華為人工智慧崗位面試經歷分享
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作者
Jack Yang
如需轉載，請聯絡原作者授權。
Part.1
面試是在馬桶上進行的，因為那裡安靜。
開始我自我介紹，然後他說總體介紹的很清晰。
然後問我的專案細節，問我使用的哪個卷積神經網路模型，為什麼選擇這個模型，通常都有哪些模型。
在專案中最難的地方是在哪裡？
我介紹了我還會爬蟲，資料分析，他就問我覺得哪些工作讓我最有成就感。
我說當我搞定一個爬蟲網站，很有成就感時候，就發現說錯了，明明面試的是AI崗位，哭死。
專案中都使用了TensorFlow的哪些函式？
問我非科班出身，是否學過資料結構和演算法分析等計算機課程。我說我在大學選修過。然後開始問了都有哪些排序演算法，快速排序，選擇排序，氣泡排序……
來，分析下他們的時間消耗，我靠，我搞不懂，總是搞混淆啊。
知道二分查詢嗎？知道，是對已經排好序的陣列進行查詢，資料和中間的數值比較，然後迭代就行。
那分析下時間消耗，我不知道怎麼分析，只知道是程式執行的次數啊。也看過書上怎麼一步步分析，說不出來。
面試官不耐煩了，那你下去再看看。繼續下面的問題。
你都知道哪些機器學習方法，我一口氣把統計學分析上的大部分都說出來了。
問我k近鄰演算法和k均值演算法都是怎麼回事？講講唄。
問我是否知道監督學習和無監督學習的區別，這個入門級問題也來問我。
關鍵是後面這個問題，你剛才說的那些演算法中哪些是無監督，哪些是有監督學習。我菊花一緊，不知道我剛才都說了啥。
想起來統計學分析都是在討論有監督學習，也知道聚類演算法和k均值演算法是無監督學習。就如實說了。
後來問我查準率和查全率怎麼回事？又問我精確率和召回率怎麼回事。
我說有四種情況，正正，正負，負正，負負。具體公式怎麼算，我想不起來了。
回家查了下是這樣。
精確率：P= TP/TP+FP 機器學習西瓜書裡： 也叫查準率
召回率：R= TP/TP+FN 機器學習西瓜書裡： 也叫查全率
F1值：精確率和召回率的調和均值。
最後問我評價一個模型好壞的標準是什麼？
我說看模型是否能夠準確擬合測試集，儘量避免欠擬合和過擬合的情況。
Part.2
最後讓我提問。我問，如果我能夠進華為，我要做什麼專案？
他說了很多，估計十分鐘，佩服他的口才，我只記住了他說有許多專案，比如會議場合的語音識別。
又問了他們這次要招多少人？他說幾百人。
又問了工作地點，因為華為深圳總部一直在搬遷去東莞。他說在深圳，他們同時在全球廣招人才。
後來我問我有多少競爭者？他說很多，感覺他們最近把深圳的人工智慧工程師都挖完了。嗯，我在美麗又富饒的深圳，美國矽谷碰到深圳矽谷都要哭了。
面試這個崗位的有多少人，他們都是什麼背景，我哪裡還不足？
後來我感覺涼涼，趕緊說我現在剛轉行，技術可能還不夠精湛，但是我個人非常努力，是一個高度自律的小夥子（其實，我是大叔了）
學習讓我開心的人，我還寫了公眾號《灣區人工智慧》，我願意投入100%，200%的時間和熱情在AI領域。
舉例說，你看我會四國語言，有多年海外留學，工作經歷，很符合華為的國際化戰略。他又問我語言水平，我說日語初級，應付旅遊場合可以，德語，英語都可以應付工作和學習，有時候也會找外國人吵架。
後來我四點還有其他面試，看著時間感覺來不及了，趕緊從商場的衛生間出來往地鐵走，他說差不多也說完了，聽到我這邊也很吵，就結束了談話，看了下手機，哇，面了我一個多小時。
其實，我第一次面試AI崗位，心臟都快跳出來了，後來面試了十幾家，都麻木了，一點都不緊張。
Part.3 建議
邊準備面試，邊投簡歷，不用等到準備充分，萬事俱備，過去直接面試，讓面試官檢查自己哪裡還做的不夠好，把最想去的公司放在最後面試，先拿不想去的公司練習著，找感覺。
不要覺得這樣過分，其實很多公司並不想招人，但是總招人過來面試，過來和你討論技術問題，很有可能是他們碰到的，無法解決的問題。當然也有很多公司是急缺人，都靠緣分。
面試最重要的就是簡歷上面的專案，一定要描述清楚，如果專案都說不清，很難拿到offer，我第一個遊戲公司面試就是因為專案問題掛了。
平時每做一個專案，都好好總結一下，用將來要面試的心態，用一段自我陳述的，別人能夠輕鬆理解的句子寫到部落格裡。大概100字左右把專案說清楚。然後把專案裡用到的庫，常用的函式及其用法，含義也整理出來，放在部落格開頭。面試的時候直接複製到手機裡閱讀，方便麵試。把功夫花在平時，而不是準備面試時候才抓頭騷耳想當時專案是怎麼回事。每年讓老闆給自己開具一份工作證明，順便也讓老闆回顧下你付出了多少，收穫了什麼。
面試時候也碰到薪資問題，讓人感到很氣憤。有些公司會問你現在的工資，只願意給你增加3成或者5成，如果你是轉行，那就很不合理。不過，總有公司願意給你合理的價格，不看以前的薪水。
