最近，网上“打工人”这个梗非常火，大部分“打工人”都不闲，大家都在努力的过活，尤其是北上广深等大城市的互联网打工人，不仅不闲，还每天忙得要死，甚至周末都不休息。
但你必须有时间成长，而不是无休止的工作。「废掉一个人最隐蔽的方式，是让他忙到没时间成长」说的正是如此。
今天跟大家分享一名大厂算法工程师的亲身经历。他是19年下半年毕业的双非小硕，毕业后一直从事基础的数据挖掘工作。疫情期间，通过学习，在今年3月份成功拿到阿里的算法工程师offer,下面是他的面试分享和感悟：
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我的学习过程和面试经历
我是经济学相关专业毕业，本身计算机基础比较薄弱，19年毕业找工作的时候，投了许多大厂程序员岗位，但无一例外，全都石沉大海。最后费尽心力地进入了一家小公司，做数据挖掘。
20年初，疫情开始爆发，公司迫于压力，裁掉了三分之一的员工，而我也在裁员的名单当中。穷则思变，经过几天激烈的思想斗争，我决定在家系统的学习算法，这样才能寻求一份稳定的工作和光明的未来。
经过跟七月的老师交流以后，我报了七月的推荐就业班课程。
由于是比较早的报班，所以前期有大量的时间跟着课程去系统的复习机器学习和深度学习知识。后期跟着推荐就业班的课程学习，自我感觉收获颇多，自己的知识体系也能一点点架构完善起来。
过完年3月份，开始写简历找工作，当时北京很多公司都没有正式开工，很多人都在隔离或在家办公，求职市场上的岗位非常稀少，就在这个惨淡的背景下，我还是抓住了机会，敲开了阿里面试邀请的大门，然后的四轮面试都很顺利，4月初，距我开始找工作刚好一个月，我收到了阿里的算法工程师的offer。
根据自己找工作面试的经验，我主要有以下几点感悟：
1、更侧重基础知识。今年找工作的明显感受就是，越来越多的企业不仅仅要求你懂某些算法的原理，更加侧重一些算法细节方面的知识，甚至一些基本算法进行推导，如神经网络反向传播，随机森林更适合什么数据？你是如何解决稀疏性的问题的.
2、侧重算法复现能力，代码能力要求更高。由于本人是经济学背景，对计算机方面相对欠缺，在面试之前也反复去刷数据结构，唯恐有所不及，但面试总是有意外情况。一些面试官有时候并不会考察你的数据结构，而是直接要求代码复现你简历中的一些算法，并针对你复现的结果进行细节询问，如给你一些数据，要求你复现不同的协同过滤算法。还有一些直接询问如何进行代码优化，如如何减少代码耦合问题。因为现在很多时候，并不会直接使用已有的代码框架，需要自己根据实际业务进行重新复现。
3、要求深刻理解业务场景，并针对业务场景解决一些问题。这次面试经历最大的感受就是过了技术面，而无法过业务面。业务面除了理解基本的业务知识以外，还会要求根据自己的业务场景细节进行提问，更多的除了离线模型训练以外，更会从离线训练的方法会对在线有什么影响，比如dense features如何进行标准化和归一化的，不同归一化对线上有什么影响
4、技能语言要求较多。随着智慧城市理念的提出，算法被用到生活的方方面面，对算法工程师提出更多的挑战，要求的能力更高。除了常规的python语言以外，很多面试官直接问是否会c语言，因为c语言在线上会比java,python 更稳定些（来自一个面试官亲口所说）。初次以外像分布式算法一些企业也比较感兴趣，熟悉一定是一个加分项。这次面试的最大的感受就是面试官希望你的知识体系，推荐框架更全面更熟悉一些，奉劝那些只想知道大概的同学，千万要落实到具体的数据层面，数据如何在整个框架中流动的。
我的面试经历最大的感受就是除了要熟悉一些基本的算法以外，更多的要是有自己的思考，在哪些方面可以改进创新，面试官特别看重自我思考的能力。面试虽然结束了，我也顺利拿到推荐offer，但是我更多认识到了自己的不足，未来还需要继续学习，提升自己的竞争力。
同时，我也想告诉跟我一样双非毕业的打工人，要想有更广阔的前途，就要付出更多的努力，不断学习提升。
