入门/转行｜英专转码成功经验分享
来自：look at me now
第一份工作商业银行数据挖掘，经历了整整5个月的社招长跑，终于拿到某手机厂的算法工程师一职。在网上到处找相关工作经验，正好刷到一个文科转码的求助帖就进组了，给姐妹们分享一下我曲线救国的经历，希望对你们有帮助。
【我的背景】
本科985英翻，硕士英国一年半读了类似图书馆信息管理学的专业，MS【想出去读个硕士转专业的同学注意看，有的类似专业是MA】，一年半。
【学习过程】
本科有英国交换经历学了语言学，碰巧有几门统计语言学方向的课，课上用的是当时比较火的R语言。在网上搜索相关资料后发现Python更热门，决定课后学Python和数据分析。申请硕士时就是邀请这几门课的老师给我写的推荐信～
暑期做了两份数据相关的实习，虽然都是都是不知名的小公司，但是是正儿八经的数据分析工作。主要是用Python在小数据集上做分析，画画图写写报告。数据挖掘部分用到的最“高级”的算法就是Apriori。
硕士课选修了一门机器学习，听不懂特别痛苦。靠吴恩达的《机器学习》课程和队友的提携好不容易过了这门课。
课余时间在网上找人组队打打比赛，虽然排名经常100名后，但这些经历写上简历还算有料，面试总会问得比较详细。
【校招】
参加的18年9月校招，我不挑公司性质，只挑岗位性质。同样是数据相关也有很多岗位，我不想做数据运营、数据分析方向的工作，头铁只想搞模型，投出去的简历集中在机器学习和数据挖掘方向。简历去了大厂石沉海底，倒是能百分百捞到银行的笔试邀请。在这里郑重推荐转码姐妹们第一份工作选银行，原因如下：
1、 银行的技术落后互联网，更适合菜鸟蛰伏，但行业趋势向上。
我在银行的零售/个贷部门，数据挖掘方向主要是风控，用到的模型只有XGBoost和决策树，评价指标KS、PSI、AUC。由于模型效能衰减快，需要不断地组合新特征，基本上一期模型刚上线就要准备第二期了，所以对相关从业人员的需求不间断。落后互联网的点在于行业内没有机器学习/深度学习大牛【有也很快走了】，都是git clone，没有自己的技术护城河。
但是，领导很支持搞人工智能方向的项目，有没有成果先不说，至少大家都默认有搞头。自然语言处理，图算法，计算机视觉，语音，声纹方向的风控都可以另起项目，新人自己主导，很容易加绩效倒挂老人，毕竟从0到0.8很容易，从0.8到1很难。
社招时发现银行的技术和外面其实没有脱节那么厉害，很多相关平台可能不好用（网页版堡垒机，任务调度平台，wiki，git，自动部署平台，生产查询等），但该有的都有。大数据开发那一套，能和互联网大厂的面试官过几个来回。到了新公司上手也很快，熟悉了环境两天就能开始开发，因为知识点是互通的。
2、 银行没有KPI，压力小，做不出效果也没有心理负担。
初入行老实说我甚至不知道怎么用Git，没写多少高级SQL【拉链，断言，分区，分桶，函数】，不知道服务器堡垒机，虽然这些技能是最基础的。但银行给我们的适应期真的很长哈哈，最开始一个月基本上就在熟悉环境，周报没什么好写的，领导也不追究（和领导本人有关，银行行业无关，据我所知，部分银行PUA较严重）。
此外，银行同事之间没有勾心斗角（因为不同级别之间薪水差距小），分工明确，找人帮忙响应很及时也很快，非常舒服。
3、银行955有更多空闲时间可以学习、思考。
除了项目冲刺周期内，其他时候真！的！很！空！闲！每天准时下班，想留下学习还可以提加班费【需要巧立名目你懂得伐】。我的大数据开发和深度学习都是一边工作一边学的。
4、工资和福利还行
比不上大厂的工资包，但是时薪绝对高！因为加班可以转调休！同事最长连休5天出去玩，我本人凑来凑去春节也休过15天长假！工资照发，一毛钱不少！安排好自己的项目进度的前提下想休假就可以休假，领导都会批。
【社招】
社招大厂投的腾讯和字节和蚂蚁，全军覆没。总结如下：
1、 背好八股文。
基本上大数据开发、机器学习、深度学习、数据库等计算机基础都要准备。
2、 刷力扣题。
3、 一定要非常熟悉自己的项目。
目标，数据来源，选模型，训练细节都要能说清楚是什么为什么怎么做。
【树洞-随便说点职场感悟】
1、 态度要端正
千万不要把“我头脑笨”“你好厉害啊，我都学不会”这种带有强烈自贬语气的话挂在嘴边。学生思维喜欢“藏拙”，喜欢说“唉，这次考不好”，工作中上级可不喜欢听你这么说噢。这样的说辞其实给人带来强烈的“我是巨婴”的印象，一点都不萌！
今年带的一个新人属于在我还没有教之前就喊出“这么难我学不会的”的这类同学，私下里组长已经跟我吐槽过了。发布了一个简单的任务，验收时发现给做得一团乱，我就意识到这个新人是个“蠢”的，接下来态度就变得很敷衍，不想被对方拖入泥潭（时间上精力上），不肯合作做项目，不会积极带。毕竟带人是没有KPI的，自己本职工作还要做！遇到肯带自己的老人新人真的要怀有感恩的心。
2、新人与老人
校招可能是唯一一段可以头铁说“我不会”“我在学”的时间了吧，社招人说出这句话只会收到别人内心的白眼。所以各位新人在发现公司里带自己的老人很“水”的时候要放平心态，因为他们说不出“我不会”这几个字。至于不带你的老人，他们说出“我不会”可就要自然多了🤣。新人不要因为老人“水”就心怀不忿，而是多方面观察，学习对方的优点。
3、持续学习
