CS PhD 2020北美找工经验总结

2020年毕业的PhD，NLP/ML方向，找偏research的职位/组。求职横跨19年11月到20年2月，最近总算有时间做个整理。虽然可能用处不大了，还是决定发出来分享一下。今年一直在见证历史，体会到纷乱才是世界的主旋律，希望大家能够一起共度难关。

TLDR：

• 亚麻是20年市场上的金主，面试不错的话，PhD能拿到applied scientist的L5顶包，其他公司一般很难beat了，遇到好的组值得一去。
• 19年年底，20年年初Google和Facebook的headcount都挺少的，就算过了面试，能不能拿到offer很大程度上取决于match的运气。补充：20年3月以后FB反而开始招人了。。。但具体拿offer的情况不太了解。
• 拒offer才是negotiate的开始，如果心态足够好，谈判空间很大。很可惜我并没有（google match了一次以后就直接接了，因为其他家也都到deadline了。可是当我拒了其他offer后，本来口风很紧的recruiter们纷纷表示package可以再谈。。。
  

面试结果：
从去年11月初开始持续到今年2月，onsite主要集中在12月。最后结果：
offer：Google，Salesforce，Amazon AWS&Alexa，Apple
reject：Bloomberg
withdraw：Microsoft, Facebook

面试准备：
主要参考了之前的两篇帖子（https://zhuanlan.zhihu.com/p/35435776和https://www.1point3acres.com/bbs/thread-530358-1-1.html），写得都非常棒，到今年也非常适用。ML/DL/NLP的基础需要好好复习一遍，我个人主要看Stanford CS229的lecture notes和李航老师的书。然后就是老老实实练习coding，熟练掌握各种二分，理解递归，bfs/dfs，双指针，树/堆/队列/图，DP等等。以二分为例，一定掌握模板，清楚二分的条件可以用各类计数条件（i.e. 大于/小于）来表示。最后再准备一下自己的research，如果面试官对你发的paper感兴趣，那基本都聊具体的实现和intuition，外加怎么结合到他们工作中。举个例子，如果你做过一些text generation，可能会从基本的language model，copy mechanism问起，过渡到怎么增加diversity，怎么引入knowledge，怎么做control。如果不聊paper，那就会考ML/DL基础知识，比如花式问一下BERT，Optimizer，Logistic Regression，EM。下面详细说一说对每个公司的体会。

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厉害了 xxxx

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太厉害了，赞

Mark一个，好经验帖

想问下rl方向的话去这几个公司的applied scientist的话坑位还多吗～～最近感觉热门的都是nlp和cv，感觉自己学的rl好没有市场wwww

“和head谈谈心”😂，很有画面感。多谢分享