小弱找实习

转自小弱找实习

到了找实习的季节，本来觉得本身有名校背景又有名企实习经历，这两年自觉得水平也有所提升，找个实习应该易如反掌结果一次次撞墙。果真不能骄傲轻敌，仍是要认清楚本身的。最大的教训就是一开始太自我感受良好了，没有认真准备，其实和大多数公司的要求来比，本身的知识漏洞仍是很大的，从此仍是要抓紧时间弥补本身的不足。

• 战绩概况：

  • 网易游戏 研发工程师 一轮hr电面 两轮技术面 挂之
  • 腾讯 微博研发工程师 一轮笔试 一轮技术面 挂之
  • 百度 爬虫研发工程师 两轮技术面 挂之
  • 百度 基础架构部 研发工程师 2轮技术面 offer
  • 遨游浏览器 内核研发工程师 两轮技术面 一轮hr面 offer
  • Amazon SDE 一轮hr电面 两轮技术面 offer
  • 搜狐，搜狗 研发工程师 笔试过了后不太想去了就没去面试
  • 人人 数据挖掘工程师 3.5面 offer

先不讲故事了，先上点干货

找实习的准备

资讯来源

北京地区的基本上看应届生的北京版就能够了，主要看汇总的各个bbs的信息，里面有不少都是内推机会，比那些大规模的公司宣传的靠谱的多也快得多。我通常晚上吃完饭后就把一天新出的都刷一遍而后捡着想去的投，若是简历过了的话基本两天内就会通知面试了。

复习准备

按惯例这一块会有长长的书单，先推荐几本我以为必定要看的，后面会针对不一样的要求再推荐几本。只推荐我看过的，由于我以为推荐一堆我都没看过的书是件很没诚意的事情。

《深刻理解计算机系统结构》

这是本传说中和同等重量金子同等价值的书。自我感受操做系统的知识大部分都是从这里面学到的，并且这本书对计算机不少领域都有涉及，通过几回笔试和面试的感受这些涉及都是恰到好处。不过这是部大块头的书，学弟学妹们若是没看过如今就能够着手看了，保证绝对不会后悔。

《算法导论》

推荐这本书自我感受就是件很没诚意的事情。我的对这本书的印象不太好，过于学术且理解起来很晦涩，不知道为啥这本书被捧上神坛。推荐的读法是把他当算法词典，把算法的思想看一遍，至于证实和推理什么的就不要强求了。这本书的好处就是看面经的时候说道的算法基本上就都见过名字了。

《算法引论》

一本意料以外的好书，同大多数算法书不一样这本书不是本词典，而是教了一个通用的从无到有设计算法的方案。具体来讲就是用概括法来设计算法，看完这本书后动态规划类的问题作起来和砍瓜切菜同样，其余问题也都能提供一个可行的思路。像我这种历来没搞过算法的小弱，看以前刷leetcode举步维艰，看完以后刷了几道题就以为没意思了。因此若是算法基础弱的同窗能够认真看一下。

LeetCode OJ

被不少大牛都推荐过了，一个练习写代码的地方，里面的题目都很具备表明性而且每道题都给出了测试用例方便看本身错在了哪里，建议看完算法引论再来上面刷题，会轻松不少。

小弱的基本状况

木有竞赛经历，木有paper。有过百度作测试的经历，事实证实没人care。作过一个浏览器的项目，事实证实除了遨游别的公司要么不care要么听不懂。作了个博客一方面是个加分另外一方面也给本身挖了个坑一下子再说。兴趣十分普遍，已经被多个面试官确定了，什么都能接一句，可是没有啥特长的基本都接不过三句。

具体过程

网易游戏

网易游戏的要求蛮苛刻的，北京只要北大清华的，工做地点在杭州或广州，一轮电面问了几个性格方面问题就是去酒店面试了。先是写一个编程题，数据结构方面的，应该没人会写不出来，两轮面试就再也没有写代码的题了。问了不少C++具体实现的细节，像迭代器，引用，dynamic_cast的东西这些东西已经不是看C++语法书能会的了，我的感受有点太偏了。还问了些很常规的诸如线程和进程的区别，TCP和UDP的区别这种没养分的东西。算法的题都不要求写代码只要求说思路，可怜我当时还没读算法引论，只会用二分法去解题，用二分法把题都给糊弄过去了，如今想一想有一道题是能够用概括法轻松切掉的。项目什么的说了基本没人能理解，就对着个人博客各类问问题，有的写得年代久远了我本身都记不清了。还问了几个Python的问题，结果是个坑。总结网易游戏的面试就是坑比较多，老是问些犄角旮旯的和稀奇古怪的，让人容易掉进陷阱的题，估计最后是栽倒在坑里了。