持续学习学的不仅仅是自己的一亩三分地，而是所有外面需要的技能。我经常会浏览招聘网站，找到自己喜欢的岗位查要求作为自己的学习目标。而且互联网时代学习成本并不高，机器学习深度学习那点东西资料巨多，根本没有想象中难，不要自己吓自己。
一个问题30分钟内无法独立解决再问别人。一来可以过滤低级问题；二来可以在问别人时以“我刚刚试了blablabla都不行”起头，表示诚意；再来可以防止自己钻牛角尖走死胡同太长时间，影响心情和工作效率。
4、 说比做的重要，当然做也重要。
根据我自己的观察，动不动就拉会议，茶水间一坐高谈阔论，朋友圈总是转发高新技术，办公室电话不断和业务扯需求的员工，领导都会比较重视。
5、 管理与技术犹如鱼与熊掌，二者不可得兼。
管理耗费的时间和精力比同学们想象的要多，真的。初入职场时我很喜欢以“代码写得怎么样”评判自己的组长/领导，但真相是，大部分人根本没有写代码的能力，只有“组装”代码的能力，单靠“组装”代码的能力应付业务绰绰有余，这也是我能够转码成功的重要原因🤣。
如果你的上级如果做管理方面的任务比较多，那是在拉项目，分解项目，把控项目进度，为项目失败擦屁股，写PPT，写报告，向上管理，有好处时争取更多名额。如果上级没做好这些，那可以考虑跑路了。
如果你的上级如果做技术方面的任务比较多，那是在code review，指导你的代码风格，分享自己的得意代码，关注行业最新模型，搞各种fancy的成果放在展示厅【要会动的那一种】，让领导相信你们组是宇宙第一，带组员去各种分享会，带着你们写专利写论文。如果上级没做好这些，那可以考虑跑路了。
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2021-06-18更新
已经入职新公司一段时间了，惊喜地发现自己居然还hold得住，有姐妹评论说想了解银行需要的算法技能，建议如下：
1、Hive数仓
必要：
a. SQL
b.内置函
进阶：
a. 使用Java开发自定义函数的能力。大公司一般有团队开发UDF，自己可能有需要用上的时候，无论是自己开发还是和数仓团队沟通需求，了解自定义函数没有坏处。
2、传统机器学习
必要：
a. Python，主要掌握pandas，numpy，matplotlib，sklearn
b. Spark，主要掌握spark core，spark SQL ，spark mllib。其实Spark也有Python版本的PySpark，据我观察不同团队有不同选择，没有高低之分。
c. WOE，KS，IV，PSI几个指标/特征处理方法
3、锦上添花
必要：
a. NLP，其中Word2vec和TF-IDF可以为机器学习模型衍生特征。
b. 图算法，构建客户社交网络，主要用于图特整挖掘，分团等。
进阶：
a. NLP中的RNN，LSTM
b. GNN中的GraphSage和GAT
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 2021-06-29更新 感谢姐妹们的捧场！最近平均每一天都能收到3个收藏/点赞，有姐妹评论说想了解从0开始系统学习的路径，结合我个人经验建议如下： A. B站20天Python入门
B. 数据分析实战
同时要学习数据库，初级阶段从关系型数据库开始，在自己电脑装个MySQL练练吧(wink)，进阶可学Redis。
C. B站吴恩达机器学习入门
D. 银行风控机器学习实战
E. 深度学习进阶
上面这本学习后还有余力的同学们可以在下面NLP和图论中选学1-2门，入手不亏。
F. 大数据开发
学完以上课程对于校招生来说找个银行做数据挖掘绰绰有余，可以进去以后在工作中学习大数据开发的知识。对于转行的社招人士来说，需要继续学习：
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 2021-10-23更新 感谢姐妹们的捧场！不知不觉间收藏已经超过1.2k了！刚写完转正答辩的材料，分享一点工作和技术经验：
【工作感悟分享】
1、银行技术果然和大厂有沟（先不要脸地把我厂定位为大厂）
大厂真的人多力量大，要什么工具有什么工具，要什么平台有什么平台，什么平台谁负责一找一个准。总体来说开发体验很好。而且在大厂真的会涨见识，我甚至还学者写了一篇需求文档给开发嘿嘿。
而且技术不是百度一下读几篇文章就能理解的，还是得用起来，一实操什么都通了。
2、大厂和银行的工作日常有区别
首先是聊天频率少！很！多！每个人一进来就坐下哒哒哒开始敲键盘。工作节奏快，每个人都很忙，所以开会速度一慢领导先受不了了，催着加快进度，抓重点讲细节。
其次是大厂对技术追求高。特别是领导和银行很不一样，银行领导有管理出身的（日常行政和党务），这里目前没遇到过，不是技术就是产品出身。因为招聘时卡学历卡工作背景很严，同事质量显著提升，啥啥都会，啥啥都能干。
【技术分享】
推荐以下几本书作为项目实战，我都把代码打了一边觉得还可以，按顺序进行：
感谢姐妹们的收藏，之前一直在微博更我的个人日常，但是最近456被微博的骚操作恶心到了，已经转战小红书，用户名是：温度较低。感兴趣可以关注～
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