求职记录 MLE / RE 求职笔记

25-26 intern 求职

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那一轮面过的岗位

2025–26 那轮找实习，面过的岗位主要在 ML / AI、Quant、软件开发和数据科学这几个方向：

这里是面试经历，不是 offer 列表。下面聊我准备时走过的弯路和后来想明白的事，具体题目和各家的流程就不写了。

现在我在找全职，新的记录放在 26-27 new grad 求职 🚧。这篇还是留给那轮找实习的经历。

那时刚开始读 Georgia Tech（GT）的 MSCS，没有业界实习经历。大学里大部分时间都在做研究，想去公司看看，但对岗位和面试都不熟。

于是开始刷 LeetCode、准备 BQ（行为面试），一边准备一边投。最开始公司大小不挑，岗位也不挑：QR、QT、MLE、SDE、DS，都投过。

当时觉得多投一点，总能多几个机会。后来面试来了才发现，机会多了，准备时间并不会跟着多。

不同岗位多少有些基础是通的，但真到准备时，差别比我想的大。SDE 的 coding、MLE 的模型和项目、quant 的概率统计，不是把同一套材料换个顺序就能用。

我对 QR 尤其没概念。之前没认真了解，拿到面试才开始补，准备得很赶，也挤掉了其他方向的时间。问题倒不是不该试，而是我没给这个尝试留够时间。

有一场面试前，我一个月刷了 120 道题。在那之前基本没有刷题基础，觉得自己已经花了不少时间。

但到面试里，coding 速度和思路还是不够。后来加了一轮，最后也没过，挺可惜的。

现在想起来，题数只能说明我做了多少，不说明能不能在没看过的题里找到办法、把代码写稳。我需要的不是把这个数字继续往上堆，而是回头看看哪些方法真的会用了。

折腾了一轮，我更确定自己喜欢的是 research 和 product 挨得近的工作：能研究一个问题，也能看着做出来的东西被用上。所以后来主要准备 MLE / Research Engineer。

这不代表其他方向不好，也不是说试过的都浪费了。至少试完以后，我更清楚自己愿意花时间学什么，也知道同时准备很多方向对我来说不太现实。

我需要考虑 sponsorship。那轮里，一些小、中型公司的机会就因此不太适合，我在这些地方拿到的面试也很少。

这是我当时遇到的情况，不是说某一类公司都不支持。后面再投，还是要看具体岗位和当时的政策。我把它写下来，是因为它确实影响了我的选择，不能假装只要准备好技术就什么都一样。

面试官有很愿意提示、认真讨论的，也有让我觉得挺抽象的 😂 不过几场面试还不足以让我评价一家公司的日常工作，更别说给别人排一个公司榜单。

如果再来一次，我会更早了解岗位，把主要精力放在自己想做的方向，也给 coding 多留一点持续练习的时间。不会因为某个方向热门，就默认自己也得去试。

下一轮还在进行，这些想法也可能继续变：