摘要：本人小硕一枚，军校地方生，毕业不管分配自己找工作那种，所以到了研二下学期就不得不离开学校去实习。学校在郑州，小生专业是大数据，郑州的互联网企业不多，不得不背井离乡只身一人来到帝（霾）都找实习。来之前约好了阿里的实习面试，面试前两天一个人、一个背包、一个拉杆包离开了学校（有种壮士赴战场的赶脚，哈哈），阿里的面试还算顺利，两轮技术面后就要我了，只是录用通知下的太晚了，导致我被别家公司虐了几次%>_<%
关键字：实习；面试；数据挖掘；机器学习；算法
寒假没结束我就提前来到了学校，怀着一颗躁动不安的心想早点找一份实习，在学校准备了两周，边复习算法边投简历，刚开始只投比较有名气的公司，但接到的面试电话还不到十分之一，就开始海投，从各种渠道收集招聘信息（实习僧、boss直聘、应届生求职网、微信公众号、拉钩...），北京机会多（互联网职位差不多占了70%），所以我只投了北京的。幸运的是刚开始投就收到了阿里'神马的面试邀请，之后又陆续收到几家小公司的面试通知，把面试时间分配好后就准备赴京了（心情又激动又紧张）。
在北京有个也做大数据的朋友，每次来京都借宿在他那，省去了不少麻烦，还能交流一下技术问题，对我的面试也提了很多建议。在北京的第一周每天差不多都在面试和在去面试的路上，阿里面试官（也是后来带我的人）还是很和蔼的，先问了在学校做的一个大数据相关的竞赛，从数据清洗、特征工程、特征选择到算法设计问了一遍，其中算法部分问了常用的机器学习算法（LR、SVM、DT、RF、Bayes、KNN、Kmeans）的原理，手推了SVM，面试官在我卡壳是一直在引导我，哈哈，这部分答的还算可以。conding部分让写一个最小子序列（动态规划问题、之前看过，但没深入研究，我简单说了下思想，也让我过了）。二面是一个偏工程的面试官，问了HDFS的原理，Hadoop和spark的区别，mapreduce分布式计算的原理，之前在导师的项目中部署过Hadoop和Spark集群，这部分答的还算可以。然后就回去等通知了。
阿里的通知隔了一周才发，中间这段时间我又去面了几家公司（优信、车信、腾跃校长在线、flow++、通联数据，还有几个不记得名字了），拿到了三个offer，也被虐的体无完肤%>_<%。总结一下，小公司不一定好进（除非真是招过去干体力活的，又不担心你干两天就离职），大公司不一定难进（对个人能力考查的比较深入，几轮面试下来，就能看出一个人的技术、能力怎样），面试的过程中，知道什么就答什么，不知道的不要胡诌诌，不会的就直接说不会（或者说：这个问题我了解的不是很多，但**问题和这个很相关，我可以说一下这个吗？一般面试官都会同意的），还有对于自己不会的，短时间内又想不出合适的答案，就直接说不会，不要相互耽误时间，毕竟双方的时间成本都很高。
折腾了一周实习总算定下来了。正式上班前两天在朋友附近租了房子（同一栋楼不同单元），周末还能一起玩耍O(∩_∩)O哈哈~（后来每周都约一次5公里和台球，还是很happy的，哈哈）。在北京租房是件听费事费心的事，一不小心就会被坑了，刚来北京的都是要交“学费”。找到第一家就被坑了押金（一把辛酸泪，不多说了。。。），之后都是和朋友一起去找的，还算顺利，总算有个自己的窝了（虽然是租的），离回龙观地铁只有2分钟步程，离上班的地方五站地铁，20分钟就到公司了，所以每天都能睡到自然醒，还是很开心的。
公司同事都很容易接触、很热情，整个团队很和谐，技术能力很强，985名校毕业，360、搜狗、京东等大企跳过来，反正都很牛。实习内容就不多谈了，带我的那个人数学思维很强，很多事情都用数据说话（数据为王），分分钟就能搞出一堆图表、线图、热力图，技能666。阿里实习生权限很低的，很多线上东西都接触不到，这也是我后来离职的原因之一。离职之前赶上了公司的团建（张家口坝上草原之行），上图一张：
