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转码找工作的资料总结

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转码资料总结
最近成功上岸了,总结一下转码过程中收集和使用的学习资料,主要都是地里的帖子。今后跳槽估计还能用到😂 😅
目录:
0. 简历
1. BQ
2. 刷题
3. System Design
4. Machine Learning Design
5. 其他资料
6. Offer比较
0. 简历
1. Behavior Questions
我面的第一个公司是Amazon, 所以就按照16条LP准备了很多小故事, 后面其他公司也用的这些故事。
1.1 地里很好的帖子
1.2 Youtube视频
1.3 亚麻的一些LP套路
一个故事套至少两个LP,比如
一些BQ问题的等价转换
2. 力扣刷题
我从七月中旬从0开始做Leetcode,到12月底一共做了595道(155 easy, 345 medium, 95 hard)。
前面300题做的非常慢,过了300之后开始慢慢有感觉了,能识别出来套路了,后面做题就越来越熟练了,计时做基本在20分钟内能做完一道medium,hard就全凭运气了
我的做题顺序如下
1. Leetcode出的Top Interview Questions: easy, medium, hard 3个collections
2. Leetcode上 Amazon, Facebook, Microsoft 最近6月的高频题(做完了大部分)
3. Google 前50道 高频题和 Leetcode上Mock Assement的所有Google Phone Interview 题和部分Onsite Interview题
4. 部分地里的面经题
不会做的题主要看discussion的高赞答案,然后自己总结。
刷题的总结见我的这个帖子: 力扣常见题目总结
3. System Design
这一块也是从0开始学,主要学习了以下资料。
3.1 Educative
3.2 Youtube
3.3 地里的好帖子
另外还有地里很多推荐的神书 Designing Data-Intensive Applications,我并没有看过,没时间了。
4. Machine Learning Design
主要学了:
4.1 Educative
不建议读Educative上的[Machine Learning System Design],太粗略笼统了
4.2 书
4.3 地里贴子
5. 其他工具
5.1 模拟面试
5.2 画图白板
5.3 其他YouTube上很好的视频
6. Offer
工资 Level.fyi
大厂 vs 小厂
谈判技巧
城市比较
求加米! 给别人加米,自己不扣米!
最近成功上岸了,总结一下转码过程中收集和使用的学习资料,主要都是地里的帖子。今后跳槽估计还能用到😂 😅
目录:
0. 简历
1. BQ
2. 刷题
3. System Design
4. Machine Learning Design
5. 其他资料
6. Offer比较
0. 简历
- 如何写求职简历的注意事项
- Resume Automated Screening (Google一下很多这种网站,比如 jobscan,可以用来优化简历)
1. Behavior Questions
我面的第一个公司是Amazon, 所以就按照16条LP准备了很多小故事, 后面其他公司也用的这些故事。
1.1 地里很好的帖子
- 亚麻详细准备经过 BQ准备资料
- Crack the Behavior Questions——关于Behavior Question的碎碎念
- bq套路详解
- Amazon onsite behavior question
- Amazon的BQ总结
1.2 Youtube视频
- : 常见的BQ题基本都能在Dan Croitor的频道找到视频讲解,他会讲所谓的答题思路
1.3 亚麻的一些LP套路
一个故事套至少两个LP,比如
- I think big and insist on the highest standards, so I am right (a lot).
- I bias to action so I deliver results.
- I have customer obsession, so when I meet challenges, I take ownership and dive deep.
- I am always eager to learn and be curious, so I invent and simplify.
- I have a backbone but I disagree and commit, so I earn trust from colleagues.
一些BQ问题的等价转换
- meet tight deadline = deliver results = bias to action = adapt to changing demands
- mistake = failure = miss deadline = decision you regret = apologize = would handle differently ---> 重点 what you learned
- conflict = disagreement = don't like me —> Backbone, disagree and commit + customer obsession + earn trust
- hard decision = take calculated risk = task with ambiguity = have multiple solutions = lack of data\info
- everyone is your customer
- Anything positive ---> because I have customer obsession, I take ownership, I think big, I insist on the highest standards
- Anything negative --> because I missed customer obsession, I didn't take ownership ---> I have learned .....
2. 力扣刷题
我从七月中旬从0开始做Leetcode,到12月底一共做了595道(155 easy, 345 medium, 95 hard)。
前面300题做的非常慢,过了300之后开始慢慢有感觉了,能识别出来套路了,后面做题就越来越熟练了,计时做基本在20分钟内能做完一道medium,hard就全凭运气了
我的做题顺序如下
1. Leetcode出的Top Interview Questions: easy, medium, hard 3个collections
2. Leetcode上 Amazon, Facebook, Microsoft 最近6月的高频题(做完了大部分)
3. Google 前50道 高频题和 Leetcode上Mock Assement的所有Google Phone Interview 题和部分Onsite Interview题
4. 部分地里的面经题
不会做的题主要看discussion的高赞答案,然后自己总结。
刷题的总结见我的这个帖子: 力扣常见题目总结
3. System Design
这一块也是从0开始学,主要学习了以下资料。
3.1 Educative
- Web Application and Software Architecture 101 讲的很通俗易懂,比grokking更适合零基础的我。
- Grokking the System Design Interview:最主要的学习资料,看了好几遍,主要学了解题套路。
- Grokking the Advanced System Design Interview: 没看完,主要看了Cassandra, Dynamo, Kafka这三节,对NoSQL有了稍微深入一点的了解
3.2 Youtube
- : 主要学习了一下讨论trade off,这是grokking里面讲的比较少的。
3.3 地里的好帖子
另外还有地里很多推荐的神书 Designing Data-Intensive Applications,我并没有看过,没时间了。
4. Machine Learning Design
主要学了:
4.1 Educative
- 教程 Grokking the Machine Learning Interview
- 文章 Cracking the machine learning interview: System design approaches。
- 文章 ML Systems Design Interview Guide
不建议读Educative上的[Machine Learning System Design],太粗略笼统了
4.2 书
- 读了这本书 Machine Learning Engineering by Andriy Burkov 的一部分
4.3 地里贴子
- 浅谈ML Design推荐系统面试心得
- ML design 面试的解题思路总结,十全大补tips
- ML design 面试的答题模板,step by step
- ML系统设计答题套路
- Machine Learning Design的框架
5. 其他工具
5.1 模拟面试
- Pramp 免费 peer mock interview
5.2 画图白板
5.3 其他YouTube上很好的视频
6. Offer
工资 Level.fyi
大厂 vs 小厂
谈判技巧
城市比较
求加米! 给别人加米,自己不扣米!