从构建关系网到面试最后一问，这是一份AI公司应聘全面指南

过去 8 个月里，我参加了谷歌 DeepMind、Wadhwani 人工智能研究所、微软、Ola、Fractal Analytics 等多家公司的面试，应聘数据科学家、软件工程师和研究工程师等职位。在这个过程中，我不仅有机会与许多厉害的人物打交道，还能审视自己，了解面试官在面试过程中真正想要什么。我相信，如果我以前有这方面的知识，就可以避免许多错误，并以更好的方式做好准备，这也是我撰写此文的动机，希望本文能够帮助别人找到理想的工作。

毕竟，如果人生(至少)三分之二的时间都在工作，那么最好找一份值得的吧。

本文的灵感源于我和一个三年级学生的讨论，他认为从事 AI 的人很难通过校园招聘找到满意的工作机会。此外，我在为面试做准备的时候，发现人们使用了大量资源，但根据过去几个月的经验，我认为对于大多数 AI 从业人员，很多基本资源都是不必要的，文末列出了所需资源的最简清单。本文首先介绍如何在面试中引起注意，然后我提供了一份可以申请的企业和初创公司名单，接着是如何在面试中取得成功。我根据个人经验，增加了一个我们应该为何努力工作的部分。最后是准备工作所需的最少资源。

注意：对于那些在等校园招聘的人，我想补充两点。首先，我要说的大部分内容(可能除了最后一点)都与你无关。但是，第二点是，正如我之前提到过的，校园招聘的工作机会大多是软件工程岗，与人工智能没有交集。所以，这篇文章是专门为那些想利用人工智能解决有趣问题的人写的。此外，我还想补充一点，我并没有通过所有面试，但我想这就是失败的意义——它是最伟大的老师!本文提到的事情可能并非全都有用，但这些都是我的经验，我不知道还有什么办法能让它变得更有说服力。

1. 如何在面试中引起注意

老实说，这一步最重要。让社会招聘变得如此艰难和疲惫的原因是如何让招聘人员在收到的众多申请中仔细查看你的个人资料。与公司内部人员建立联系可以让你很容易地获得推荐，但一般而言，这一步可细分为三个关键步骤：

a)做好监管准备：即准备好领英档案、Github 档案、个人网站以及一份精心打造的简历等材料。首先，你的简历应该非常整洁和精炼。可以根据 Resume Revamp(https://career-resource-center.udacity.com/resume/resume-revamp)来规划简历，它包含我想说的所有有关简历的内容，我自己也一直用它作为参考。至于简历模板，Overleaf 上提供的一些格式很不错。我个人使用 deedy-resume(https://www.overleaf.com/)，以下是预览：

如上图所示，一页可以有很多内容。但是，如果你要写的内容不止于此，那么上述格式的直接效果不会太好。你可以在这里找到多页格式：https://latexresu.me/。下一个要点是你的 GitHub 资料。很多人仅仅因为它不像 LinkedIn 那样具备「谁看过你的资料」选项，而低估了它的重要性。人们真的会看你的 GitHub，因为这是验证你 CV 中提及项目的唯一方式，鉴于人们现在在自己的职业资料中添加了很多与各种流行词相关的噪声。尤其是对于数据科学来说，开源意味着把使用的很多工具、实现的不同算法、各种学习资源都开放出来了。我在之前的文章里

(https://medium.com/@amandalmia18/the-world-of-open-source-8f516c674647)谈过开源的益处和如何从头开始创建自己的 GitHub。最低要求是：

创建一个 GitHub 账号;

为自己做过的项目创建一个 repo;

添加关于如何运行代码的清晰文档说明;

为每个提及函数作用、参数意义、格式和脚本的单个文件添加说明文档。

第三步是大部分人缺少的，即在招聘网站上展示自己的经历和个人项目。制作个人职业资料表示你非常严肃地考虑进入某领域，在真实性上加了很多分。此外，履历(CV)通常会有空间限制，可能会缺失一些重要细节。你可以在个人职业资料中深入介绍这些细节，推荐对项目/思路进行某种形式的可视化或其他展示。创建一份职业资料非常简单，有很多免费平台，通过拖放功能就可以实现这一过程。我个人使用 Weebly，这是个广泛使用的工具。开头有 reference 更好。

最后，很多招聘者和创业公司开始使用领英作为招聘平台。领英上有大量好工作。除了招聘者之外，担任有影响力职务的人在领英上也很活跃。因此，如果你可以吸引他们的注意力，你就有机会进入面试。此外，维护个人资料也是必要的，这样人们更有意愿与你联系。领英的一个重要部分是搜索工具，如果你想被看到，那么你的资料中必须有相关关键词。我更改了很多次，进行了多次评估，才有了一份不错的个人资料。你还应该请同事或领导为你的技能背书、写推荐语。所有这些都会提高你被注意到的几率。领英和 Github 个人资料指南，可参考：

https://career-resource-center.udacity.com/linkedin-github-profiles。