入职小红书！零基础转码找实习的学习路线

这段时间又是找实习的高峰期，有很多uu在问主包是怎么才能找到第一份实习。其实主包在第一次实习的时候发过一次学习路线分享，不过这么长时间过去了，主包又有了新的感触，所以重新写了一份转码找搜广推实习的学习路线分享给大家，希望对大家有帮助。
以下是主包的一个学习路线，几个部分可以并行学习，但是一定要注意主次之分⚠️
（顺序代表主包认为的重要性顺序，仅个人意见）

1️⃣手撕（顺手学Python）
手撕一定是找到实习最关键且最容易上手的一个部分，可以说当你其他部分都很薄弱的时候，手撕就是让面试官给你通过的关键一手。
时间紧，任务重❗
找第一份实习的时候只需要反复刷力扣hot100中的easy和mid即可，日常实习90%的手撕都是hot100原题或改编。
之前没有相关算法经验的同学，建议放弃自己思考，第一遍刷题的时候，每题直接找一个能看懂思路进行复现，甚至是背诵 。第一次找实习建议至少刷三遍再去面试，最好是能做到看到题目就知道思路。力扣没准备完善千万不要着急找实习，不然可能会浪费宝贵的面试机会。
同时面试前要了解该公司手撕是核心代码模式还是ACM模式，如果不会读取输入建议提前学习下。
此外还有一些常见的非力扣手撕，包括AUC和注意力等。

2️⃣推荐系统相关项目（or自己做过的深度学习项目）
项目是你唯一能够和面试官进行交流的环节，一定一定要熟悉项目中的每个细节，包括特征工程，模型结构，模型训练，评估指标，优化过程等等。

推荐系统常见的项目主要有阿里云天池新闻推荐和kaggle otto。但是现在只是复现这两个项目有很大概率是过不了简历的，所以最好是能缝合复现经典论文模型：比如复现Wide&Deep、DeepFM、DIN、DIEN等经典推荐模型。不一定要有效果（没效果也可以编有效果），但是一定要能讲清楚原理等。
或者可以尝试复现一个生成式推荐项目，这类项目在面试中会很有亮点，大家可以自行在网上找资源。

3️⃣推荐系统和大模型
因为第一次实习之前，面试官实际上是默认你没有具体的业务经验的，所以这部分除了项目中涉及到的内容以外，只需要有个宏观的认识即可（包括推荐系统各个部分的作用与模型发展史，有时间可以再看看大厂前沿的模型）。

还有一半写不下了，可以查看图片中的内容。
祝愿每位同学都能顺利获得心仪的实习offer！
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