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大家好，我是Show哥
想必不少小伙伴都已经拿到了满意的offer，是时候抓一波求职者来分享了。
也欢迎大家来到
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消除信息差—名企求职访谈专场
！
今天给大家抓来分享的嘉宾是
饿了么
的小学妹-小鑫（化名）
先介绍下学妹背景：
985本硕，非科班转码成功，饿了么算法offer，多段大厂实习，校招多个offer，算法实习转正。
秋招求职路径：
小米，滴滴
等中大厂实习 ➡️
饿了么
实习转正 ➡️ offer选择坚定
也算是今年校招的人赢了，邀请过来给大家分享下25届秋招的经验与心得。
访谈接近一个小时，聊了聊求职路径跟offer选择，有饿了么offer或者相似经历的小伙伴，不要错过哦！
转码，为什么能拿到饿了么的offer？
多段实习+对口方向，转码成功率更高
今年秋招经历过的小伙伴都知道，实习已经是很多人进大厂的敲门砖了，单纯的靠学历跟在校经历（硕博科研党例外），在秋招这个环境下，劣势比较大。不少卷王会刷多段实习，跟小鑫的交流中发现，其实盲目实习也是不可取的，方向对口，事半功倍。小鑫之所以能拿下饿了么的offer，更重要的原因在于
实习方向对口，跟饿了么岗位切合度高
，面试的时候往往能够跟面试官聊很多感兴趣的内容，从而规避了一些转码就业难的压力。
在这也摘录学妹的一些励志原话，也附带激励下那些有意向转码的小伙伴：
Show哥提问：对于转码者来说，尤其在算法岗位上，如何提升代码能力和模型能力，除了学习过程本身之外？
在转码过程中，除了学校课程中的训练和基础模型学习外，通过阅读科研文献并复现其中的实验过程（包括精读代码），可以锻炼算法理解和编程能力。实际应用中，结合具体场景分析问题的能力尤为重要，而这种能力并不完全依赖于是否科班出身。
Show哥提问：在饿了么面试中，除了基础的代码能力和算法题解答能力外，面试官还特别关注哪些点？
面试官还会关注你所参与项目的与组内项目的一致性和匹配程度，因此在选择实习方向时，
最好能够深耕一个领域，确保实习经历与所投岗位需求相吻合。
在饿了么面试时除了看代码和基础题目外，还会根据候选人的项目经历进行深入提问，关注项目垂直度以及候选人在该方向上的实际解决问题的能力。
为什么坚定的选择从饿了么实习转正？
小鑫在饿了么offer的选择上还是非常坚定的，有过多段中大厂实习，秋招也有多个offer选择，但跟很多迷茫的求职者不太一样，小鑫的选择基本上是非常坚定的。摘录一段原话分享给大家：
Show哥提问：在薪资待遇，工作氛围、业务方向以及未来规划等因素，是如何影响你选择offer的？
薪资待遇是综合考虑的因素之一，但不是唯一的决定因素。除了薪资，还会考虑公司所在赛道的市场竞争力、公司氛围、未来发展潜力以及个人成长规划等多方面因素。
在选择offer时，我主要考虑的是工作氛围、业务内容是否符合个人喜好以及所在组是否为核心业务方向。此外，实习表现优秀的话，公司会根据实习表现来定级，这在转正时具有一定优势。同时，公司的整体氛围也是决定因素之一。
我选择饿了么的理由除了薪资待遇很好以外，主要是两个点：
很喜欢组内的沟通氛围：
在饿了么实习过程中，我很喜欢我们组的工作氛围。组里的leader开放包容，允许我尝试新颖的想法，并且有师兄制度，遇到问题可以及时寻求帮助，提高了解决问题的效率。实习期间，
没有被当作打杂的员工，而是和组内的正式员工同等看待。
能保持持续的动力和成就感：
我认为在任何工作中都需要找到一个支撑点，这样才能支撑你坚持下去。即使互联网行业较为辛苦，也要看自己是否能在工作中找到喜欢的事情，从而获得成就感。
如果能在工作中接触到具体业务场景并全程参与解决问题，那种成就感会非常强烈。
曾经遇到过在一个月内尝试多种模型都没有取得显著效果的情况，这让我感到痛苦和迷茫，因为没有直接的工作反馈。但这时需要调整心态，继续学习新知识，并与组内成员一起分析问题，寻找新的方向。
选择算法赛道的一些实习体会？
算法赛道是风口，作为一个从非科班转码的小伙伴，show哥也很好奇的问了几个问题，
Show哥提问：转码的选择有开发还是算法，你为何选择算法类岗位而非开发类岗位？
一方面，
算法岗位对代码能力的要求不像开发岗位那样高
；另一方面，算法能力是结合实际问题进行分析的能力，这正是我个人的优势所在，逻辑性和科研文献阅读能力有助于我在算法方向上的发展。
Show哥提问：怎么看待时下算法的热度以及高薪现象，能简单分享下你在饿了么从事搜推实习生的体验吗？
算法赛道目前是一个风口，对于公司而言，
高薪资是对算法人才的一种重视，但关键要看这些人才能否为公司或业界带来新的变革
。例如AI搜索等领域，商业模式的可持续性和落地效果至关重要。如果商业模式走不通或发展缓慢，那么尽管风口带来机遇，也可能伴随着高风险。算法岗位，选择大厂也是希望一边快速提升学习，一边提高自己的抗风险能力
（欢迎大家来饿了么哦）
在饿了么的一天比较简单而充实：实习期间，
每天
可能会查看前一天晚上运行的模型效果，分析原因并做出调整。
下午
会有会议和项目进度对齐等工作，
晚上
则进行模型调试、学习新知识，并争取在回家前让模型开始运行，有效利用
晚上
时间进行实验和学习。
我在搜推效率组实习，虽然不像大模型那样直接做功能，但关注的是提升用户效率，比如帮助用户更快找到想要的商品。我们通过一些实际可量化的指标（如点击率、打开率）来反馈效果，
这让我感到很有成就感。
