authored by little luck

1.0 before you start

Disclaimer: 以下内容仅基于我有限的面试经验，分享一些个人的看法。本文适用范围：需要找machine learning engineer, applied scientist，SWE(ML) intern 的同学。若有需要，可自行参考，不采纳也没有任何关系，good luck!

A little background: 本人是ECE phd 学生, 做智能交通方向, 研究中用到ML和运筹优化。

找实习三步走：制作简历 —> 海投/内推 —> 面试（多轮）

Okay, buckle up!

1.1 一些投递小的感悟：

1. 简历上多突出相关的经验， 有一个办法检验：做一份简历，先海投50-100个公司看看，有没有面试。这个海投，尽量早点开始。要是没有，自己要调整简历，找人一起过一遍，可以找学校的career service，或者小红书看看。我很幸运的找到了一个同学，她非常细心热情，也同样有交通的背景，她帮我调整了简历，很到位的点出一些痛点。
2. 要有一个信念，believe in your work。 你已经学的东西很深了，找实习相当于给自己找一个新的机会，一个新的项目一样，可以大胆尝试研究之外的方向，比如大厂的搜广推，背后还是基础的data analysis, machine learning, optimization。 还有一些硬件厂， 他们也招algorithm engineer, 没有硬件背景也没关系。只要有一些经验以及自己想尝试，就要投一下。投递5分钟，不吃亏不上当。
3. 建议开一个领英会员，找学校的校友，然后发信息reach out。 这是一个建立连接的机会，可以学习校友们的职业路径，多多聊天，不懂的都可以问问。很多热心的学长学姐，他们可以帮忙内推。真的很比心！领英上认识了不少校友， 还有同在海南上学的同学！！结合我拿到面试的情况，大厂的100%都是内推得到的。所以最好自己联系一下内推，有个人照应一下总是好的。
4. 尽早投递，learning by doing。 尽快入局，这样也可以在投递的过程中不断更新迭代。永远没有最最ready的时候，有了面试，自己也就ready起来了。多投，早点拿一些面试机会比较关键。

1.2 面试准备：

如果收到面试，congrats! 这是非常关键的一步， 只赚不赔的买卖！一般来说，会先让你提供时间，可以根据你准备的情况，提供时间， 比如2-3周以后。确定面试时间后，就开始按部就班，逐个击破面试要点！

1.2.1 面试结构：

我经历过的面试结构, 每一行按照面试顺序来，有的先coding, 再和hiring team 聊天，有的是先match， 再开始technical：

resume deep dive + bq (KLA)

OA + 2 rounds of (BQ and resume and ML basic and ML depth), which are very tough (amazon)

2 rounds of coding + 2 rounds of team match (Meta)

1 round of hiring manager + 1 round of technical (Nvidia)

1 round of hiring manager + 1 round of coding + 1 round of resume deep dive (Waymo)

1 round of research presentation (national lab)

1.2.2 面试components:

基于以上的面试结构，分解出来的components有：coding, ML basics + ml depth in the resume, resume deep dive, behavior question。

其中， coding 和ML 可以看成technical部分，更看重的是思路和对知识的了解，后面resume deep dive 和 BQ可以看成communication，更看重的是对项目和经历的介绍和表达。 但是其实communication 是始终贯穿面试所有阶段的，从开始到拿offer， 全看沟通， 嘴皮子要溜。