先说说互联网各岗位的招聘难度吧。总的来讲：算法（图像 > 自然语言 > 机器学习） > 开发（后端 > 前端） > 测试、运维
再说说本人今年的情况，秋招共投递70余家公司，岗位主要是算法、数据挖掘。
- 简历挂：PayPal，博世，平安科技，字节跳动，东方财富，智加科技，顺丰科技，阿里巴巴，网宿科技，paypal，友塔，银联，莉莉丝游戏，米哈游
- 笔试挂（包括笔试完没消息的）：360，拼多多，京东，网易严选，滴滴，奇安信，巨人网络，依图科技，爱奇艺，美团点评，网易云音乐，网易游戏，腾讯，震坤行，心动网络，商汤科技，唯品会，工商银行，科大讯飞，中金所
- 面试挂：携程，58，中国电信-云计算，第四范式，同花顺，上海银行，akuna，甜橙金融，通联数据，触宝，哈啰出行，招银网络科技，喜马拉雅
- 面试流程走完： 小红书，乐鑫，酷家乐
个人认为，想要在校招中斩获较好的算法工程师offer的话，那么以下几点是必须的。
- 实习经历，这一点很重要。因为大的公司虽然每年校招进去的有很多，但是在面试的时候公司还是会青睐于有实习经历的学生。（毕竟招进去是打工干活的-.-）
- 项目经历。个人简历上除了教育经历和获奖经历之外，很大一部分就是项目经历了。项目经历在简历上一定要有完整的体现。包括项目基本情况介绍，用了什么技术栈等等。因为在面试的时候，面试官会问你的项目。
- 论文。好的论文能直接获得面试官的认可，还能弥补实习或项目经历的不足。
- 多打比赛，如kaggle，天池等，可以将这些比赛作为你的项目经历写在简历上。
- 数据结构！数据结构！数据结构！不解释，学不好连面试机会都没有！
- 熟练掌握一门主语言（算法工程师建议python）。熟练掌握是指你能单独进行开发工作。比如算法开发等等。了解一门或多门副语言（建议C++和Java），副语言最好是能够达到刷题的水平。因为有些公司的笔试会限定编程语言，如果你只会python，那就对着屏幕哭吧……
- 最好可以熟练使用Linux系统，毕竟是攻城狮（码农……）
- 最好要会写SQL！如果懂数据库原理那更好！因为算法工程师他也是开发人员，理论上来讲，应该先具备计算基本的开发能力，然后再是算法的开发。
接下来的一部分用来记录秋招的面试。（按时间先后排列）
(15min)
58集团我感觉是招偏开发的算法工程师。开始之后自我介绍，然后面试官装模作样问了我5分钟机器学习的东西。然后，切入正题，你Linux用的熟吗？数据库会吗？面试官见我都不会，自然就凉了。最后丢给我一句有点像安慰但更像讽刺的一句话：虽然数学是学科之母，但是我们还是想要招计算机的。我：告辞！
(15min)
这算是面试体验最差的一次，进去先自我介绍，介绍完讲实习讲项目。讲完项目面试官说我这个项目不行，然后怼了我一番。最后问我有什么想要问他的，我就知道凉了。总共时间不超过15分钟。一个字：惨。
(30min)第一次银行面试，特点就是需要正装，且等候时间较长。面试是五个面试官对三个学生。 先自我介绍。然后看你投了什么方向对应面试官问你。
- 有没有用过机器学习模型？
- 用它来跑了哪些数据集？
- 数据集有多大？
- 特征怎么筛选？
- 损失函数是什么？
- 评估指标是什么？
最后结果怎么样？ 面完一周没消息，凉。（这里需要注意，对于流程不长的公司，如果面完一周都没消息的话，基本认定自己凉了）
(20min)照常先自我介绍，研究生阶段的研究方向，paper情况。
- rpc与http的区别？（项目中用到）
你用什么语言？IDE？遇到bug怎么办？ 总的面试时间不超过20分钟，凉（如果发现自己面试时长很短，那基本也是凉）
(15min)先自我介绍，问项目。
- word2vec的两种模式？叫什么？
- 神经网络模型怎么防止过拟合？
随机梯度下降法的原理？ 总共不到15分钟，答得不好，凉凉。
(45min)先自我介绍，问实习，问项目，问数学建模。
- 机器学习的算法有哪些？
- 随机森林能讲讲吗？
Leetcode1004 (Medium) 由于代码没撕出来，所以凉了。怪自己太菜，一面总共45min.
