对业务考察也比较关注，就拿推荐系统来说，xgboost / lightGBM这些基本的你都得会，包括怎么用，怎么做特征选择，怎么用大数据框架等，默认你都要有一定程度的涉猎，因为面试官在这行摸爬滚打至少3年以上了，看简历看多了要求自然水涨船高，这些让我们应届生的确有些头疼（想想，你在学校怎么会轻易接触上千万甚至上百亿的数据呢，所以基本都是懵逼状态，这里给大家说个小窍门，核心思想就是我认为可以先怎么样怎么样，然后再怎么样怎么样，要有个大致的解决思路，方案不一定要对，但一定要有你自己的想法和尝试）；
B.创业公司（或者小型独角兽）：简单粗暴，两轮leet code中等难度的面试题，因为公司面临的是生存问题，没有时间和空间让你以摸索的方式搞产品，所以中等的代码输出能力是必须的 。我面过上海的一家B**司，一个小时6道算法题，这对于我这种半路进入AI的同学，基础知识又不是足够扎实的同学来说的确是当头一棒，所以锻炼可持续性的开发能力是非常重要的（基本思路就是搞通一门语言，再对例如贪心、动态规划、BFS、DFS、搜索、字符串、图、数组、链表、二叉树等类型的数据结构与算法有深入的了解）；
C.巨星独角兽，重点考察两个能力，一个是代码输出能力（面向算法和面向业方向的），一个是学习能力，前者是一面的通过点，后者是二面通过点 。这里代码会对例如SGD的并行实现、CNN的伪代码实现、drop out的反向梯度实现、tensorflow的源码等进行考量（可实现+free bug是coding能力很强的面试官喜欢的，思路和内存消耗以及并行化是博士面试官喜欢的） 。学习能力主要考察智商，以及根据你硕士期间做的事情来进行衡量；
2、博士主要看重点会议论文+对业务的理解 +一定的代码输出能力（MATLAB 、R这种也算）（我自己不是博士，只能看些身边工作的博士经历来说几句吧）
A.基本3-4篇顶会是进入大厂一线AI 算法团队的门槛；
B.剩下的就是考察你后面三年之内出顶会paper和对业务帮助的能力了（我也不知道怎么考察，大概会让你谈谈思路和想法吧，或者直接跟你说我们有个场景，你打算怎么做之类的）；
C.没有顶会的博士一般进入大厂二线的算法团队，在已有的公司业务上进行算法迭代和优化（至于大厂算法部门哪些是一线团队哪些是二线团队，大家上脉脉上一问便知）；
D.代码这部分博士好像都不怎么问leetcode 了，至少概率比较小，这个要看面试你的总监或者高管是什么风格的，如果对方是ACM背景的大神，那可能还是会给你出道算法题 。。。
E.总而言之，博士大部分都是圈子里的人，套路大概都很清楚，最后就是在做一个最优match的匹配问题，所以会有取舍吧；
F.你的老板和实验室大致决定了你最后能去的团队水平 。。。（大厂基本对国内牛逼的一线老师和团队都是实时跟踪的，所以有个好老板对于博士太重要了，这有连带作用呀）；
（本文引用自知乎内容已获作者授权）
11，你的时间,要么姓张,要么姓张——张小龙和张一鸣的对立统一_搜狗...对于中国大部分互联网创业者而言，他们公司的最终结局——“要么姓马，要么姓马”；而对于中国大部分网民而言，他们在手机上的时间——“要么姓张，要么姓张”
张小龙和张一鸣，这两个技术男各自掌管的微信和头条系APP占据了这个国家人民手机中最长的在线时长，他们有太多共同点：同属技术出身、都不善言辞、相同的异常低调、双双迅速成长为全能型选手.......
他们又有太多的不同点：一个出生于1969年，一个出生于1983年；一个弗兰人，一个胡建人；一个产品经理，一个企业家；一个技术中带着浓浓的文艺气息，另一个则有着技术*****的偏执 。
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