推荐阅读：《C++ Primer》《深度探索C++对象模型》

网易游戏对C++的要求高到有点离谱，我本来觉得第一本书就能够应付全部的C++问题，面完网易后才发现不够，因而挖掘出了第二本。讲C++的内存布局和具体实现的，可是这种东西没有个固定的标准，不一样编译器实现都不同，书中也有不少问题，因此建议读的时候要本身动手作实验验证真伪。

网易游戏的待遇仍是很给力的，实习月薪也有1w，要求天然也高上去了。游戏仍是个很综合的东西，目前技术人员才缺口也很大，在里面应该会学到不少稀缺的东西。不过作游戏这个东西和我三观不太相符，想一想作游戏总以为有些不舒服，毕竟这个东西的社会价值仍是个不太好评价的东西，游戏对人的引导方向也很难把握，可是待遇确实很诱人，城市也是我喜欢的城市。

腾讯

其实本身开始很想去腾讯的，能够集齐三大互联网公司实习经历召唤神龙，但是临了由于本身情绪的问题早早败走。笔试的东西仍是很基础的，听说和去年的很像不过以前也没看过，可是前面的题仍是蛮简单的。后面有道编译链接的，预编译的概念没有搞懂，一道TCP连接的各类状态已经全忘了，还有道加密的题不是很清楚。附加题第一个算法用一下分治应该就能够了，第二个是考DHT的东西，整体来讲范围很广可是没有特别难的地方。面试的时候让不知道中间出了什么问题让我等了一个多小时，整的我一时火气冲昏了头脑和面试官发飙了，一开始几个开场的问题全被我批评没水准了，后果天然可想而知了。倒不是腾讯的面试官气度不够，只能说本身过小心眼了。

我面的职位是去微博部门，我的感受腾讯的微博尽管用户多但都是水分，已经不可能和新浪微博抗衡了，另外一方面腾讯有了微信这张移动互联网的船票对微博的关注可能会下降了，微博未来的地位仍是很尴尬的。若是能去微信部门的话说不定会有不少的机遇。

百度

我的对百度仍是颇有感情的，毕竟呆了不短的一段时间。面试仍是一向的高效节奏，第一天发简历，次日打电话确认，第三天就面试了。因为写了熟悉python，博客里又有正则表达式的东西，问了一个环视匹配的正则问题，看样子会正则果真是个双刃剑，一问就问高级的匹配。惯例性的写了个算法，而后问了点python的问题，结果脑子一时短路，很简单的一个程序竟然写的莫名其妙。再以后介绍了一下他们部门，感受是个爬别人不让爬的网页这种不太道德的事情，不过仍是有不少的挑战。第二个面试官花了半个多小时探讨如何设计一个爬虫系统。一下子爬微博，一下子爬论坛，一下子爬博客，靠着我还有印象的一些搜索引擎知识勉强撑了一阵子，再而后一堆反做弊的问题我就扛不住了，不少都是开放性问题。仍是百度一向的风格一个问题必定要问到你不会了才能收手。以后写了一个链表数组的转置算法就结束了。多是背景不太相符，尽管我以为面试表现还能够，最后仍是被拒掉了。

推荐阅读《搜索引擎：信息检索实践》

由于本身只读过这么一本和搜索引擎相关的，感受原理和思路讲的仍是很清晰的。对这方面感兴趣的同窗能够再找找专门设计爬虫的资料，还有就是我印象里google公布过一些列的反做弊和连接农场的方法，能够去搜一下具体是怎么反做弊的。

感受近两年百度已经从三大互联网企业中的优点地位慢慢退下来了，腾讯用微信革本身的命拿到了移动互联网的船票，阿里转型平台在技术上得到了大量的积累而且金融业务也逐渐成熟，而百度近几年却少了些革命性的东西，前景也逐渐暗淡，不过相信百度不会颓废过久会有突破性的产品出来。另外最近百度研究院貌似在研究高端洋气上档次的deep learning应该会出些高质量的产品。

