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首先晒战绩吧：我是去年毕业，前年找实习和工作的学长。实习拿到了微信支付（深圳）和蚂蚁Oceanbase（北京）的offer。拿到这两家之后，其余的公司就没面了。秋招时候的战绩：蚂蚁OceanBase的转正：Package大概35w 猿辅导：SSP，Package 35K*14 + 10w期权 * 4年，总包大概60W 企业微信（广州）：SP，35W年薪 + 5w股票 * 2年，总包大概40w左右还有美团S档，快手SP，百度，字节等。。。。不过总包记不得了。我去年找实习和工作的时候在论坛得到了许多学长学姐的建议和指导，才能让我最后找到一份满意的工作。即便开始工作了，身边也很有很多北邮的前辈，每每见到都感觉十分温暖。我想我也应该为北邮人的这种传承和互帮互助的文化添砖加瓦，为当年像自己一样的学弟们指路，提供我力所能及的帮助。 1，关于实习。实习一定要早，越早越好，因为到后面坑位就少了，坑位少，简历多，就意味着团队的选择更多，此时站在团队的角度考虑，一定会优中择优，提升面试标准，所以找实习的时候，不要想自己还没有准备好，因为你永远准备不好。一方面，你对“准备好”是没有一个认识的，你没有经历面试，不知道市场的规则和用人标准什么样，你就没办法评价自己是不是准备好了。另一方面，过多的准备会错失重要的时机，许多同学本来可以在提前批的早起轻松通过面试的，但是在正式批的后期却被挂了，这里时机的优先级一定是要先于准备充分的程度的。所以如果真的怕自己没准备好，就找一些小厂先面着看看面试的标准，并且积累面试经验。但是最重要的是，一定要开始面！！！哪怕面不过，不要怕，去面！ 2，关于技能因为现在技术的分支太多了，我就说我自己了解的领域吧。我现在在蚂蚁的OceanBase分布式数据库，语言主要是C++，偶尔写些python。对于C++而言，有些是必须要掌握的，也是面试中会高频考到（即使没考到你说出来也加分）的内容。智能指针、生命周期管理方案、RAII、锁、内存序、TCP、数据库等，基本的数据结构和算法（排序高频考察）。加分项：分布式相关理论技能（如对分布式一致性的了解，raft、paxos、gossip协议等）应该列举得不全面，但是够用了，说实在的，不图全面，图的是了解的深度和能说得多么“出彩”。 3，关于刷题刷题是一定要刷的，什么时候刷都不嫌早，刷多少遍都不嫌多，但是刷题的范围一定要限定在高频题了，放弃hard。高频medium和easy要刷至少2遍。 https://leetcode-cn.com/problemset/leetcode-hot-100/ 我的做法是刷leetcode最受欢迎的100道榜单，并且刷了两遍（跳过了hard）。并且《剑指offer》也刷了两遍，当然和榜单里的题目有一定重复。我第二遍刷《剑指offer》的时候已经可以一天刷50道了。刷题其实也是一种应试能力，能不能答对算法题其实是面试过程中占比很高的一部分。因为面试官的技术栈很可能和候选人对不上，这个时候聊技术基本上都是自说自话。这种时候大家都能相信的东西就是算法了。另一方面，算法题写得好，最起码说明了一定程度的代码功底，毕竟这东西是没办法背下来的。 4，关于方向的选择这个建议比较主观，现在大火的领域：AI、分布式、物联网、区块链，还有传统的前端后端开发。 AI：细分了机器学习、深度学习、大数据处理等，我虽然也研究了一阵子，但是后来放弃了，我觉得这个技术还是很有用的，但是大家在前两年对这个领域的关注程度似乎超出了这个领域能创造的价值，在我学习这个领域的时候，我意识到机器学习和深度学习技术本身还是有一定局限的，我期待并且相信这个领域的美好未来，我相信这个领域能够改变人类，但是还需要新一代的变革技术的出现。我认为可以选择这个方向，但是现在似乎没有我找工作的时候那么火了？了解的同学帮忙补充一下。分布式：细分为分布式存储、分布式计算等，个人感觉属于被低估的领域，例如在学校有很多关于机器学习和深度学习的课程，但是关于分布式相关知识的课程就比较少了。因为我个人是做这个方向的，未来10年我是比较看好这个方向的，而且和传统的后端开发也比较接近。个人比较推荐。物联网：如果选择这个方向属于是布局未来，要在前期能耐得住寂寞，因为从工资上来看，这个领域的工资还是不如大火的其他领域的。区块链：我认为这是正在改变世界的技术，因为它改变了信任的机制，我个人非常看好，但是我不知道国内有哪些靠谱的公司和岗位，蚂蚁和腾讯好像都出了自己的链。 5，关于工作时间现在996大行其道，还能每天6点下班的公司我就没咋见过了，可能微软这样的企业好一些。如果想要work/life balance，那么选择外企吧，微软、freewheel之类的。阿里、腾讯等团队的工作时间普遍较长，不排除有个别团队下班早，但是要细心甄别。猿辅导大部分部门属于清流，7点就可以走，薪资还很高，也有个别部门加班很严重（斑马？），但是福利待遇应该也不会差。 6，关于offer的选择这真的是个见仁见智的问题，主要要问自己一个问题：你到底想要什么？我其实一开始去了猿辅导，工作体验好，福利待遇高，雰围也不错。只不过做的事情相对来说没有那么喜欢，技术栈也感觉不对我的胃口，所以最后还是回了蚂蚁的OceanBase。感觉读分布式领域的paper，写C++代码，追求极致性能，才是我个人追求的事情。虽然工资上前期差了不少，后期也不一定能弥补回来（不，我相信一定可以的！），但是做人嘛，开心最重要啦哈哈 7，更多。。。。还有更多的话题值得讨论，但是我一时间也不知道该讨论些什么。各位同学评论区留言吧。另外我觉得大家孤军奋战也不利于自己找工作。我打算建个群把大家聚集起来，一方面可以帮大家解决困难，另一方面大家互相之间也可以作信息交换。如果有些问题不方便在群里问，也欢迎大家加我的个人微信546976189 7. 关于分布式领域以及C++的学习说实话在校阶段接触这个确实比较少，这点上大家应该都一样。分布式技术不像很多新兴的很火热的技术，很多技术都是几十年前的东西。之所以分布式这个概念火起来也是因为随着数据规模的扩展，存储、计算、IO瓶颈在单机上日益凸显。才反过来倒逼大家在应用困难的分布式理论打造高性能的系统，所以是个理论成熟，但是应用还在发展的领域。