3.offer和薪资选择
下面我们来聊一聊offer选择的问题 。
首先建议大家在秋招前尽早确定自己目标是哪种类型的offer ， 因为不同类型的offer要求的能力差别可以很大 。 其次确定了选择后 ， 可以了解目标offer需要的能力 ， 方法则是通过看对应offer的面经 ， 来了解面试风格 。 当你还不确定自己想选哪种offer的时候 ， 可以培养一些通用的能力 ， 而能力强的同学则可以“我全都要” ， 到最后再选择 。 但大多数同学到了研二的时候则需要开始思考目标 ， 并做一些针对性的准备了 。
外企VS私企
外企：谷歌、微软、Hulu、Airbnb、Optiver、Bingo、Shopee等；
私企：BAT、TMD、快手、拼多多、CV四小龙和其它独角兽等；

外企	私企
工作 时间	普遍955	普遍995
薪资	批发价较高 但一般不会特别高	批发价较高 高得可以特别高 （SSP级以上）
成长 空间	天花板低	天花板更高
出国 机会	相对多	基本没有
工作 内容	业务少部分核心、大部分边缘	业务可以很核心 （取决于组）

算法岗VS开发岗
算法岗：使用机器学习/深度学习解决业务问题；
开发岗：前端、后端、系统开发等；

算法岗	开发岗	????????????
难度	近两年供过于求 难度较大	近两年 ????????????供不应求 难度相对较小
薪资	差不多 上限可以很高（阿里星、美团北斗、快手快Star等）	差不多 一般来说上限没算法高

下面讲一下我去年秋招是如何备战算法岗的以及部分面经 ， 原文可以去我的知乎上查看 ， 标题：2021我的互联网秋招算法岗总结 ， 从零到八家大厂SSP 。
4.复习顺序?
4.1 基础知识
除了极少数公司会在一上来就要求你做一道编程题以外 ， 大部分互联网公司都会在你的自我介绍和论文之后开始进行基础知识的考察 ， 因此它的重要性不言而喻 。
基础知识的复习有两种途径 ， 一是看书 ， 二是看视频 ， 这取决于你对哪一种途径接受知识的速度更快 。 我选择的是看书 ， 一是因为视频不一定讲得面面俱到 ， 二是视频质量如果不过关 ， 很有可能某些细节的讲述是错误的 。 以推荐/广告岗位为例 ， 我主要看如下书籍 。

• 周志华的西瓜书《机器学习》
• 李航老师的《统计机器学习》第二版
• DL圣经《深度学习》 ， 又名花书 。
• 《百面机器学习》
• 《概率论与数理统计》、《线性代数》、《凸优化》
• 推荐/广告：《深度学习推荐系统》、《计算广告》等

如果时间有限 ， 可以直接去看第二本蓝皮书和第三本花书 ， 这两本书一定要从头到尾仔仔细细的过一遍 ， 因为基础知识的考察无外乎就是机器学习或深度学习里的知识 。
当这两本书过完一遍之后 ， 再看西瓜书的效率就会快很多了 。 除此之外 ， 第四本书可以留在你将要面试的那几天着重去学习 ， 因为你有了前几本书的知识做铺垫 ， 第四本书就可以当成八股文去背了 。
前提是一定要在你理解这些知识之后 ， 因为单纯的死记硬背面试官其实很容易就会发现破绽 ， 毕竟现在每个人都会背 。 对于本科学习过的线代和概率论 ， 建议大家也复习一遍 ， 因为在我的面试过程中就有面试官残忍的提问了 ， 虽然概率不高 。 对于学有余力的同学 ， 可以去看一些推荐/广告方向的工业界人士出版的书籍 ， 这一块的知识考察往往会穿插在整个面试中 ， 有的面试官会在最后当成开放题进行考察 。