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发帖数: 6999 | 1 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
发信人: hanover (Lafayette), 信区: JobHunting
标 题: 生物 PHD 报个转码工的 offer
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jan 21 21:55:50 2012, 美东)
在版上潜了两三个月，拿了个玛农的哦佛， base十万出头，经验可能不适合面 FLAG
这类公司，我也没来得及投他们，本来打算再练习一阵，结果面了一个就成了。还没有
从，上来发个感想，针对在找工的同学尤其是想转码工的，但是又没有 cs 背景的同学
写一点。
客观背景：
生物来美八年在一个二三流学校挨着了地，其间无休学，无 paper，无实习。 从本科
算起无工作经验， 也没上过 cs 或者是工程学院的课程，出来以后生物算文理，跨院
修课有麻烦 （本科曾有机会修计算机双学位，因为听从师兄师姐建议要学好生物就没
有修，挺后悔的，有 cs 学位无论出国还是找工都要好很多。）
看书：
c++ primer,
clsr 前 1 / 3 不含作业
cracking the code interview 数据结构四章 （算法两章没来得及看）
effective c++ 前 1 / 3，
mitbbs 本版，要学会考古，很多时候我就是搜算法牛人的贴来学，chenpp/quantx/
viisa/lolhaha/ihasleetcode/kirit/guangyi， 还有好几个常驻不常驻的记不住了，
小尾羊的总结这样的要烂熟于心。有些牛人的收藏夹如果可读的话是个捷径，不过在任
何论坛考古.都是基本功，文科的都该有这个 sense, 理科生读过 mailinglist 也应该
明白。
我看书一向很慢，考 G 的时候红宝背了一年还没背完一遍， 最后好像是考前才看完的
。现在也没改善，c++ primer 从 8 月看到 12 月还跳过了很重要的 template 几章
才算基本看完。不过自认看书还比较扎实，可能是因为每次拿起书都要把以前看过的翻
一遍才开始看新的。
过程：
9 月去了学校工程学院的 job fair, 这种 job fair 的问题就是大公司 booth 人满为
患，基本也就是收简历然后告诉你一个 link 去网上投，对求职者其实没帮助。于是我
去跟小公司聊，好几个小公司的聊的还不错，不过收了简历以后也就没有下文了。混在
一堆 engineering master 学生里面，有两个公司 riverbed/panasonic听说我是 phd
又使用 linux 立马愿意当场给笔试写 c/c++ 程序，都是（后来觉得）很简单的 find
middle element in a linked list，按格式打印数字，然后就是 c++ 语法。第一次知
道找工让你当场在纸上写程序。自然一写就错，因为平常都是写 python 处理数据，帮
实验室的 BME 学生写过一些 C/CUDA 程序（其实跟我的研究一点关系都没有），完全
没学过算法数据结构，连 linked list 是啥都要猜的，唯一一点算法基础是小学搞计
算机竞赛时候学的。还有个小公司其实用 gstreamer， 其实我对 gstreamer code 还
比较熟，当下聊的高兴，回去以后没有跟进，也就没有任何下文了。( 教训： c/c++
要过硬，从此看 primer 就有了动力）
同时有刚进工业界的朋友内推过 data scientist 位置，公司说了要打电话聊一聊，到
点电话没来，倒等来了一封据信，有木有！拜托朋友推了另外一个 consulting 公司
data analyst 也没拿到电面。本版 refer 的生物测序公司的 bioinformatics
scientist 和 LAMP web dev 都投了，但是也没有拿到电面，只是生物专业，不是生物
信息/生物统计，还是不对口。还有个 LD 的朋友看见 job posting 愿意内推，结果读
信晚了一个周末，位置也没了。
（教训：找工跟时机太有关了，不是特别大的公司，或者大公司的具体一个组招人就那
么几个月，甚至几个星期，时间过了人就招满了，所以不能等到 ready 了再投。之前
是受到版上和朋友影响，每个人都说一定要准备好再投。我一直是听在心里的，尤其是
之前在 job fair 上的失败说明了这一点。不过现在朋友推的 position 好是好，但是
公司已经招到人了，或者 slow down 了，这时候对于我这样没 cs 相关学位想转行的
人来说就基本没机会了。）
上面两个教训一综合，加上 LD 对我只看书不投有点不耐烦了，加上实验室一个 BME
美国人毕业就保送了一个挺好的公司 (说保送，是他做过一实习，组里头头很喜欢，直
接 onsite，完全没有 technical 问题，问他遇到啥行为问题，他瞪着眼问“啥叫行为
问题啊？”。这样的自然很快拿到了，kao，他答辩比我还晚了 3 个月，基本毕业就找
到了) 他告诉我说旁边软件组在扩招，我又坐不住了。所以总结教训很重要，这个机会
就成了我最后拿到的这个 offer, 那时候我 primer 基本看差不多了，就是算法弱，版
