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找实‌‌‌‌‍‍‌‍‌‌‍‍‌‍‌‌‍‍‍‍‌‌‍‍‍‍‌‍‌‍‍‌习失败经验分享

kazumitakayama
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看到地裡有人分享找实习经验, 楼主也来抛砖引玉一下, 希望能给像我一菜的人当作反例

或是期待大老能给我一点建议

先说一下楼主背景

top20 CS硕, 国内中厂两份实习+几个月的科研经验

水了一篇AAAI一作, 技能都是点ML, 来美国前刷了快200题

大部分都海投少数内推, 职位不论SDE, DS 或 MLE 都死命地投

地里有提到的白瞟OA几乎都有做 ex: chegg, dropbox, twitter...

这边就按照时间线讲有面试的公司:

1) Riot data engineer intern: 海投-> OA-> HR->电面 ->挂

来美国的第一个面试, 一面是review OA然后问一些资料结构的问题 (heap vs binary tree 这种, 怎么实作linkedlist)

面完只觉得自己口语表达太差, 想说第一个面试当练手, 就这样安慰自己...

2) Wayfari data science intern: 海投-> OA->电面->Onsiter->挂

这家地裡分享很多了就略过

被拒就想说没关係 第一次onsite 再加油..

3) Google swe intern: 内推-> OA->电面->加面->拒

电面两题都蛮简单的, follw up也有做出来, 第一轮面试官还被我逗得呵呵笑, 第二轮老印就冷冷的

当下想说难不成能被我捞个谷狗? 结果过几天HR说要加面

加面也蛮简单的,也都有做出来, 但可能没一次就bug free, 时间複杂度分析错

总之还是挂了.. 但估狗嘛 本来就不奢求了

4) Lytx MLE intern: 海投-> HR电面-> OA->挂

这家发OA前会先问一些问题, OA完才会看履历, 背景也不match

5) Chatham financial data science intern: 海投-> OA->一面->因疫情没下落

6) Salesforce data intelligence intern: 内推-> 一面-> 两轮面试->拒

一面就过履历, 两轮一轮考coding (pandas 操作) 一轮问ML

coding很简单, 面试官感觉也蛮正面的, ML题目也都有回答出来

面完以为稳了,结果还是被拒了,心态炸裂

7) Zendesk Applied ML intern: 海投-> 一面-> take home challenge->拒

take home challenge 是一个QA dataset, 自己也花很多时间在上面, 觉得自己做得蛮不错的, 但还是直接被拒

8) JP morgan ML intern: 海投->OA->三轮面试->拒

这家去年八月就投做完OA, 今年三月才一面

面试都是问履历+ML, 问得很详细

一面基本上题目都是stanford cs231n的内容 (作業quiz)

后面两面就问NLP的问题,也都有回答出来, 但经历过salesforce后已不再抱持期待了

后来果然被拒

其他OA后被拒的、简历拒或是无声卡的,族繁不及备载

基本上每週都来几封reject...

楼主原本来美国前就想着一定要找到实习, 所以在学校也都修一些水课

想说要靠亚麻爸爸上岸, 八月就内推亚麻了,但不知为何就是没收到OA

看到同学12月亚麻上岸开始放飞自我, 自己安慰自己说不要放弃下学期也是有机会的

结果搞了半天一头空,课也没学到,实习也没找到

只能怪自己上面机会都没好好把握好吧..

自己检讨后觉得可能是以下几点没做好

1. 没好好利用内推: 楼主死要面子, 很懒得在linkedin请人内推, 几乎都海投,但salesforce上学期投无声卡,下学期请人内推隔天直接收到面试, 直接打脸自己, 还是好好找人内推吧

2. 刷题的方式: 楼主刷题时常会逐行print来debug, 导致没办法一次写到bug free。 应该要强迫自己在没有办法run的情况下写

3. 口语: 楼主托福听力阅读都满分, 但口说很低, 估计面试时对方也不知道我在讲啥吧。 暑假想办法练练口说了

4. SDE技能组太少: 大部分sde intern都履历就直接挂了。所以来美后也开始补web, server方面的知识。自己ML搞不赢phd的情况下,sde 又没啥经历,也就没啥竞争力了。

找实习时会看到有人就考个two sum 就上岸了,总是会想说为什么自己都没这么好运,为什么就是一个offer都拿不到

但后来想想可能自己被问到的题目,别人看到也觉得很简单,自己还在那边愤愤不平、怪东怪西,自己有面试就该偷笑了,

只能说自己还是太菜了

边也希望有大佬能给点暑假的建议和之后的努力方向

感激不尽
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