寒冬中,中级Android成功跳槽的面经

作者历时半月、面试失败9次后拿到满意Offer,薪资增长超50%。分享跳槽面试经验,适用于中级工程师,强调目标要明确,以目标公司类型为导向学习、写简历和准备面试;简历需斟酌迭代;要注重礼仪谈吐;提升专业与面试能力;保持良好心态,勿因拒绝怀疑自己。

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在历时半个月,面试失败了9次以后,我拿到了满意的Offer,薪资同比增长50%不止。

来北京已经一年多了,因为在老东家没有太重的开发压力,让我有更多的时间去学习Android的方方面面。在今年四月初,我花了一个周末Review简历,下定决心准备出去找工作。

关于“互联网寒冬”这个现象,笔者一直是不愿意去相信的,因为他给我造成了焦虑,虽然它确确实实存在。

现在回顾这次跳槽的经历,笔者想说的是:其实寒冬没有大家想象的那么冷, 当你有一定能力的提升的时候,一定要多尝试走出舒适圈尝试。不断的学习投资自己才会在互联网时代拥有安全感。

然后跟大家分享一下这次面试的总结一些经验和教训吧,中级工程师更适用

  1. 目标很重要。
    首先你需要思考一下你的跳槽目标公司的类型,以目标为导向进行学习,写简历和准备面试。 你可能希望去一家小公司当Leader,也可能去大公司拧螺丝。 如果你是一个工作两三年的中级工程师,目标公司不明确,认为只要给Offer给够就可以去,很容易在中小型公司之间来回徘徊,长期以往肯定对个人发展不利。 包括写简历也要针对目标公司,大公司和小公司招人的考察点不同的。 中级工程师我觉得目标应该是大公司,一定要敢于去试。
    一定要明确目标公司的类型,目的为导向。

  2. 简历很重要。
    简历真的很重要,也是需要花大量的时间去斟酌和迭代的,从你的简历投递数和面试数就可以看出来你的简历是否合格,当然有大厂背景的随便写写也会面试不断,比如我的兄弟@白熊,只要写上百度贴吧,就会有人抛出橄榄枝,羡煞旁人。 我在年前其实就已经有跳槽的打算了,简历也已经出了最终版,但在不断的面试中,简历也是改了又改,不断随着自己的能力和现在公司的招聘需求改了又改。大家一定要多对比目标公司招聘的JD和自己的简历,不断的思考:如果我是HR,看到了这份简历,我会约他来面试么?
    我之前一直用刚哥的简历模板,在找工作的某一天,突然细细想了想,发现他的简历模板并不适合我,主要是两方面:

    综上原因,我又花了一个周末对我的简历进行了重写,用MarkDown重写之后面试率明显提高了,而且修改特别方便,最重要的是它帮我获得的第一个面试机会就是现在我所在的公司。
    简历很重要,需要不断的思考斟酌和迭代。

    1. 刚哥有大厂背景,学历履历都很不错,所以把工作经验写在了前面,把自我评价(专业技能列表)写在了后面。而像我一样目前所在公司不是大厂,履历不是那么出彩的,我希望招聘方第一眼看到的是我的自我评价(专业技能列表),因为符合招聘方JD的专业技能列表,会告诉招聘方我是比较合适的应聘者。

    2. 刚哥的简历模板是Word版的,我习惯用MAC,修改简历起来相当麻烦。

  3. 礼仪和谈吐。
    切记你是“求”职的,除非你牛X的不行,否则我相信大多数人还是知道自己几斤几两。 面试考察技术只是一部分,更多的是看你这个人靠不靠谱,服不服从领导安排。我见过很多人都是过分敏感,动不动就反怼面试官。 “保持敬畏”,这也是@白熊 拿到贴吧Offer时跟我说的。 另外,虽然是程序猿,但是第一印象还是很重要的,洗干净脸,换一身合适的衣服,也是对面试官的尊敬。
    合适的着装,对面试官保持尊敬。

  4. 能力。
    这个能力包括“专业能力”和“面试能力”。 “专业能力”不用说,自己几斤几两自己最清楚,一定要不断学习才有升值的空间。 我想说的是”面试能力”,“面试造航母,工作拧螺丝”不是胡说的,更丰富的专业知识深度才能增加招聘者对你的信任度。 但是,你不可能所有面试知识都准备的完美。我以前也因为焦虑挺排斥看“面经”类的文章,但我现在回头看来,那些“面经”文章里面提到的面试题,也真真正正是面试官很容易问到的,和高考前做真题是一个道理。
    回头我会把我这次找工作中印象深刻的几道面试题整理到一些,各位看官可以参考参考。
    “专业能力“决定你的升值空间,“面试能力”助力更容易拿到Offer。

  5. 心态。
    最后我说一下心态的问题,因为这个是这次找工作中最大的收获。
    无论如何,都不要怀疑自己。
    当工作不合适自己的时候,不要怀疑自己能力,勇敢的准备跳槽;
    当投出去的简历没有回音的时候,不要怀疑自己的能力,因为很多公司只是在招聘网站上挂个职位,并不真的招人,我前东家就是,相信你们周围也有这种情况,不要怀疑自己。
    当面试后没有回音的时候,不要怀疑自己,公司的招聘需求很容易随时变更的,特别是中小型公司。
    我也曾一度在面试碰壁后感到自我怀疑,@白熊跟我说”好的机会都在后面“,让我不断总结不断去面试,终于拿到了满意的Offer。所在的公司真的是面过的公司中规模待遇最好的。
    当然,有实力支撑的自信才是牢靠的。
    不要因为被拒绝而怀疑自己,最好的在后面。

暂时没有面试题,只有面试过来的感悟分享给还在挣扎的初中级工程师。

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作者:大师兄QZ
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来源:掘金
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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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