最近換工作了，坐標(biāo)上海，裸辭，之前早有前輩們說過，"裸辭一時爽,一直裸辭一直爽"，這話一點不假，裸辭你要面臨沒有收入來源，但是每天眼睜睜看著各種花銷不斷支出的煎熬，我主要是覺得一邊在上家公司工作一邊去下家面試可能要經(jīng)常請假，不太方便(事實證明也確實是這樣的，面試并不是每次面試都能通過，即使有些一面通過，但還會邀約二面)，并且還有點自己的事情需要處理，所以才裸辭，我非常不建議在目前的大環(huán)境下裸辭，能好好待還是好好待著。

[[263954]]

說一些面試的心得體會：

1、簡歷制作

我做了兩份簡歷，用兩個手機賬號，兩個簡歷名字，分別在各個招聘網(wǎng)站投了雙份簡歷，一個是數(shù)據(jù)分析的簡歷、一個是web全棧開發(fā)的簡歷，我真正接觸python快2年，不管是學(xué)習(xí)還是工作學(xué)到的東西，這兩年大概掌握了(前端+django+爬蟲+數(shù)據(jù)分析+機器學(xué)習(xí)+NLP+Linux)技術(shù)，技術(shù)水平自我評價一般，夠日常一般使用，基于自己掌握的技術(shù)可以分成2方面，web和數(shù)據(jù)分析，所以為了盡快找到工作，就做了web全棧開發(fā)+數(shù)據(jù)分析(含爬蟲)2份簡歷，同時投遞

2、面試安排

瘋狂投簡歷，2個賬號多個平臺同時投，每天接到2-4個面試邀約電話，每天安排2到3家面試，一般上午1家，下午的話一般我盡量安排離得近的公司面試，2點一家，4.30一家，基本時間上都還來得及，只不過這樣確實比較趕

3、公司及面試情況

邀約面試的電話，從數(shù)量來看，涵蓋web開發(fā)(和web開發(fā)+數(shù)據(jù)分析算法建模)的面試邀約更多，純數(shù)據(jù)分析/算法的面試較少，數(shù)據(jù)分析面試少的原因，一方面可能自己簡歷寫的項目不多，而且學(xué)歷本科也沒多大優(yōu)勢，另一方面可能實際需求上確實web崗位多，純分析崗位少，5天面試了11家公司，拿到offer有2家，等最終復(fù)試的還有2家(已經(jīng)通知要五一過后再面了，不過我這邊可能會選擇下方第7家公司入職，后面的最終面試不一定會去)一般的話，面試要經(jīng)過2-4輪，技術(shù)和人事是必須的，當(dāng)然也有些技術(shù)面完了人家都已經(jīng)覺得不合適了，但是公司也會假裝客套邀約人事也跟你談?wù)劊勍甏蟛糠忠捕际遣涣肆酥耍绻嬖噰?yán)格的話，2輪之外，可能還會有第三/四輪技術(shù)/人事/老板等leader再繼續(xù)約時間面試，下面簡單介紹下每家公司用到的技術(shù)和面試結(jié)果

1、數(shù)據(jù)分析算法工程師

公司技術(shù)：機器學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)

技術(shù)總監(jiān)面試，提到用Hive，我不懂，另外數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗可能比較少，沒通過

2、算法工程師

公司技術(shù)：圖像識別

面試我的是總經(jīng)理，不是技術(shù)，對技術(shù)不懂，給他普及了web、爬蟲、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖像識別都是怎么回事，后來他介紹他們的業(yè)務(wù)，我說屬于圖像識別領(lǐng)域，需要專門招聘懂圖像識別算法的工程師，這家公司就不提了，招聘需求沒搞清楚，我也白跑一趟

3、生物系統(tǒng)開發(fā)工程師 (offer)

公司技術(shù)：django+docker+數(shù)據(jù)分析

小公司，老板不太懂IT技術(shù)，平臺已經(jīng)搭建好，帶admin后臺，后期偏重更新維護，有新需求要做，主要用到django+數(shù)據(jù)分析 ，后期涉及Docker技術(shù)，可以邊工作邊學(xué)習(xí)，這個面試通過

4、python全棧開發(fā)

公司技術(shù)：django+前端

小公司，上面只批準(zhǔn)招1個人，進來需要前后端都做，之前的python團隊全部離職，沒人交接的爛尾項目，用的django框架，面試官是老鄉(xiāng)，也是技術(shù)大牛，旁敲側(cè)擊跟我說不建議我來上班，他自己來不到一個月都打算離職了，這公司入職的話也能入職，說不定我入職了，他走了，后面我就是這個公司python面試官了

5、python開發(fā)

公司技術(shù)：django+數(shù)據(jù)分析

公司業(yè)務(wù)較多，項目也很多，20多個產(chǎn)品經(jīng)理，偏重web開發(fā)，也有算法崗，技術(shù)--人事--CTO三輪面試，大部分問題比較常見，問到cerely、深淺拷貝、redis的使用等等，整體面試過程溝通都還好，與CTO電話面試溝通也還好，等結(jié)果中

6、爬蟲+數(shù)據(jù)分析

公司技術(shù)：爬蟲+數(shù)據(jù)分析

一個做java的面試官面試的，他就介紹了公司業(yè)務(wù)，主要是爬電商平臺數(shù)據(jù)，技術(shù)問題一個沒問，總監(jiān)不在，他自己也不當(dāng)家，留了簡歷信息就走了，應(yīng)該沒戲

7、web全棧開發(fā)(offer)

公司技術(shù)：django+flask+bootstrap+echarts.js

大公司，目前項目用django搭建的運維網(wǎng)站，后面要用flask搭建另外一個網(wǎng)站，需要我一個人來做，前后端都要搞，不過需求不會很復(fù)雜，主要是前端最終能展示一些圖表之類的，前端用到的庫主要是bootstrap、echarts.js，我說以前學(xué)習(xí)過flask，不過還不熟練，可能需要現(xiàn)學(xué)下，那邊同意，面試通過

