我裸辞去面试python岗位了

基于MATLAB的PDT DMR物理层仿真 PDT DMR物理层仿真的目标是评估系统的误码率(Bit Error Rate,BER),以及验证和优化各种调制方案、编码方案和信道模型。下面将介绍如何进行PDT DMR物理层的仿真,并提供相应的MATLAB源代码。通过上述步骤,我们可以进行基于MATLAB的PDT DMR物理层仿真,并评估系统的性能。根据实际需求,我们可以修改仿真参数和添加更复杂的信道模型,以更全面地评估系统性能。最后,我们可以将仿真结果进行可视化和分析。首先,我们需要设置仿真的参数,包括调制方案、编码方案、信道模型和信噪比等。 阅读详情

最近换工作了,坐标上海,裸辞,之前早有前辈们说过,“裸辞一时爽,一直裸辞一直爽”,这话一点不假,裸辞你要面临没有收入来源,但是每天眼睁睁看着各种花销不断支出的煎熬,我主要是觉得一边在上家公司工作一边去下家面试可能要经常请假,不太方便(事实证明也确实是这样的,面试并不是每次面试都能通过,即使有些一面通过,但还会邀约二面),并且还有点自己的事情需要处理,所以才裸辞,我非常不建议在目前的大环境下裸辞,能好好待还是好好待着。

说一些面试的心得体会:

1、简历制作

我做了两份简历,用两个手机账号,两个简历名字,分别在各个招聘网站投了双份简历,一个是数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历,我真正接触python快2年,不管是学习还是工作学到的东西,这两年大概掌握了(前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux)技术,技术水平自我评价一般,够日常一般使用,基于自己掌握的技术可以分成2方面,web和数据分析,所以为了尽快找到工作,就做了web全栈开发+数据分析(含爬虫)2份简历,同时投递

2、面试安排

疯狂投简历,2个账号多个平台同时投,每天接到2-4个面试邀约电话,每天安排2到3家面试,一般上午1家,下午的话一般我尽量安排离得近的公司面试,2点一家,4.30一家,基本时间上都还来得及,只不过这样确实比较赶

3、公司及面试情况

邀约面试的电话,从数量来看,涵盖web开发(和web开发+数据分析算法建模)的面试邀约更多,纯数据分析/算法的面试较少,数据分析面试少的原因,一方面可能自己简历写的项目不多,而且学历本科也没多大优势,另一方面可能实际需求上确实web岗位多,纯分析岗位少,5天面试了11家公司,拿到offer有2家,等最终复试的还有2家(已经通知要五一过后再面了,不过我这边可能会选择下方第7家公司入职,后面的最终面试不一定会去)一般的话,面试要经过2-4轮,技术和人事是必须的,当然也有些技术面完了人家都已经觉得不合适了,但是公司也会假装客套邀约人事也跟你谈谈,谈完大部分也都是不了了之了,如果面试严格的话,2轮之外,可能还会有第三/四轮技术/人事/老板等leader再继续约时间面试,下面简单介绍下每家公司用到的技术和面试结果

1、数据分析算法工程师

公司技术:机器学习+大数据

技术总监面试,提到用Hive,我不懂,另外数据分析经验可能比较少,没通过

2、算法工程师

公司技术:图像识别

面试我的是总经理,不是技术,对技术不懂,给他普及了web、爬虫、数据分析、机器学习、深度学习、图像识别都是怎么回事,后来他介绍他们的业务,我说属于图像识别领域,需要专门招聘懂图像识别算法的工程师,这家公司就不提了,招聘需求没搞清楚,我也白跑一趟

3、生物系统开发工程师 (offer)

公司技术:django+docker+数据分析

小公司,老板不太懂IT技术,平台已经搭建好,带admin后台,后期偏重更新维护,有新需求要做,主要用到django+数据分析 ,后期涉及Docker技术,可以边工作边学习,这个面试通过

4、python全栈开发

公司技术:django+前端

小公司,上面只批准招1个人,进来需要前后端都做,之前的python团队全部离职,没人交接的烂尾项目,用的django框架,面试官是老乡,也是技术大牛,旁敲侧击跟我说不建议我来上班,他自己来不到一个月都打算离职了,这公司入职的话也能入职,说不定我入职了,他走了,后面我就是这个公司python面试官了

5、python开发

公司技术:django+数据分析

公司业务较多,项目也很多,20多个产品经理,偏重web开发,也有算法岗,技术–人事–CTO三轮面试,大部分问题比较常见,问到cerely、深浅拷贝、redis的使用等等,整体面试过程沟通都还好,与CTO电话面试沟通也还好,等结果中

6、爬虫+数据分析

公司技术:爬虫+数据分析

一个做java的面试官面试的,他就介绍了公司业务,主要是爬电商平台数据,技术问题一个没问,总监不在,他自己也不当家,留了简历信息就走了,应该没戏

7、web全栈开发(offer)

