G实习感受

被楼主的故事所鼓舞，烂校纯数phd。数学没多好，coding没多差。刚投了同样的intern，看看结果如何吧

一样数学phd~所以lz整体的经历是光算法题做的熟练，有一些数学方面的技能，全职想要融入还是比较难？

同届G实习生。

楼主加油感觉很强昂
数学好的人练算法和开发感觉可以速成，不难的。
工程师捡数学基本功感觉会更吃力

wexcelsior 发表于 2019-9-21 05:17
被楼主的故事所鼓舞，烂校纯数phd。数学没多好，coding没多差。刚投了同样的intern，看看结果如何吧

最大难度是简历关

Judy_922 发表于 2019-9-22 07:56
一样数学phd~所以lz整体的经历是光算法题做的熟练，有一些数学方面的技能，全职想要融入还是比较难？

我只做了一个project而已，这个项目coding要求不高，我也不知道全职会是怎样，但肯定和project和组有关

burnmg 发表于 2019-9-22 08:51
同届G实习生。

楼主加油感觉很强昂

请问如何速成呢？现在问题是不知道学什么，不知道从哪学。毕竟不是拿java/c/python写写lc这种，不知道实际工作用到什么。

find_advice 发表于 2019-9-22 10:26
最大难度是简历关

是的，目前除了local的公司以外，简历基本秒拒。。我都怀疑是AI在审。。真的拒的太快了好多24hr以内。。目前简历过的几率感觉也就5%...虽然修过data structure和算法课

find_advice 发表于 2019-9-22 10:30
请问如何速成呢？现在问题是不知道学什么，不知道从哪学。毕竟不是拿java/c/python写写lc这种，不知道实 ...

要看楼主想做的方向是什么昂。数学背景硬如果做ML的话，可以自己看着别人的代码手撸一下各大前沿ML算法，了解他们是怎么架构这种算法，怎么用面向对象的思维去构建这个算法系统。一般数学硬的人理解算法没问题，所以这种方法主要学一下架构知识，做到代码可读性可维护性，做算法的模块化。我ML底层工程做的也不多，平时也就调调包。所以我也在努力长进这个方面。要接触工程类的东西可以自己学点前后端框架搭点小玩具什么的，把train好的Model架设上去，做一个小玩具应用之类的东西吧。

find_advice 发表于 2019-9-22 10:26
最大难度是简历关

刚刚简历拒。。'We can tell you're working hard to hone your programming skills...'让以后再申，来年再战吧。。。

能学好数学的人，一定能学好编程，没有例外
只是大多数人需要一个从理论转移到实践的过程，编程这个东西，语法特性什么的写多了自然就搞懂了，无他，唯手熟尔。
真正把工程师区别开来的，是工程思想和数学，后者比前者难得多