“对不起啊，还是离不开北上广，我又回来了”
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大多数人毕业求职，会遇到的最大的坑，并不是技术不过关、眼光不够好，而是过于寻求安稳。
寄希望于好运气，撞上好机会，抱住国企混下去，然后轻松赚大钱。看似聪明，其实并不是。
今天分享的小温，毕业一年，北京工作4个月被无情裁员，无奈返乡到重新回京奋斗，逆袭收割年薪32W+offer，他会说说这个期间的心路转变历程。
在他看来，遇到职场问题是常有的事，关键就在于你有没有足够长远的格局思维。
01
我的返乡经历
我是小温，目前在做风控建模。
2019年硕士毕业的，学的是机械工程专业。硕士读书3年说长不长，说短也不短，还是学到了很多东西。
毕业后的第一份工作却是与机器学习有关，但好景不长公司业务调整，初出茅庐的我仅4个月原本对未来、对工作充满无限期待，换来的结果却是被无情的裁员了。
当时，我的心态就崩了，仿佛无论多努力都随时有可能被辞退，开始对自己打算在北京扎根生存发展的想法充满质疑，于是听了家人的建议，我回到了老家，一座南方的三线城市。
返乡后，我进了一家国企做技术研发工作，月薪2900，国企内的项目基本上是外包，很多工作经验丰富的同事更像是项目经理，但是他们对新技术的认知，如：大数据、AI算法等都非常薄弱，周围的同事年龄都比我大很多。他们日常的工作非常轻松，基本上一天能有效工作2个小时就不错了。
02
返京转行求职
2020年8月份，我下决心，告诉自己一定要跳出舒适圈，不顾家人的反对，毅然决然的辞去家里安排的国企工作，返回北京。
既然已经决定回到北京，我觉得还是要先通过学习提升自己，让自己有更强的职场竞争力，同时也通过职业方向的重新选择，进入一个至少未来10年内都有不错“钱”景的职业领域，我选择了AI在风险控制与管理领域的应用作为职业方向，业界主流的风控算法作为我的重点学习领域。
我的一个最基本的判断是：在这个前沿技术领域发展的人有更高的机会可以在北京很好的活着。
年初的时候，我的一位学长给我推荐一门免费课程：《机器学习面试算法常考题精讲》，是由一线互联网公司的算法面试官主讲的。5个多小时的课时，我用5天时间认真学习了课程内容，收获很大：
让我在初学的阶段清晰了如何学习，重点应该放在什么地方？
如何选择合适的技术方向，合理的学习路径是什么？项目经验如何提升？
什么才是一份有吸引力的简历，进而获得面试机会？
今年的算法岗技术面中常会出现哪些考点问题？
小伙伴不要拍砖了，我现在把这门免费课程发送给你，也许能帮助到你。
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03
风控求职面试
目前风控方向用到的算法比较少，整体考察比较多的是：逻辑回归，树模型。
社招的过程中，面试官更注重的是做特征工程的事情，因为工作中直接涉及到金钱，面试官常问的问题有：你在前期特征工程中都用到哪些维度的信息？在做各类模型的时候会用到哪些信息？
比如，做B卡的时候，要涉及到还款信息，面试官会结合实际业务去向你提问，考察你的各方面技术能力。
因为无论是给银行、蚂蚁金服、京东金融这类公司，都首先要有数据和特征，我在面试中被问到最多的问题是：你的特征是怎么衍生的？
对于建模工程师来说，这些在心里都要有明确的认知，面试官提问时候，要能应答如流说出来。我总结了几个面试官常问的问题有：
建模时，X是如何获得？如何衍生？
银行的征信要从哪个维度来衍生？
还款信息要从哪些维度来衍生？
逾期特征、行为特征、交易特征
你会从哪几个维度衍生？
能定夺颗粒度在哪里？
在应对面试官的提问时，我有一个技巧：在回答问题时，不要平铺直叙的回答，可以针对其中一个特征重点剖析解答。
比如：我在举例当时在做还款的时候，我会说明做的颗粒度有多么的精确，给面试官一个“惊喜”，这样既能展现出我的逻辑思维能力，又能表现出我工作细致的优点。
做特征工程、特征筛选的时候，要掌握逻辑回归特征的方法，树模型特征筛选的方法。
输出特征重要性的原理，树模型和逻辑回归，两个都要掌握。
怎么根据模型来筛选特征的？如果用逻辑回归的话，分箱，规划，一定要掌握。分箱如何做？根据卡号分箱还是根据KS值分箱？分箱的方法？
另外，模型建好之后，面试官肯定会问你：
在测试集和验证集上效果分别怎么样？