公司技术:django+flask+bootstrap+echarts.js

大公司,目前项目用django搭建的运维网站,后面要用flask搭建另外一个网站,需要我一个人来做,前后端都要搞,不过需求不会很复杂,主要是前端最终能展示一些图表之类的,前端用到的库主要是bootstrap、echarts.js,我说以前学习过flask,不过还不熟练,可能需要现学下,那边同意,面试通过

8、测试开发/服务器自动化开发

公司技术:python+测试技术

聊天过程还好,技术基本是测试方面的,如果去的话都是现学,相当于开发转测试,具体需要实现的是用python写脚本,程序来控制测试几百台手机,估计看出来我没打算做测试,后面走了没再约了

9、python开发工程师

公司技术:django+数据分析

猎头介绍的,公司结构比较复杂,很多股东,上午两轮技术总监和人事总监都面了,面到12点,说可能还会有一个股东的技术老大再面下,等最后一轮面试

10、web+数据分析

公司技术:vue.js+tornado+数据分析+异步(前后端分离)

初面技术问的很详细,这家公司做的项目十分类似我上家离职的公司的项目,都是做一个数据分析可视化的web网站,等待二面,需要做一个PPT,介绍自己觉得做的最好的项目,讲15分钟

11、web+数据分析

公司技术:vue.js+flask(前后端分离)

项目总监熟悉python,而且很多项目以python为主要语言开发做的,不过预算不足,本来聊得还挺嗨,后来问了我期望薪资后,估计把他吓住了,直接说按我这期望的话他们这边成本太高,留了微信就走了

面试体会:

1、多看看招聘网站的招聘要求,你会发现那些很流行的技术,比如vue.js、restful风格、node.js、docker、前后端分离等等,我就不一个个提了,这些是很多公司在面试经常问你会不会的技术,多了解这些框架为什么这么流行,学会了在就业市场就会有很强的竞争力

2、目前技术人员要会的技术要求越来越高,对python web开发来说,不少公司要求要懂前端vue.js、 node.js,反正我个人觉得,目前以及往后的就业行情来看,公司招聘人员在满足主要业务的需要下,会更倾向于招多元化的人,不光小公司如此,大公司亦如此,并且从个人最近面试的情况来看,后期较好就业的方向应该会侧重下面几个方向:

web全栈开发:django/flask/tornado + vue.js/node.js (前后端分离、restful风格),最好在懂bootstrap、图表之类的前端框架

web+数据分析:不少公司其实是有很多数据的,而且在研究数据分析/算法建模的公司确实比较多,而数据分析/算法的研究,很多公司都是想要将研究成果落地,而落地最容易实现的方式一般是web网站,基于这个现状,如果你熟悉web,又在数据科学领域有一定经验,后期就业竞争力也会很强,当然如果再会爬虫,也是更加锦上添花

开发测试岗:很多公司有测试人员,经常用测试工具,但是开发能力偏弱,编写一些复杂的自动化脚本的能力不足,不少公司希望招聘那些又懂开发又懂测试的人才,但是这样的人才确实很难招,我遇到几家公司,沟通过程中,他们也提到,对于开发转测试的,可以给予一定学习期,可见这方面的复合人才是不少公司青睐的

纯爬虫/纯分析与算法岗:如果单纯做这方面,往后公司招聘要求会越来越高,爬虫可能更多要求项目经验与反爬技术能力,分析算法可能要求学历+项目经验 + 数据结构与算法的底层功底,具体是不是这样的情况,可以向一些从事这方面的朋友了解

3、面试题好好记下来,每次面试完,没回答上来的问题,都要多方找资料学习,面试多了,你就会发现怎么有些问题经常被问到,要善于总结,总结好了,你就会觉得面试就像开车,车开的多了,就稳了

最近的面试题:不少问题各个公司都有问到

1、TCP/UDP/HTTP协议区别?

2、深拷贝浅拷贝

3、简述一个前端请求的处理流程,在uwsgi/nginx/django之间的处理流程

4、redis用过哪些数据结构?怎么保存的

5、celery队列

6、modelfirst dbfirst区别?

7、线程/进程/协程区别

8、tornado框架

9、向量化–one-hot编码/数据分箱

10、栈、堆

11、你知道的排序算法

12、MySQL优化、多表查询

13、Linux下找文件

14、闭包

15、Django模型类继承

16、时间更新模型类

17、Settings里面设置东西

18、ajax请求的csrf解决方法

19、机器数据分析/建模有什么感悟?

20、爬虫原理

21、redis为什么快?除了他是内存型数据库外,还有什么原因

22、python2和python3的区别?

23、你觉得python2的项目如果迁移到python3,困难会在哪里?

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Python_金钱豹
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