分布式领域有几个基本的问题：分布式系统的可用性、分布式系统多副本间的一致性，分布式存储、分布式计算，分布式资源调度（负载均衡）等。从学习路线的角度来讲，我认为读paper是最有效的，很多还是很老paper。组里给新人的分布式以及数据库相关的paper list如下（顺序无关），可以先从raft、paxos看起，解决的是分布式系统基本的共性问题。 [1] Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leung. The Google file system. In 19th Symposium on Operating Systems Principles, pages 29-43, Lake George, New York, 2003. [2] Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh, Deborah A. Wallach, Mike Burrows, Tushar Chandra, Andrew Fikes, and Robert E. Gruber. Bigtable: A distributed storage system for structured data. In In Proceedings of the 7th Conference on USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation - Volume 7, pages 205–218, 2006. [3] J. C. Corbett, J. Dean, M. Epstein, A. Fikes, C. Frost, J. Furman, S. Ghemawat, A. Gubarev, C. Heiser, P. Hochschild, W. Hsieh, S. Kanthak, E. Kogan, H. Li, A. Lloyd, S. Melnik, D. Mwaura, D. Nagle, S. Quinlan, R. Rao, L. Rolig, Y. Saito, M. Szymaniak, C. Taylor, R. Wang, and D. Woodford. Spanner: Google’s globally-distributed database. In OSDI, Oct 2012。 [4] Alexandre Verbitski, Anurag Gupta, Debanjan Saha, Murali Brahmadesam, Kamal Gupta, Raman Mittal, Sailesh Krishnamurthy, Sandor Maurice, Tengiz Kharatishvili, and Xiaofeng Bao. Amazon aurora: Design considerations for high throughput cloud-native relational databases. In Proceedings of the 2017 ACM International Conference on Management of Data, SIGMOD ’17, pages 1041–1052, New York, NY, USA, 2017. ACM. [5] Leslie Lamport. Paxos made simple. ACM SIGACT News (Distributed Computing Column), 32(4):18–25, December 2001. [6] Diego Ongaro and John K. Ousterhout. In search of an understandable consensus algorithm. In 2014 USENIX Annual Technical Conference, USENIX ATC ’14, Philadelphia, PA, USA, June 19-20, 2014., pages 305–319, 2014. [7] H. Berenson, P. Bernstein, J. Gray, J. Melton, E. O’Neil, and P. O’Neil. A critique of ANSI SQL isolation levels. In Proceedings of the 1995 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD’95), pages 1–10, New York, NY, USA, 1995. ACM Press. [8] C. Mohan, Donald J. Haderle, Bruce G. Lindsay, Hamid Pirahesh, and Peter M. Schwarz. ARIES: A Transaction Recovery Method Supporting Fine-Granularity Locking and Partial Rollbacks Using Write-Ahead Logging. ACM Transactions on Database Systems, 17(1):94–162, 1992. [9] R. Johnson, 1. Pandis, R. Stoica, M. Athanassoulis, and A. Ailamaki. Aether: a scalable approach to logging. Proc. VLDB Endow. , 3:68 1-692, September 20 10. 另外同学也想问一些书籍资料，希望有中文的书籍作为知识参考。推荐《数据库内幕》，前半部分将数据库，后半部分将分布式，还算深入浅出，虽然讲的不深入，但是作为入门书籍还是不错的。关于C++学习的部分，个人是推荐陈硕的《linux多线程服务端编程》，以及《effictive C++》，c++还是要多练习的，其实代码量很重要。祝同学们都能拿到心仪的offer！

【心得】关于实习和找工作