内推去面试,气得面试官想掀桌!

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事情还要从头说起,

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3个月前,我离职了

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我记得交接完工作那天,搭地铁回家,百无聊赖的滑动着微信群的消息,忽然看见大表哥刚发的两句话:


【朋友公司想招一个机器学习工程师,福利待遇好,目前融资D轮,可内推~~】

悉Hadoop/Hive,熟悉Spark、Shark等尤佳


这两句话立马激发了我的兴趣:毕竟我辞职的目的就是想找一个数据挖掘工程师或者机器学习工程师的岗位。


我本科的专业是「计算机」,之前一直在做前端的工作,离职之前也有打算要往算法之类的方向靠。跟行业内的前辈交流后,发现算法确实是很有前景的选择;本来是想边工作边慢慢转行,但现在看来恐怕难以实现,随着时间推移,转行成本可能越来越高,说不定现在的想法会因为各种因素不能实现,所以不如趁早转过来。


既然机会都摆在眼前了,为什么不去试试呢?到了家,我就把写好的简历发给大表哥,当晚,大表哥回复已经把我内推给了那家公司技术部门的负责人,可以去面试


面试那天,同一岗位的竞争还是蛮激烈的,我和几个候选人等在一个小型会客厅里。终于轮到我了,对面试官进行自我介绍和之前的项目经历后,他问了我几个关于算法的问题:


面试官:我看简历上你之前做的是前端的工作,所以接触过算法吗? 

我:自学过一些,工作上也有涉及到一个相关的小项目。


面试官:在分布式情况下,如果我想尽可能多的挖掘出多的频繁序列,怎么办?

我:这个我在分布式环境中做过,例如FPTree 算法可以并行的建树,如果挖掘更多的话,我们可以随着频繁序列的增长而降低阈值,大概是这样。


面试官:在分布式情况下,如果我要求尽可能准确的挖掘序列模式,怎么做?

我:额。。。抱歉。


面试官:怎样去优化SVM算法模型?

我:抱歉,我没听懂您说得是什么意思


面试官:讲下LSTM算法模型


面试官:讲下CNN算法模型


面试官:现有底层是tensorflow的keras框架,如果现在有一个tensorflow训练好的模型,keras怎么读取?


我:一脸懵逼。。。。持续懵逼。。。


我想,面试官一定是看在我大表哥的面子上才没有掀桌,但内心一定有千军万马在奔腾,我脸皮厚倒没什么所谓,只是觉得给大表哥打了脸,内心十分愧疚。


面试官缓了缓神色对我说:


你表哥说你编程底子不错,人又聪明,就是经验少,说你是个算法工程师的好苗子,他特意拜托我给你小子指条明路,我看你目前的状况,就是学得太杂了,没有针对性,如果想在算法方面深造,就要系统的学习知识,这样才会有质的转变。”


听了大佬的一席话,我内心非常振奋;特别是大佬还给我推荐了一个系统学习算法的课程:

内推去面试,气得面试官想掀桌!内推去面试,气得面试官想掀桌!内推去面试,气得面试官想掀桌!

内推去面试,气得面试官想掀桌!

虽然面试失败,但至少让我看到了转型算法的希望,这个课程,简直就是为我这种想转型算法,但却无从下手学习的人量身打造的啊!!


加了大佬的微信后,他说有什么不懂的算法问题可以请教他,而且他非常看好我成为一名优秀的算法工程师!


今天把这个故事分享给大家,,就是想告诉大家转型虽然很难,也会有失败的可能,但只要努力的方向正确,就有成功的希望


现在,3个月过去了,我依然能清晰的记得学习算法课程时内心的充实还有解答别人关于算法问题时的那种成就感,我为这样不断努力挑战的自己而骄傲,希望你也是!


点击  阅读原文  转型算法,值得挑战

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