遨游

其实在chrome出现前，本部落主一直是用遨游浏览器的因此仍是有必定感情的。因为以前都被拒了，本身也收敛了不少，若是第一次就面遨游的话估计我都不会作什么准备就去了。写了一道算法题，基本上也算不上算法了，就是一个行数比较多的程序看一下编码功底。而后以前的浏览器项目终于有用武之地，终于有一个公司能够听懂了，终于说出来有人有反应了。以后扯了不少别的东西，我简历里关于编译器的东西第一次被人问了，我都记不清了，还扯了写函数式编程，如今主流浏览器的问题，还顺便聊了下以前在GDG上据说的dart语言，总之天南海北的技术都扯了一阵，还好平时知识面网撒的够宽都能接上一两句并引出一两个新鲜话题。估计是个人项目这么对口的人不多，并且聊得也挺开心，遨游也成了第一个拿到offer的地方。

推荐阅读

其实浏览器是个相对小众的技术，市面上没看到什么相关的书籍，最近看到两篇不错的文章How browsers work 和左耳耗子的浏览器的渲染原理简介在深刻的东西恐怕要本身动调代码了能够看下个人VS2008编译Qtwebkit

遨游这个公司其实仍是蛮有前途的，欧盟当年制裁IE不正当竞争推出的浏览器备选里面就有遨游，在国内也是家真正研究浏览器的公司，并且据hr说如今的盈利途径也不少。不过可能问题就是领域太专了，并且技术门槛仍是比较高的，过去的人没一两个月学习是无法上手的。若是致力于浏览器的同窗我却是蛮推荐去遨游的。

Amazon

话说投Amazon彻底是抱着撞撞试试的心情，毕竟在北美Amazon也是很难进的公司。电话面试会让作英文介绍项目，磕磕绊绊的说了几句极为生硬的话算是糊弄过去了，因为知道我第三天要去遨游谈offer直接就给我安排了次日的面试。

公司那叫一个远，坐到那人都虚了。两轮面试的面试官都是成熟型的，感受和以前面的那些公司的人彻底是两个风格。浏览器的项目又被问起来了，不过可贵的是面试官竟然还都感兴趣日后又问了一些。算法题都是很适合用概括法作的，有一道dp的题砍瓜切菜的就作掉了，有一个概括了一阵提出了一个很数学的解决方案还当场给面试官用概括法证实了一下，不过最后仍是在面试官的提示下找到了一个更直观的方法。以后有说啥都记不清了只记得还探讨了一下kindle的状况，问了一下为何java ide不转到idea，还八卦了一下陈皓的事情，最后还对软工的东西是否是太务虚讨论了一下。

整体感受面试官是我碰到的最有风度的，很会鼓励和引导面试者，至少让我面试的时候很放松很舒服。不过在Amazon这边要改用java和ruby这两种我都没怎么用过的语言，好在我对语言已经没有几年前的宗教主义了。其实除了以为kindle挺好用和陈皓以前在Amazon呆过外对Amazon就没啥过多的了解了，但愿进去后能了解些以前不知道的东西。

推荐

好好练练口语吧，感受口语弱爆了。

人人

投人人的数据挖掘主要是最近在追machine learning对数据分析燃起了兴趣，结果证实公司招实习生仍是很看重研究背景的。前两面看我简历没啥数据挖掘的背景直接就写算法了，写的昏天黑地的不知写了多少个，不过基本都是LeetCode上见过的因此还好，只有一我的稍微问了我下hadoop的mapreduce怎么写，问的也是最基础的简历倒排索引和统计词频的东西。第三面面试官说了几句忽然问我你是喜欢在后端敲命令仍是前台作系统，暗示我没啥背景就不要来他们部了，我说好吧我喜欢作系统，想着赶快走人，结果他又给我找了个作前台系统的人面我…………那我的明显也是临时应付一下面了几道很简单的题就算了。不过最后竟然仍是过了。

因为没有作个数据挖掘方面的工做就没啥好推荐的了，不过coursera上的machine learning确实不错，感兴趣的能够看一下。那边的数据挖掘研究的是个很sad的事情，诸如为何用户会流失，什么样的状况下流失的用户会回来之类的事情，听着感受就很sad。毕竟人人仍是个学生社交网络如何打入白领领域还有不少问题。

对于能坚持看到最后的人再推荐一篇最近看到过不错的文章ABC：always be coding译文在这里。总结来讲就是要阅读，实践，思考。