位同学帮你分析下简历，问下他们的看法，当然也可以 @阿魏说 ，我空闲时间可以帮你看看～ ——还是不够熟练呐 如果真得准备得很充分，你会感到游刃有余，脑子里的东西突突地往外冒，而且会感到面试节奏像是慢下来了，你有足够地时间去揣摩面试官想考察哪些知识点，并且在合适的时机抛出一个钩子，引导面试官提问你想让他注意的点。 解决办法： a. 把简历、一支铅笔放在面前； b. 模拟面试 i.自我介绍——名字、学校、在校期间的项目经历（用了啥方法+最终效果就行）; ii. 之后用铅笔分别划出项目经历中的「核心点」，比如“CART决策树”、“SVM”，以及竞职经历中的「关键词」，比如“Xgboost”、“GCN”、“CNN”； iii. 根据ii中「核心点」，重新组织i，目标是让一切过渡得很自然，让面试官一听完你的自我介绍，就想问这些核心点; iv. 之后开始打开思路，设想可能会问有关这些核心点的什么内容，可以网上搜一搜，然后整理到word文档； v. 根据iv的word文档，挨个给出自己的回答，可以去查资料，记得整理到文档里，内化吸收之后，记得多用口头语言练习几次，做到看着简历就能侃侃而谈，再到看着前方也能很放松地谈你的见解； vi. 竞职经历中的「关键词」的准备同「核心点」，这些不需要在自我介绍中体现，但是面试过程中你可以引导面试官提问这些（能做到引导，说明你已经很放松了）。 重复以上过程多次，或者多去面试几次，练得多了，自然就适应了。 ——没得选和选择困难确实都挺烦哈。假设你都是到公司面试的，你回忆下面试场所、公司人员的工作状态、面试官给你的感觉等，都是些小细节，但是特别重要。 最后如果纠结薪资待遇，直接跟意向公司谈就行了，公司不缺钱，缺的是人才，只要别太离谱，一般是愿意尽量满足的。 两个观念： 综上，就是我的一些方法和建议，有什么不明白的可以发评论或者 @阿魏说 ，绝对用心回复～回答中提到的电子书有需要的话，也可以私我哈～