6.1.17. 工作¶
多申请了几家：如果手里没有颇具竞争力的 offer，你在薪资谈判中就会处于严重的劣势。面试练习也的确给了我很大的帮助。
我了解的公司更多了。居然有那么多不错的工作我都没有考虑过！一些最有趣的职位（以及最好的 offer）来自我最初没有考虑过的公司。
我找工作花了挺长时间（从投出第一份简历到接受 offer 大约有半年时间），但我也是精疲力尽：那几个月我基本都是在机场、酒店、面试间度过的，不断接电话、和 HR 谈薪资。
不要指望在这个时期做什么工作。正如一个同事所说：「你的头脑总是被那些招聘反馈占满，没有多余的精力去想 ICML。」
几乎所有的面试官都会抽时间询问职位、团队或公司的相关问题，我喜欢询问工作与生活的平衡、工作的难点或他们对工作不太喜欢的地方，大多数人都会诚实坦率地回答这些问题，这会展示未来工作一些尖锐的问题所在。
6.1.17.2. 公司如何评判价值¶
业务成就
技术难题
工程设施
我认为面试人员常常故意不具体说明一些问题，就是想要看看我的反应，并且愿意提供帮助或与我讨论细节。这种面试从不像是一种对抗过程，而更像是同事之间的讨论。
关于招聘人员
我从没有见过像招聘人员这样将胡萝卜加大棒的把戏玩得如此炉火纯青的一群人。
他们会告诉你「这是我们能给的最高待遇」（一周后就变了），还会跟你强调「他们会为你破例，因为你是一个非常优秀的求职者」（而实际上提供给你的东西和别人相差无几）。
他们还会凭空捏造出严格的 deadline（五分钟之后就会告诉你他们完全接受延期），他们还会告诉你，他们不会重新谈判（但只要你拿出更有竞争力的 offer，他们还是会重新跟你谈），还会说他们在过去两个月内在面试其他候选人（但他们绝对不会放弃跟你谈）。
感觉招聘人员总是想确定我是不是真的想选择另一份 offer 而不是他们的，还是只是利用他们与另一家公司重新谈判。我想这一切都在意料之中，而我最好的建议是始终保持礼貌、耐心和执着。
先分享一下我的经验吧。我帮我们组和其他机器学习组面过50多个candidates（含校招或社招、全职或实习）。面试前一般会有prebrief，就是hiring manager会描述对candidate的机器学习或者深度学习（DL）的水平的预期，然后面试官相应地设计面试题。
假设candidate真的把整本书吃透了，根据我面试的数据：
Breadth方面：
能过。
Depth方面：
如果candidate本身做过深度学习项目，我一般会结合这个项目问一些深一点的问题，大部分问题回归本质后，答案都在书里。
如果candidate无DL项目经验，我会从一个基础的问题开始和candidate聊，一般这个candidate会有意无意地显示出自己比较擅长的方面，然后我会在这方面问越来越深的问题，判断candidate在最擅长的方面能达到什么水平。假设这个方面与深度学习有关，我一般再深挖的问题无非与方法细节、数学分析、实现细节有关，这些书里都涉及了。
现在工业界用深度学习比较普遍，所以大部分机器学习工作都直接要求深度学习背景了。比如prebrief的时候很多hiring manager会明确告诉我机器学习breadth/depth只需要关注candidate在深度学习方面的水平。但如果一个职位强调传统机器学习方法的话，我觉得在本书基础上可以根据职位需求多准备一些传统机器学习的基础知识。