模型在测试集和在验证集上效果相差多少？
效果相差多少？是可以上线的？是可控的？
相差很多的情况下，要如何解决？
模型建好之后，要如何做策略？
我准备面试期间，特别整理的一份300+道机器学习、深度学习的常见面试题的文档（还附有答案哦！很多是我在面试中碰到的原题）送给你，拿走不谢！（放心拿，不转发、不分享）
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04
面试经验总结
目前，我收到5家公司的offer，平均薪资年薪30万+，最高的32万+，在我选择offer的时候也有很纠结不知所措的时候。
其中有一家公司的两个部门同时给我发了offer，我从长远发展考虑，找到自己的定位，选择了最适合我的工作。
当我第一次遇到要求做笔试的公司，笔试中的题目还比较简单：
1、机器学习的算法基础知识
2、代码排序的题目
3、根据场景写SQL的题
在笔试中，校招与社招相比，校招会更难一些。另外，无论你的真实水平如何，写在简历上的东西一定要100%掌握。
因为在面试中，校招会问很多基础知识技能的问题，但是社招面试官就会根据简历上写的项目来深挖你的真实技能水平。
总而言之，在求职中你写在简历上的每一个字，你都要对它了如指掌。
如果面试官在这个项目点上问你，要提前思考准备好如何有逻辑的回答，同时展现出你的技术能力。
总结3个面试选择offer的关键点：
1、短期越安稳的工作其实是越“危险”的，对个人技能储备没有实质上的提高，就是温水煮青蛙。
2、不建议选择业务线是在探索阶段的工作，各方面业务模型不成熟，一旦失败就可能要被“优化”到其他部门，甚至整个部门都被“优化掉”。
3、公司的部门领导能力夯实，业务线也很成熟，加入后个人成长会非常快，甚至可以为将来挑战BAT大厂做好技能储备。
最后，如果你有非常想去的大厂，我建议你不要立马去投简历，可以先去投一些小公司，积累一些面试经验，找到自己在面试时的最佳状态。
同时，要记住这些公司在提问简历时，会问到哪些问题？往哪个方向问？关于简历上的项目都会问哪些问题？面试官对项目里的哪些问题感兴趣？
每次面试之后，都要复盘总结面试官会比较注重哪些问题，针对项目自己解决不了的问题就要去找项目相关的同事/朋友帮忙解决，然后不断的优化迭代自己的简历。
05
为什么我要回北京？
我当初在老家工作生活的期间，发现身边的亲戚朋友工作状态大多非常轻松，他们在这个地方的生存之道是走关系，经营人脉，有机会的时候调调岗位，涨点工资，让自己活得比身边人看起来更有颜面一些。
有时间和他们交谈的时候，我问他们为啥不去大城市发展呢？“我们已经没有机会了，但是我一定会让自己的孩子去大城市”，这样的回答我一直在思考这个背后的逻辑，也许不是他们想清楚了，而是未来会有一个不可以逆转的趋势在等着。
我一直在思考这个问题，直到有一天我偶然读到了一篇文章深度分析中国人口的发展和流动趋势的文章，我明白了一个非常重要的趋势必然会发生：
中国的人口正在发生老龄化的趋势，未来三十年中国的劳动年龄人口总量将下降2.5亿，差不多扣掉两个日本。同时，中国的城市化和区域化经济带的发展只会进一步加快，超大型城市和城市群将会承载中国的50%的人口。这个两个不可逆转的趋势，会造成一个非常重要的人口迁移现象：在人口负增长的时代，大城市在劳动短缺的趋势下有天然的优势对周边不发达地区的人口形成抽血效应，优先补充以便自己能够生存。
残酷吗？也许，但这却是每一个年轻劳动力自己用脚投出的结果。
如何你今天你还能在这些北上广和返乡之间的选择中犹豫，说明你比较幸运你活在这个时代，因为你的下一代和下下一代可能不会再有任何选择的机会。假如你最终选择留在了一个身边有亲朋，生活安逸轻松的小城市里，你也许会幸福地过完一生；但在你的子女到了你这个年纪的时候，很可能他们有且只有一个选择，那就是——
逃离他们终将衰落的家乡。
别再天真了，还在大城市奋斗的兄弟姐妹们，千万不要有回家的想法啦！
上面我提及的免费课程，这里详细介绍一下内容，小伙伴自行观看。
适合人群
正在或者已经自学过机器学习算法，但不知道该如何准备面试的小伙伴，尤其是项目经验欠缺的。
准备入坑，但不知道该如何系统化学习的小伙伴。
06
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