上难题基本不会做。被通知电面的时候别提多兴奋了，这可是我第一个电面，虽然是烙
印。 面前找了个 LD 认识的内部朋友打听了一下，朋友还很热心的说他帮我在内部网
上贴我的简历。电面时候连猜带蒙，题很简单，就考reverse string 这样难度，面官
挺好的。
电面完第三周通知 onsite，所以同学们看到这儿放心，三周也是可能的。onsite 基本
就是白板，不过我觉得侧重在数据结构不在算法，我猜是他家软工跟算法打交道不多，
所以问的也不多。coding 基本不出 cracking 的范围，最多有点变通。因为
cracking 写过一遍所以不怕。说实话 c++ 考得相对简单，难度比板上讨论的问题简单
，primer 上都有讲过。总结：考 c++ 就有这个好处，对 fresh grad level 工作绝大
多数 CS master 会用 java 面，竞争激烈； 而且 java 不考语法自然就全考算法了，
而我这样非科班的算法都很菜。如果考 c++ 和 threading, 45 min 一个人下来，问简
历，问一两个语法，概念，基本只够时间考一个数据结构，再把数据结构和 threading
结合问问，下来算法就算考也得用嘴说了。最后每个面官那里都超时，都来不及要名
片/email. 面的时候头头很惊讶我的生物背景，一面给我隆重推荐他家的 test 职位，
我说我只拿到这个，你随便按哪个面我吧。 第二个面官干脆就玩儿了消失，当时感觉
已经挂了。因为是第一个onsite, 狼狈得把 suit bag 和一件备用衬衣都忘在旅馆了，
估计没有谁像我这么菜吧。
本着在网上刷存在感的目的，总结几点：
1. 为啥考 c++ 对转行合适，上面说了。
2. clsr 是好书
3. 看书要小心，cracking coding interview 的答案里面有错的，找 quant 的绿书上
面也有错的。
4. 如果没写过，至少把一本面试书的题写一遍，而且既然都 c++ 了，写的程序尽量模
仿 stl 借口，比如 traverse binary tree 就最好写成 iterator, 这样也顺便熟悉
c++，而且也练习 oo 组织三类 iterator. 如果只是按 clsr 写就练习不了 c++ 了。
3. 面前要研究面试官，我在去 onsite 路上拿到名单有点太晚了。有个面官直接拿他
的 pet project 问我，回来发现都 host 在网上，要找都能找到，看了他的 code 就
能答上来。
4. 研究面官的时候要学会变通，面试名单上名字可能是全名，而面官网上的痕迹有可
能是用的简缩名，东欧人和印度人这种尤其多。就是因为这个原因我没能找出一个面官
的 project, 事后才找到。
5. communication, communication. 这个多重要呢? 我前面提到的那个保送的美国人
简历上写了 c++，说句不客气的我觉得他完全不懂 c++, 只能算懂一些 python皮毛。
不过别人就是能拿到，不但拿的快拿到了还比我高很多，当然不是马工位置，这个就是
communication / soft skill的厉害。
6. 如果没有 CS 学位，最好积累点软件经验，我没有实习，但是去年暑假自愿为实验
室里面的工程学生写了些 c code, 搭好一个平台可以让他实时实验各种各样的图像处
理算法在 video 上。这个工程学生暑假倒是出去实习了。我一生物学生在实验室做最
工程的 project, 虽然量也不大就 15k 左右一个 project, 前一段生物版上一个生物
信息的 phd 时写了4 万行，所以文科写程序还是有可能很多的。或者你找个 open
source project to contribute, 只要最后进了 repository, 写在简历上都是挺好的
。只要别学 cracking coding interview 里面那个例子一样 onsite 见光死就行了。
这些 project 其实也锻炼读他人 code 的能力，我读过的 code 量是写的的 3 到 5
倍，我觉得到工作中比例应该更高。我不认识学 cs 的学生不知道科班的怎么样，但是
我周围的工程学生其实很多都不读 code，不是不能，是没有那个习惯，当然人也就写
个 matlab, 找工也不是找马工。
7. 如果没有 CS 学位，面试时候需要表现出你能学习。我面的时候很多问题答不上来
，因为 threading 基本没经验，最后也拿到卧佛了。集中精力听，当面官告诉你答案
，如果能根据答案问上些问题表明你在思考学习他说的答案也挺好的。
8. 面试中指出面官的错误要有礼貌。（我因为这个礼貌问题吃过大亏，PhD 到第三年
推倒换导师全部重来。）
9. IT 现在机会很多，google/fb 大招，很多本来 cs 从业的跳去这几家，导致其他软
件或者非纯软件公司的软件部门不好招人，可能进入门槛有一定降低，对转行是个机会。
10. 关于求祝福。我真的不觉得在版上求祝福有用，如果真的有人品一说，你的求祝福
帖乱飞，让想看面试帖的同学不方便，反倒伤了自己人品。都说如果乞丐向你讨钱你给
他饭，向你讨饭给他钱；通常版上来求祝福的我一般不理，上来委婉感概的反而会
bless 一下。我觉得人的人品是守恒的，一处用掉了人品，就该警觉别处缺人品了；如
果一直不顺，要相信好事就在后头.