(30min)先自我介绍，问实习，问项目。
- 用过哪些神经网络模型？
- 用神经网络模型跑过哪些数据集？
- 怎么进行优化？
- 损失函数是什么？
- 怎么防止过拟合？
- 用的什么框架？
- TensorFlow中，CNN的卷积核怎么定义？
- TensorFlow中怎么定义一个占位符？
- 聊聊家里情况？
- 最近看了什么书？
能来杭州面试吗？ 自己作死，说如果火车票报销就去杭州面试，还以为稳进终面，结果反手一个挂……事实证明，公司招算法真的不缺求职者。
至此，国庆节之前一家走完流程的都没有，打算国庆节回家几天，调整心态，返校再战。
(40min)全英文面试，用我捉急的口语讲完自我介绍，开始问问题。
- 机器学习哪些模型？
- 随机森林怎么进行特征的选取？
一道概率题：四个点组成一个环。可以认为四个点分别是东、南、西、北，一个人从东开始走，往顺时针走，逆时针走的概率均为50%，当他走遍东南西北四个点时，停止。问：他最终停在南的概率是多大？进一步，如果是N个点围成一个圈的情况呢？ 概率题没做出来，凉。
(45min)自我介绍。
- 讲实习，讲项目。
- Bagging和boosting的区别？
- 你知道ARIMA？讲一下？它在什么数据集中不适用？
- EM算法原理？
- 给定1-N这N个自然数，问总共能形成多少种不同的搜索二叉树？
- LR损失函数的推导？
- SVM判别函数？SVM对偶形式的推导？
- 知道哪些聚类算法？选一个详细讲讲？这些聚类算法有没有用到EM算法的思想？
K-means的损失函数是什么？ 部分机器学习问题答得不好，公式没推出来，凉凉。
(15min)自我介绍。
- 做过哪些机器学习的项目？
- 知道哪些机器学习的模型？
- bagging和boosting的区别？
信息熵的定义？用程序实现一下？ 答得还可以，面试官也跟我说有接下来的面试，然后接下来莫名其妙的没消息了？？？
(20min) 自我介绍
- 讲实习，讲项目。
- 学校里学了哪些内容？
- 了解过计算机图形相关的内容吗？
愿意过来实习吗？什么时候？ 电面结束，面试官叫我先看看计算机图形学的知识，过一段时间现场面试。
一面：(80min)
- 自我介绍
- 代码题：Leetcode120 三角形的最短路径和(Medium)
- 代码题：已知两个数组，分别表示一棵二叉树的前序遍历和中序遍历，打印这棵二叉树的后序遍历？（要求：不能生成树）
- 简单的项目介绍。
二面：(90min)
- 自我介绍
- 实习介绍，项目介绍
- 研究生阶段学过哪些课程？主要研究方向是什么？
- 代码题：实现一个Max-pooling的程序。（要求：不能用暴力法）
- 逻辑回归损失函数的推导。
- 正则化常用的方法？为什么L1正则化能够使得模型的特征权值变稀疏？
- AUC值的含义是什么？它越靠近什么代表模型越好？
如果随机删除90%的正样本，那么AUC值（或ROC曲线）会如何变化？ 由于约的是下午3点钟开始，导致技术面面完两轮已经晚上6:30了。所以只能另选日期进行面试，然后约了下周进行第三轮技术面。
算法一面：(30min)自我介绍。
- 知道哪些深度学习模型。
- 神经网络防止梯度消失的方法。
- RNN知道吗？
- 知道哪些机器学习模型？
- HMM是什么，解释一下？
量化一面：(30min)
- ARIMA模型解释一下？
- 逻辑回归怎么处理多分类问题？
- 笔试编程题复现。
- 知道哪些金融学模型？
- 如何使得在投资组合的时候风险最小化？
- PE是什么？写一下公式？ 量化很多金融知识没接触过，直接凉。
算法二面：(30min)
自我介绍。
- TF-IDF是什么？
- Word-embedding的方式有哪些？
- Word2vec的两种模式？它的原理能讲讲吗？
- Bert知道吗？讲一下？
- 给你很多文本，如何进行文本关键词的抓取？
- 设计一个算法，实现新闻搜索的推荐。要求：考虑时间复杂度和空间复杂度。
- PageRank是什么，能讲一下吗？它的公式是什么？
LSTM用过吗？如何设计一个LSTM结构，来完成命名实体识别任务？ 算法二面答得不好，凉凉。
(60min)自我介绍
- 讲实习，讲项目（三面项目问得很细）。
- 概率题：一个盒子中有n个红球，m个绿球，p个蓝球。现在不放回地取球（每次取一个），问取到的球的顺序恰好与给定序列（如：“红绿蓝红绿*蓝*红”，其中“*”表示红绿蓝均可以）一致的概率是多少？
- 谈谈你对推荐系统的了解？
- 谈谈如何进行冷启动？
- 知道深度学习的那些模型？
- 对于DNN，dropout技术有人有不同的看法。在给定百分比a之后，有人说训练时按照这个百分比忽略边，而有人说训练时按照这个百分比忽略节点。请问这两种作法有什么不同？
你怎么对数据集做特征筛选？ 三面结束没有HR面，一度认为自己凉了，结果一周后打电话说面试通过……
一面(20min)自我介绍。
- 讲实习，讲项目。
- 研究生阶段的研究方向介绍。
- 笔试复现：lstm公式
- 笔试复现：一道笔试的编程题，笔试的时候只写了递归的方法，面试官问有复杂度较低的方法。写了个记忆化搜索，面试官说其实直接动态规划就好了。
