本文作者为七月在线的学员：shousunny。
我的故事
我是一名在传统行业搬砖快3年的工程师，你懂的，生活所迫，决心改头换面。在公司的朋友推荐下，开始接触七月在线的课程，他通过在七月的学习拿到了阿里的offer。
去年6月，我在七月在线报了开始学习。从机器学习的各种理论到神经网络的初步了解，算是打了个基础。
后来我又报了，集训营给我的感觉是从python基础到数据处理，到可视化，到模型理论，训练，优化和项目，一整套的较为全面的课程。
理论课进度对我来说是比较快的，课后还需要花时间进行自学和复习。
面试之前
集训营3个多月全程下来，就开始准备面试了：
首先要定下自己要做的方向，比如CV，NLP，推荐，风控等等；
其次就要动手做几个跟自己方向契合的项目，最好从头到尾做下来，面试的时候，面试官真的会从各个角度来考你，聊不上来会减分；
第三是简历准备，根据实际情况，写写自己熟练的知识和技能，写在简历上的技能一定要熟练，不然会显得虚假。
要转行的朋友（尤其像我这种来自传统行业的），要想办法写点原来工作中与机器学习或者AI有联系的项目，背景显得不会那么空白。方向的确定，项目和简历准备，可以咨询集训营的老师，老师们真的是非常热心的，不要犹豫，一定要多和大佬聊天，问问题。
面试
下面重点聊聊面试过程吧。简历最初挂出来的几天，几乎无人问津。随着在boss直聘上的活跃度上升，开始有各种邀请和猎头来联系。面了不下20家吧，感觉就是简直就是刷怪升级。我经常有这种情况，在看书和看视频时感觉自己理解了和会的东西，被面试官问起来居然答不上来，或者发现原来自己理解错了……因此学习的时候，一定要扎实一点，该推导的，就一步一步推导清楚，不要像我一样浮躁哈。
也许我的路子真的很笨，不过也确实有效果，经过几轮面试的查漏补缺，发现了自己在很多方面的不足，通过一边面试一遍加强学习，知识得到不断巩固。面试过程来看，基础的数据结构和算法是会考的，比如百度考了哈夫曼编码，二叉树非递归遍历等等。
常见的机器学习理论和推导也是必考的，xgb的原理，SVM，还有优化调参都是常见的问题。深度学习这块，卷积如何实现的，各种网络的结构和意义也是经常聊的。然后就是聊项目了，各种技术细节，是一定要清楚的。我一直找的是nlp方面的工作。词袋，tfidf、word2vec、LSTM、注意力机制、bert，是经常被问到的，需要根据自己情况做一些准备，被问到时最好往自己熟悉的方向展开讨论。
总结
总的来说，机器学习知识是基础，但大部分公司都很在乎你在深度学习上的知识和经验，同学们在项目上一定要体现在深度学习方面的深度和广度来，切记。最后的战果跟同学们比起来，简直是献丑，最初拿到了的offer，但钱少离家远，拒了。
后来陆续拿到3家offer，有互金、教育等，大概25K吧……
一入江湖岁月催，就着急着先转行上班了，曲线救国，来年再争取高薪。