8、測試開發(fā)/服務(wù)器自動化開發(fā)

公司技術(shù)：python+測試技術(shù)

聊天過程還好，技術(shù)基本是測試方面的，如果去的話都是現(xiàn)學(xué)，相當(dāng)于開發(fā)轉(zhuǎn)測試，具體需要實現(xiàn)的是用python寫腳本，程序來控制測試幾百臺手機，估計看出來我沒打算做測試，后面走了沒再約了

9、python開發(fā)工程師

公司技術(shù)：django+數(shù)據(jù)分析

獵頭介紹的，公司結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，很多股東，上午兩輪技術(shù)總監(jiān)和人事總監(jiān)都面了，面到12點，說可能還會有一個股東的技術(shù)老大再面下，等***一輪面試

10、web+數(shù)據(jù)分析

公司技術(shù)：vue.js+tornado+數(shù)據(jù)分析+異步(前后端分離)

初面技術(shù)問的很詳細，這家公司做的項目十分類似我上家離職的公司的項目，都是做一個數(shù)據(jù)分析可視化的web網(wǎng)站，等待二面，需要做一個PPT，介紹自己覺得做的***的項目，講15分鐘

11、web+數(shù)據(jù)分析

公司技術(shù)：vue.js+flask(前后端分離)

項目總監(jiān)熟悉python，而且很多項目以python為主要語言開發(fā)做的，不過預(yù)算不足，本來聊得還挺嗨，后來問了我期望薪資后，估計把他嚇住了，直接說按我這期望的話他們這邊成本太高，留了微信就走了

面試體會：

1、多看看招聘網(wǎng)站的招聘要求，你會發(fā)現(xiàn)那些很流行的技術(shù)，比如vue.js、restful風(fēng)格、node.js、docker、前后端分離等等，我就不一個個提了，這些是很多公司在面試經(jīng)常問你會不會的技術(shù)，多了解這些框架為什么這么流行，學(xué)會了在就業(yè)市場就會有很強的競爭力

2、目前技術(shù)人員要會的技術(shù)要求越來越高，對python web開發(fā)來說，不少公司要求要懂前端vue.js、 node.js，反正我個人覺得，目前以及往后的就業(yè)行情來看，公司招聘人員在滿足主要業(yè)務(wù)的需要下，會更傾向于招多元化的人，不光小公司如此，大公司亦如此，并且從個人最近面試的情況來看，后期較好就業(yè)的方向應(yīng)該會側(cè)重下面幾個方向：

• web全棧開發(fā)：django/flask/tornado + vue.js/node.js (前后端分離、restful風(fēng)格)，***在懂bootstrap、圖表之類的前端框架
• web+數(shù)據(jù)分析：不少公司其實是有很多數(shù)據(jù)的，而且在研究數(shù)據(jù)分析/算法建模的公司確實比較多，而數(shù)據(jù)分析/算法的研究，很多公司都是想要將研究成果落地，而落地最容易實現(xiàn)的方式一般是web網(wǎng)站，基于這個現(xiàn)狀，如果你熟悉web，又在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域有一定經(jīng)驗，后期就業(yè)競爭力也會很強，當(dāng)然如果再會爬蟲，也是更加錦上添花
• 開發(fā)測試崗：很多公司有測試人員，經(jīng)常用測試工具，但是開發(fā)能力偏弱，編寫一些復(fù)雜的自動化腳本的能力不足，不少公司希望招聘那些又懂開發(fā)又懂測試的人才，但是這樣的人才確實很難招，我遇到幾家公司，溝通過程中，他們也提到，對于開發(fā)轉(zhuǎn)測試的，可以給予一定學(xué)習(xí)期，可見這方面的復(fù)合人才是不少公司青睞的
• 純爬蟲/純分析與算法崗：如果單純做這方面，往后公司招聘要求會越來越高，爬蟲可能更多要求項目經(jīng)驗與反爬技術(shù)能力，分析算法可能要求學(xué)歷+項目經(jīng)驗 + 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的底層功底，具體是不是這樣的情況，可以向一些從事這方面的朋友了解

3、面試題好好記下來，每次面試完，沒回答上來的問題，都要多方找資料學(xué)習(xí)，面試多了，你就會發(fā)現(xiàn)怎么有些問題經(jīng)常被問到，要善于總結(jié)，總結(jié)好了，你就會覺得面試就像開車，車開的多了，就穩(wěn)了

最近的面試題：不少問題各個公司都有問到(后面有時間會將我這邊的回答公布到公眾號)

1. TCP/UDP/HTTP協(xié)議區(qū)別?
2. 深拷貝淺拷貝
3. 簡述一個前端請求的處理流程，在uwsgi/nginx/django之間的處理流程
4. redis用過哪些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?怎么保存的
5. celery隊列
6. modelfirst dbfirst區(qū)別?
7. 線程/進程/協(xié)程區(qū)別
8. tornado框架
9. 向量化--one-hot編碼/數(shù)據(jù)分箱
10. 棧、堆
11. 你知道的排序算法
12. MySQL優(yōu)化、多表查詢
13. Linux下找文件
14. 閉包
15. Django模型類繼承
16. 時間更新模型類
17. Settings里面設(shè)置東西
18. ajax請求的csrf解決方法
19. 機器數(shù)據(jù)分析/建模有什么感悟?
20. 爬蟲原理
21. redis為什么快?除了他是內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫外，還有什么原因
22. python2和python3的區(qū)別?
23. 你覺得python2的項目如果遷移到python3，困難會在哪里?