假如你在實體行業工作，每年工資漲5%，幹了十年，發現工資沒有應屆生工資高。這個時候，你醒悟了，出去面試，其他公司還是要你提供工資流水，只願意漲5成工資。這個就很不公平。
公司只看目前薪水，不考慮行業，職位的平均水平和員工在這個崗位的工作年限，這種思維只會導致員工頻繁換公司，因為換工作漲工資比努力工作漲工資快很多倍。當然換工作也會逼迫自己努力學習，準備面試。
目前中國通貨膨脹，M2超發了十幾年，也就是每年政府會多印很多錢出來，導致工資漲幅趕不上通貨膨脹。尤其是大型的實體行業每年漲幅5%，但是招新人，必須給出市場價才能招到人。所以才會導致10年老員工沒有應屆生工資高，還要指導應屆生工作，心裡不爽。老員工工資更沒有跳槽過來的工資高。有些理智的跨國公司，會定期考察市場價，然後給遠遠低於市場價的老員工集體調薪。
Part.4 不同公司的福利
大公司：
工資可能不會特別高，但是福利保障很好。全市的班車，晚上九點後叫車免費，週末加班叫車免費，吃飯免費。午飯，晚飯都有20元的吃飯補助，9點後還有各種水果，點心隨便吃，咖啡機，飲水機，茶葉隨便享用。平時各種TED分享，出差五星級酒店，頭等艙。15天帶薪年假，30天帶薪病假。各種心理諮詢服務，租房補貼，每年給2萬吧。各種體育活動場所。
拿到天量風投資金的小公司：
一日三餐都免費，加班計程車報銷，工資很高，比如普通公司前端工程師最高給3萬，他們直接給6萬招前端，招APP工程師。有些崗位直接給10萬招人。開啟公司招聘欄目，幾乎所有崗位都比行業平均工資高太多。這種公司也會招到各種大牛，海歸，清北名校學生。
沒錢開不起工資的小作坊公司：
各種摳門，老闆一般沒有人品，人員素質最差，動不動就罵人，沒有任何福利，在裡面只有受氣的份，所有人的唯一想法都是趕緊離開，但是大部分人又沒有離開的能力。
其實，一個公司就是一種氣質，這種氣質是由領導層決定的，老闆什麼性格，手下員工大多都是什麼性格。公司越好，裡面同事背景都會越好，什麼海歸，清北一抓一大把。小作坊公司大多是底層學校，底層家庭出身的居多。身邊同事的質量決定了你的工作環境，決定了你的眼界，認知，他們說話，辦事，工作方法，勤奮程度都值得讓人學習。所以，從這個層面講，底層出身（學校，家庭等），儘量去大公司，跟著牛人學習，自我成長後再去小公司。
我曾經在國外的一個國內物流公司工作過幾天，那裡的人員大都是華人，但是那裡大部分的華人都有一個特點，混得不好，有些是難民身份，有些是因為各種原因大學沒法畢業，找不到正式工作，但是不願回國，都熬到50多歲了，有些是剛畢業找不到工作，又面臨經濟危機，比如我，還有一個女生是嫁給了一個外國人，生了孩子，家庭經濟壓力太大，老公對她不滿意，不得不出來工作，沒啥技能，只能去物流公司打包東西（人很非常漂亮，可惜沒有技能，嫁到國外的華人女子的一種命運）。這個公司聚集了被主流社會忽視的人群。記得日本東野奎吾的小說《信》裡面也提到了這點，日本有個公司，工資很低，工作環境惡劣，裡面的人都是各種原因，沒有什麼技能為了生存不得不在那裡工作，比如，大學沒有畢業，高中因為家庭原因沒有畢業，復原的犯人，等等被摺疊的底層人物。
當時在國外就在想，既然在外國找不到好工作，為啥不回國呢，回國後起碼是海歸身份，有很多好公司願意給一個工作機會，不用再做社會底層的工作。比如我在國外小公司做電站維護工作，每天都在開車出差，面臨著車禍的風險。
到了電站，面臨被高壓電瞬間擊斃的風險，工資也不高。但是福利很好，保證我的生活不會差到哪裡去，但是個人完全沒有任何成就感。那就果斷回國，回國後，很輕鬆靠著學歷進入大公司，做了我想做的程式設計師工作，充分利用了降維打擊的法則。在一線城市拿著985大學的學歷過不好，回到小城市，瞬間就被關注，有更多的機會。過一段時間，我分析下國內每個城市的優勢產業，指導大家就業。目前來看，北上廣深已經服務業化了，適合搞輕資產的網際網路服務，金融服務，保險服務。從事製造業的趕緊往內陸轉移，要不然以後很麻煩。
願大家都抓緊時間學到一技之長，靠自己的技能能夠不依賴任何人生存於這個世界，不論現在年紀多大，改變總是來得及，活到老，學到老;stay hungry, stay foolish！你的技能創造的價值越大，或者技能越稀有，你的收入就會越高。把握這個原則，從現在開始學習一門有價值的技能，換工作技能貶值低的技能。不要被自己的年齡，性別，家庭出身，專業背景，學校背景限制，不要讓任何東西限制你無限的可能，找工作，最關鍵的是，能不能給公司創造價值，解決問題。
沒有做不到的事，只有不想做的心。You will make your dream come true if you never never never give up!!!
Part.5
最後給大家分享一下我覺得有價值，工作環境又好的工作，也是我全力以赴在做的工作。那就是程式設計，做程式設計師，進入網際網路服務業，中國的製造業時代已經進入尾聲了。過去10年讓農業進入尾聲，下一個10年就是讓製造業面臨農民的境地，辛苦工作一年，還不如給人打工一個月掙得多。