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  • #求职(非面经)

被老‌‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‍‌‌‌‌‌‍‍‍‌‌‍‌‌‍‍‌‌‌‌‌公羞辱后扬眉吐气

一亩三分地匿名185
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不是打女拳,只是在尘埃落定后,想发个帖扬眉吐气。也想告诉在座的朋友们,不要因为周围人或物,而潜意识觉得自己不行,否定自己!

本人金融转码。

记得找工第一次面试,面的backend engineer, 面完我问老公这次能不能有offer呢?他说肯定不能,根本无法想象我都能成为engineer。最后我确实挂了,应该是系统设计和data engineer没答好。

第二次面试,面的MLE, 面完我问老公这次能不能有Offer呢?他说可能性很小,你就当没面过吧。最后我拿到offer了,他说是我运气好。

第三次面试,同MLE. 同拿到offer,他当时很酸,说现在mle bar真低,不值钱了,他去面也能随便面上。

第四次面试,Applied scientist, 同拿到offer,他已经沉默了。

第五次面试,MLE, 拿到offer,他终于承认,我在job market上是有价值的。

老公背景:本科top2,数学phd。经常嘲笑我数学不行。

就是吐槽一下。也告诉各位朋友们,有时候身边的人会对你有否定,但最重要的是你自己怎么看你自己,认准了目标就去努力。大家都是人类,都属于一个范畴,除了极小部分人,剩下的智商都没有太显著差距,差别就是学习方法,方向,和愿意花时间。

补充:

谢谢大家。

老公虽然学校不错,数学理论不错,但对computer science就是不感冒,目前在做传统DS.

补充内容 (2021-09-25 15:41 +8:00):

饿,没想到回帖那么热烈。确实啊,我不否认过了这些面试我是开心的,是有老娘终于在你面前证明自己的快感。嗯啊,我承认!

有人问怎么准备啊。我大学统计背景+硕士都接触过ML。统计方面,在充分理解linear regression的基础上,大家开始进军logistic regression, 同时充分吃透optimization, 即gradient descent. 然后进军tree forest gradient boosting等算法,关于GBM,建议看paper. 这里也不得不感谢我数学大神老公帮我完全吃透。然后NN&DL方面,去听coursera的吴先生上课。以上有条件做Project就做。

利口就是刷题+看面经。建立在你对几类算法都有了解的基础上,高效刷题=看面经。

补充内容 (2021-09-26 05:10 +8:00):

看到下面有说我写的知识点很基础的。确实我面的都是entry level的。

接着,我没见过有什么网课把GBM讲的很清楚的。我最后就是自己去啃paper了。从GBM到XGB到LIGHTGBM, 能搞清里面每一步推导的人很少。
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