受邀当了一回面试官

前两天应牛客网的邀请进行了一场模拟面试，对面的是一个挺帅的小伙，看了一下简历本科硕士都是英国著名的高校，背景还算是不错。但一通机器学习、深度学习的问题问下来之后，发现小伙的基础不太好，很多知识点掌握得很表面。再聊了聊未来的职业发展，发现更不得了，小伙虽然已经有了几个月的实习经历，但对于未来的职业发展，以及算法岗位的要求等方面误区很大。

我整理了其中一些分享给大家，希望可以抛砖引玉，对大家有所帮助。

申请大厂是否一定要论文？

少年问我的第一个问题就是关于论文，他现在简历当中空无一物，没有论文相关的经历。他在网上看了很多分享，都说现在的BAT招聘非常卷，即使是海外名校，也一定要有顶级的论文才行。所以少年非常担心，想着要不要冒着疫情的风险回英国搞一篇CV方向的论文出来。

那么，论文是不是校招必须呢？

其实很难说，因为在招聘当中是没有绝对的。就好像从来没有说本科生一定不能做算法一样，也从来没有过校招一定需要论文的绝对要求。但如果我们观察一下最终拿到offer的优胜者们，其中大部分都是有不错的论文经历的。这说明了什么呢？

我举个不恰当的例子，论文有点像是奢侈品。有钱人往往总有一两件奢侈品，不是包包就是手表，但并不是买了奢侈品就是有钱人。同样，一般优秀的硕士毕业生基本上都有不错的论文，但不意味着有过论文经历就是优秀毕业生，就可以拿到大厂的offer了，这里面是不能划等号的。

再往深了说，现在高校能够发论文的领域往往和实际工业场景大相径庭。很多研究热门在工业当中的应用并不广泛，举个例子，比如现在人工智能的火热领域CV和NLP，每年都有各种各样的论文发表。但大厂当中关于图像、文本处理的相关岗位并不多，道理也简单，因为大厂们的主营业务和图像、文本并没有什么关联。

百度主业是搜索；阿里、拼多多、京东是电商；腾讯、网易、米哈游主业是游戏；抖音、快手、爱奇艺、腾讯视频、B站主业是视频。这些都是老业务了，早在NLP、CV兴起之前就已经大行其道了，这些技术说白了只能锦上添花，并不能雪中送炭。再说透一点，即使真的卷进了大厂做NLP、CV，也不过是给核心部门提供数据支持的，很少能对接业务。

稍微和CV挂钩紧密一点的可能只有自动驾驶了，但遗憾的是，目前主流的自动驾驶方案除了特斯拉之外依靠的也并不是图像识别，而是激光点阵云，图像识别依然只是辅助。

说了这么多，其实就想说明一件事：大多数情况下论文和获奖证书、荣誉证书一样，都是实力的一种体现。

数据挖掘岗是不是不太卷？

少年问我的第二个问题，关于岗位的选择。他告诉我他想要选择数据挖掘岗位，而不是算法工程师。原因也很简单，因为觉得BAT的算法岗太卷了，觉得自己进不去，所以退而求其次，想要做门槛低一些的数据挖掘岗位。既和业务结合紧密，也不太卷，尤其在国内还没有大规模兴起。

老实讲，他的这个问题有点出乎我的意料。但转念想想又在情理之中，对于学生而言，能不能进入BAT，竞争是否激烈显然是两个关心的重点。

下面就和大家聊聊这个问题，数据挖掘和机器学习虽然不完全一样，但其实是兄弟概念。一个更侧重数据端的挖掘分析，而另外一个更侧重预测，两者有很多交叉的内容和概念。早年间，在深度学习大规模流行之前，不知道是设立岗位的HR们没有搞清楚，还是其他什么原因，那时候大厂既有数据挖掘岗也有算法岗。但两个岗位做的事情其实是类似的，都是搜集分析数据，然后训练模型带来业务效果。

到了后来，基本上很少看见数据挖掘工程师的说法了，一般都叫做算法工程师了。哪怕是专门做数据的，只要归属于算法团队，那都是算法工程师，所以也就没什么数据挖掘岗位会门槛比较低的说法了。即便真的做到了数据方向，也离业务十万八千里，大概率也是当个SQL boy，今天SQLA，明天SQLB，脏活累活一大堆，做得好了没啥功劳，做得不好还要背锅。我个人是很排斥数据岗的，事多、挑战小、成长慢、绩效差，只能临时当个跳板，最好不要长期待着。

哪里不太卷？

既然数据挖掘岗不太卷的说法站不住脚，那么哪里是真的不太卷呢？

想要不卷，最好的方法当然就是和主流唱反调。大家都去哪，我偏不去哪。比如今年大家都说阿里不行了，那么我们就往阿里投简历。大家都说pdd、头条给的多是个赚钱的好去处，那么我们就首先排除掉这哥俩，多看看滴滴、网易、51信用卡这种第二线的公司。

如果还是不行，可以再退而求其次，找一找大厂的一些边缘一些的团队。像是阿里的B2B、本地生活、盒马之类，腾讯旗下一些半死不活的产品部门等等。我就不一一列举了，大家可以自行去脉脉上了解。一般来说，大厂的招聘标准在子公司内部是稳定的，比如说你投递阿里的本地生活。整个本地生活的面试标准都是差不多的，既然如此，那当然要利益最大化，所以这个时候就可以考虑申请一下本地生活当中一些比较好的子团队。比如像是搜光推之类的，本来本地生活已经算是二线部门了，拿的还是数据部门的offer，进去整天打杂写SQL，那就太亏了。

对应届生什么比较重要？

对于大厂的招聘方而言，应届候选人什么特质比较重要呢？是经验，还是能力？或者是潜能？

我们做一个简单的排除法就知道了，首先可以排除的就是经验。首先应届生本身经验就是不足的，肯定不能和已经工作了好几年的老油条比。再者说，如果大公司想要招聘一个经验丰富的，也没必要招应届生， 直接社招找个资深的不香么？所以经验只能加分项，而不是决定项。

排除掉经验之后就是能力和潜能了，这两个都很重要，都是决定项，但是考虑的先后顺序是不同的。首先考虑的是能力，这里的能力就是学习能力，怎么体现学习能力呢？就是看候选人之前掌握的知识的扎实程度，也就是考基本功。很多面试官喜欢问书本上没有直接写，但是可以通过思考和推导得到结果的问题，这些问题考察的就是基本功的掌握程度。能力过关之后才是考察潜能，这里的潜能主要和智商以及思维能力挂钩，有些人很聪明，头脑也很灵光，思维很活跃，那么潜能就好，相反如果思维比较迟钝，也不知道怎样分析问题、理解问题，那么潜力自然也就不会很高。

了解了这些，就不难理解为什么越是大厂越是看重候选人的基本功了，像是一些外企直接考察算法、数据结构，看起来很八股，但实际上这种方法最能考察学习能力。如果你能连这么枯燥、困难的算法和数据结构都啃下来了，拥有这么强的学习能力。那么做业务的时候用到的那么一点技术肯定也不在话下。这种论调或许不是百分百准确，但也不无道理。所以大家在准备面试的时候，尤其是大厂的面试，一定要注意基础部分。