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关于计算机读研的小建议
GitHubDaily
2020-02-24
The following article comes from 公子龙
Author 公子龙
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人生的每个时期都很重要,读研期间,更是如此。
计算机专业的硕士,专硕两年,学硕三年。
两三年的时间,稍不注意,也是转瞬即逝的。
计算机是强调实践出真知的学科,我们选择了这条路,除了想要学到有趣的知识,也希望毕业时找到心仪的工作。
如何合理的规划三年的时间,就成了一个重要的问题。
其实,留给我们的时间,不足三年。
通常,找工作的时间点,是毕业前一年。
也就是说,如果是两年制研究生,2019 年入学,2021 年毕业,在 2020 年底秋季就需要找工作了。
真正的准备时间只有一年,你说紧张不紧张。
虽然说找工作的时期分为秋招和春招,但大家都明白,春招就是一个尾巴,那时候求职难度会上升不少。
所以,问题来了,在短短的一两年之内,如何合理的规划,让自己在招聘市场上拥有不错的主动权和选择权。
我认识不少大公司的 hr,也认识不少找工作的朋友,从他们反馈回来的情况来看,企业比较看重的是:
实习经历、论文情况、竞赛经历
。
我自己的情况,是实习经历和竞赛经历比较丰富,没有发表过论文。
之前曾经写过一篇文章介绍,感兴趣可以看看:
读研,竞赛,与实习
。
关于这三个方面,我有一些不成熟的想法,或许对你有点帮助。
1. 实习经历
这里的实习经历,其实可以理解为
项目经历
。
好的项目,无论是在实验室做的,还是在企业做的,都是加分项。
当然,名气很大的企业,例如 BAT 的核心部门的项目,更能够吸引面试官的注意力。
但,如果去了有名的企业,做的是零碎的活,没有值得探讨的项目,可能会减分,面试官甚至会有些怀疑你的能力。
之前我有位同学,去百度待了几个月,就心生离意。
一问,才知道,原来这几个月都是在机械重复的采集、清理数据,接触不到真正的项目。
所以,我的建议是:
如果实验室抓得紧,就好好在实验室做项目,尽量争取做含金量高、能够锻炼人的项目;
如果能够偷偷溜出来实习,争取去好的公司、好的部门实习。
实在不行,退而求其次,先去小公司实习,积累经验。
然后再去大公司实习,我就是这样做的;
重要的是,做有价值的项目,比在哪做项目重要。
在大公司打杂,不如在小公司参与核心项目。
2. 论文情况
由于大多数学生都是被捆绑在实验室的,去实习的自由度较少,论文便成了衡量研究生生涯学习质量的一个不错指标。
近几年来,由于 AI 行业火爆,相关的论文数量也变得高产,手握论文的硕士生数量激增。
前几年可能一篇 A 类会议的论文,就可以争取到大厂的 sp 或者 ssp offer。
但现在,我也见过身边有几篇顶会的同学,找工作不太如意。
但毋庸置疑的是,论文对于好的工作、好的薪资,有着至关重要的作用。
例如,腾讯每年的大咖、阿里的阿里星、美团的北斗计划以及华为的科学家,里面最重要的指标,就是
学生发表论文的数量与质量
。
所以,如果想在学术上有所发展,尽量做一些有意义的文章,不要为了发论文而发论文。
一句话总结,
好论文比差论文强,差论文比没论文强。
3. 竞赛经历
其实,在我看来,相对于实习项目和学术论文,竞赛是排在两者之后的选择。
如果在实验室无项目可做,或者对某个领域感兴趣,但不知道如何入门,我推荐,去做一下相关的比赛。
毕竟参与竞赛的好处,有很多。
首先,有详实的数据,要知道,自己做项目,收集数据,是件很艰难的事情。
其次,有明确的目标。
这点很重要,自我学习,一个算法来回折腾,可能最终懂不懂、通不通,界限都很模糊。
但是参加比赛,有着明确的评估指标,最终自己做出的成绩,以及整个过程的进步,是能够量化的。
而且,在竞赛中,有一点很令人折磨,也很令人享受。
就是与同龄人的直接竞争。
比赛时,每一次结果的提交,成绩排名都会同步在排行榜上。
上升了,还是下降了,这些信息都会牵动自己的神经。
这个过程,会激发我们的斗志,对于模型、任务的细节,思考的会更加深入。
竞赛的结果,写不写在简历上,得看整个过程,而不是仅仅看最终的成绩。
如果对这个比赛,自己真的投入了很多精力,有了深入的思考,就可以写在简历上,因为它是一个自己认真对待的项目,有思考、有努力,和面试官交流时,就有了可以沟通的内容。
所以,好的成绩是锦上添花的,而认真对待的态度,可能才是你的核心竞争力。
如果将读研比作经营一家创业公司,两年的时间很短,实习、论文和竞赛,是三个投资方向。
我们的资金,是自己拥有的时间和精力。
我尝试过兼顾,但感到较为艰难,最终还只是在实习和竞赛方面,有所积累。
曾经投过一篇论文到 A 类会议,被拒了。
还是结合着自己目前的实际情况,来判断对什么方向,进行投资,比较靠谱。
身边的同学,找到不错的工作的,基本都是在某一方面有所长。
例如,项目做得很用心、很精彩;
发了几篇优秀的论文;
或者在竞赛中取得了不错的成绩。
别人的路,对自己来说只有参考作用,它只是一个证明可行的模板,而不是固定不变的路径。
结合实际情况,有所取舍,不断的去摸索适合自己的路线,这才是最靠谱的。
以上,希望对你有所帮助。
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