HR面(20min) 秋招以来第一次HR面…… 查户口，问理想中的公司是什么样的，个人发展方向，期望工资，兴趣爱好。 然后跟我说等总裁面。
(40min)自我介绍。
- 讲实习，将项目。
- 什么是似然？
- word-embedding的方式有哪些？
- Word2vec原理？它是怎么学习词向量的？
- 神经网络如何防止过拟合？
- 计算机基础准备得怎么样？
- 给你一颗二叉树，层序遍历打印这棵树的节点。
- 写sql，给一个学生成绩表，列为std_id, course_name, score,尝试找出每个学生考得第二高的学科的名称。
- 谈谈假设检验里的p值的意思。
- 谈谈你对矩阵的秩的理解。
如何快速生成1-100这100个自然数。 有几个问题答得不好，sql不会，凉凉。
一面(45min)自我介绍。 面试官看我是本来想投算法的，因为hc的关系转投了大数据，所以说两个都会问我一些。
- 大数据了解哪些？
- 分布式计算是什么意思？
- 数据库原理知道吗？
- 知道哪些word-embedding的方式？
- Word2vec的原理能解释一下吗？
- Word2vec怎么学习近义词？（以苹果和香蕉为例）
- 编程题，类似于leetcode855（Medium）
二面(40min) 自我介绍。
- 介绍实习，介绍项目。
- 你了解触宝吗？
- 给你一个没有词频的字典和一个句子，尝试将这个句子分词？（代码实现）
- 假设检验，显著性水平？
数学专业主要学什么？就业方向是什么？
(40min)
- 知道Chebyshev Polynomial, Legendre Polynomial吗？写一下。
- 本科，研究生学过什么？
- 矩阵的逆怎么求？如果不是方阵呢？
- 广义逆有几种？写一下？
- 高等代数讲了什么？
- 讲一下你对特征值，特征向量的理解。
- 复变函数是什么？
- 讲一下Cauchy-Riemann Theorem.
- 讲一下Residue Theorem.
- 一道概率题，若四个小孩至少有一个是男孩，问这四个小孩中年龄最小的是男孩的概率是多少？
- 讲一下batch-Normalization.
- 你期望的薪资是多少？哪里听来的消息？
还有什么想问的？
一面：(30min)自我介绍
- 讲实习，讲项目。
- 对计算机图形学的了解程度？
- 写一下曲面的第一基本形式。
- 空间中一个点绕一条已知直线旋转一定的角度，求旋转后这个点的坐标？
- 解释一下两个向量向量积为什么可以写成一个三阶行列式的形式？
- 一个向量到另一个向量的投影是什么？
- 点到直线的距离公式？
- 空间两条异面直线的距离？
- 空间两条异面直线与两直线的交点坐标怎么求？如果用几何法怎么解？
- 智力题：几个人过河最短时间问题
二面：(30min) 自我介绍
- 讲实习，讲项目。
- 了解OpenGL吗？知道哪些图形渲染的技术？
- Leetcode11(Medium)
三面：(30min) 自我介绍
- 讲实习和项目。
- 计算机图形学看得怎么样？
- 我这有三篇论文（计算机图形学领域的英文文章），你选一篇看15分钟，然后跟我讲大致写了什么。
什么时候能来实习？
附上自己刷题记录（有一些模板，持续更新）
https://github.com/JustinLee32/cai_niao_shua_ti
和今年校招的真题代码思路（不完整）
数据结构与算法：
左程云（左神）基础班 + 进阶班就可以了。资金充足可以在牛客网上报名，网上也有免费的资源（不全，但是足够了）
基础班链接
若无法点击请复制：https://www.bilibili.com/video/av53422535?from=search&seid=9953885936505675938进阶班链接
若无法点击请复制：https://www.bilibili.com/video/av69111252/?spmidfrom=333.788.videocard.0机器学习与深度学习：
吴恩达，李宏毅，斯坦福大学公开课这些经典资源，可以自行在网络上搜索。
机器学习白板推导系列
若无法点击请复制：https://github.com/shuhuai007/Machine-Learning-Session个人觉得《机器学习白板推导》系列视频注重数学的推导，由于在面试过程中我们不免会遇到一些面试官要求你推导数学公式，所以看看这个视频还是非常有帮助的！
编程语言基础：
《Python编程从入门到实践》
数据结构与算法：
《算法导论》
《剑指offer》
《数据结构（Python）语言描述》机器学习与深度学习：
《统计学习方法（第二版）》
《深度学习》（花书）
《百面机器学习》（葫芦书）自然语言处理：
《统计自然语言处理》
《python自然语言处理实战：核心技术与算法》
提取码：y01b推荐系统：
《推荐系统开发实战》
《推荐系统算法实践》语音识别：
《解析深度学习语音识别实践》
其他资源：
《菜菜sklearn讲义》
提取码：0rh5
该视频课程完整版需要付费，这个是完整课程的配套讲义，可以在B站上找到课程的免费版本。
机器学习-算法校招面试题库（附答案与解析）电子版
提取码：o549