再说说主观情况，找工的同学可以不看了，加点个人感慨：
回头看看觉得很衰，一起来美的同学都发 nature science 了，师弟师妹 nature 子刊
无数，比我年轻后来来美的朋友都毕业工作多年了。学校里熟人基本走光了，连系里小
蜜都换了三：第一个得爱滋都死了，第二个小蜜升职了，第三个小蜜眼看也要走了，剩
我还在写一篇永远发不出去的 paper。 btw 一边写文章一边找工不容易，我现在完全
同意。这里前两天有人只有 26,27 岁还 来 whining, 真是饱汉子不知饿汉子饥，或者
现在又流行伤痕文青了？
刚来的时候抱着一颗做科学的心，逐渐意识到做科学还是非常需要运气的。一个好的导
师给研究生的第一个课题应该要容易一点。要不然十有八九学生做伤了，心就上了转行
的路。新年里读了去年 Poo 在神经所的讲话，觉得说到了心里面。这些年的经历想必
也不是特例，应该有不少生物学生有共鸣。不过在二三流学校，导师可能本来就没有啥
课题也就不能强求了。为了转行修了不少数学课，修了学位要求的两倍的数学课，虽然
在数学 phd 面前还是菜的一坨。学数学课的收获就是1. 认识了不少数学系和物理转
finance 的学生，好几个 GPA 都是 4.0 或者 ~4.0 的，能时刻鞭策自己； 2. 反过来
看 cs 书觉得容易，clsr 或者 machine learning 类 topic 觉得都简单易懂，就是要
花时间过一遍。其实计算机和数学这些东西比生物要 tractable 多了，或者说公平多
了。
其实投这个 c++ role 本来只是为了找找面试感觉和督促学习 c++，为这学期找 quant
/quant dev 做准备，本来应该找个小公司练手的，结果因为上面说的两个原因找了这
个还不错的公司开练，FLAG 以及 bb 都本来在计划中，本来做好一年抗战的心理准备
，结果是个 surprise，第一个电面第一个 onsite 就拿到了。估计考虑几天还是要从
了，年龄不小了还从来没拿过工资。估计要谨以此文纪念自己为了读 math finance 熬
夜写作业的日日夜夜了，为了读这个二学位还和系里闹翻了，PhD答辩都过了以后还差
点没拿到 PhD 学位。
估计自己不能像 dumand 大牛那样把码工据了继续找矿。这找工就是一 super-
martingale, 或者 american option, 尤其是在美时间有限制的 fresh graduates，
mature date 还特短， 遇到第一次 payback 等于 price 的时候就是 optimal
exercise time 了( price 就是自己算自己能卖多少)。一方面打算稳定一下让爸妈来
旅游一下，那个时代的人生活被国家安排，文化也不高就是想让我有出息，这么多年过
去了我这么折腾结果还是平庸， 现在告诉他们说找到工作了也没有怎么高兴。我对他
们的教育也有保留意见：他们对我的教育里面缺乏金钱的观念，直接造成我按照兴趣而
不是按照经济条件选择了读生物（这个倒是和陈蟑螂没有直接关系）。
最后鸣谢 LP, 完全承包并带领我吃喝玩乐，有时候就算不想去玩也给拉出去了呵呵。
总结了 8 页纸 behavior 问题；还帮我整理 mit 面经，虽然最后没时间了只看了一小
部分。 面试期间从来没有因为失败埋怨过，还总是减压说现在也不缺钱（其实是她不
缺钱吧。。）。还有最后帮总结了问面官的问题，关键是她对我一直比我自己都有信心
，真是不容易。 |
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