博主是19年7月毕业的应届生：985、A+学科硕士。2018年的秋招收获了：百度、腾讯、头条、美团、猿辅导、度小满、猫眼、流利说等offer。offer薪资最低30W，最高35W。
2018.4-2018.9，秋招准备了整整半年。整个准备期间有过迷茫、沮丧、自我怀疑等一些负面情绪。现在回过头来看，这些负面情绪大多因为对自己的定位不准确造成的。从另外一个角度看，求职面试从某种层面讲其实也是一种“应试”，因为在面试主要是对：基础知识、项目、系统设计、数据库、框架源码等的考察。我切身体会：“有考试的地方就会有技巧”。诚然，我们不能把我们的职业走向完全压在“投机取巧”上，技巧只是“锦上添花”。求职面试是长期积累的过程，“求职技巧”可以帮助你更好的把握机遇，更好的向面试官展示自己。
求职定位
你要找哪个领域的工作：软件开发(java还是C++)、测试开发、算法、大数据、Android、IOS.....？职业定位“越早越好”，否则后期可能会因为准备时间不足而手忙脚乱。如果你曾经接触过上面好几个领域，那么求职定位对你越发重要，求职之前一定要清晰的知道自己今后想从事哪一个领域的工作。求职定位模糊，在求职后期可能会出现一种尴尬的情况：你懂的领域比身边同学广，但是就某一个领域而言和任何一个同学相比都没有优势，这在求职市场上并没有任何优势。另外，在投递简历的时候，一家公司其实只能投一个岗位，即使某家公司允许投递多个志愿，实质上还是优先第一志愿。这也说明公司在招聘时目标明确，面试你的面试官只是负责某一个职位/领域的面试，也就是面试官需要招聘对这个领域有较深刻理解的同学，而不是想要招聘一个接触过多个领域，但是每个领域都是“半桶水”的同学。换句话说，求职初期的自我定位十分重要，尤其是对哪些博学的同学而言。对某一个领域有知识的深度，知识的广度这时会是一个加分项；只有高度没有深度在求职市场上并不占有优势。清晰自己的定位，明白自己的优势和不足在求职市场上显得非常重要。如果不明确自己求职定位，焦虑可能会一直伴随你的求职过程。求职定位清晰：你只和同一职位的同学竞争；准备过程目的性较强；专注某一个领域的求职会比广撒网对与某个领域的理解更深。
从开学到求职，期间你必然会接触到不同领域，但是该选择哪个领域呢？从后往前看，临近招聘的前几个月，你只能选择你最熟悉、最有把握的领域（不太熟悉的领域，你的准备时间可能不够），这时你的选择的余地较小；时间线再往前推，此时选择余地会很大。接触过不同的领域，对各个领域也有一些自己的认知，结合职业的发展方向、待遇等即可大致做出选择。必要时可以咨询学长、师兄、师姐、父母、长辈、朋友的建议。切记职业定位一定要清晰，最好在求职之前半年确定。
工欲善其事，必先利其器
如何及时投递简历？介绍几个求职必备微信公众号(排名分先后)：牛客网、校招日历、19应届生、内推军、招聘消息汇总、头号内推圈、offer先生。公司很多，而且每个公司开始校招/内推的时间不同，上述几个公众号会及时跟踪各个公司校招/内推开始时间，并且会及时发布消息，有了这几个公众号就不必担心忘记投递某些公司了。另外，这个网页包含了足够多的企业校招/内推起止时间：牛客网首页->求职->校招日程、笔试日程，好好利用这个网页，这将大大节省你的时间。
另外，大多数公司要求在线填写简历，这将花费大量的时间。这里介绍一个牛客网工具：牛客简历助手。它是牛客网开发的一个“扩展程序”，就是浏览器中的一个小工具，支持一键填写简历，可以大大提高简历投递的效率。
什么时候开始准备？
每个人情况不一样，准备的需要的时间也必定不同。所以，从后往前：7月份逐渐有公司开始内推了，7月下旬-8月底又是一波内推的高潮。内推可以理解为“提前批校招”，但是内推大多是不需要笔试的，内推只要过了简历筛选，就可以有面试的机会。一定要抓住内推的机会，内推招的人数可能会比较多一些，内推可以理解为各个公司的“抢人大战”，一般来说内推之后还会留一部分名额给到9月以及之后的校招，相对于一个公司有两次机会：内推和校招。但是也有可能内推招满了，此时就校招就没有名额了，比如说阿里巴巴，阿里巴巴今年在7，8两个月基本把人全部招完了，所以阿里巴巴今年校招几乎不招人了（如果想进阿里巴巴，最好尽早走内推渠道）。所以呢，6月底-7月初你要完成第一遍的复习——该看的书、源码、项目应该要比较熟练了。当然，人是会遗忘的，所以7月之后，重点准备第二轮复习以及通过自己的面试、网络上的面经查漏补缺。越到后面：简历投递（大多是在线简历填写）、面试（有的需要到对应酒店面试）、电话/视频面试等将会占用很大一部分时间，尤其是9月份的面试，9月份的面试大多需要去酒店面试，路上将占据很大不一部分时间，加上坐车的劳累等，希望大家有个心理准备。相对而言，内推较为轻松了，大多是电话和视频面试，不用到处奔波，好好抓住7月到八月中旬的内推黄金时期。如何拆分利用求职路上的时间呢？建议平时的笔记最好使用具有在线同步功能的软件，这样在车上也可以用对应的手机APP复习。身边同学用的APP主要有两种：有道云笔记（免费）、为知笔记（60元一年；按月的话是6块一个月，个人感觉挺好用）。
如何准备：书籍推荐、考察点
这里以java为例，面试中的考察点：java基础、jdk源码、JVM、并发、分布式问题/消息中间件（zookeeper、kafka）、后台框架（SSM等）、MySQL（索引结构B+树、MVCC原理、主从、SQL语句）、NoSQL（HBASE）、Redis（常用数据结构、某些数据结构源码、Redis集群、分布式锁）、算法（大部分是牛客网、LeetCode原题，论刷算法题的重要性）、操作系统基础、Linux、计算机网络、设计模式、项目。对于大数据而言：spark、Hadoop。另外，对于项目一定要很熟，无一例外，在面试中你必然会遇到与这类似的问题：在项目中比较有挑战的事情、在项目中你遇到过哪些问题，然后是怎么解决的。在HR面的时候还会遇到：自己的优缺点、如何学习新知识等。
书籍推荐：深入理解Java虚拟机（周志明）、计算机网络（谢希仁：OSI七层模型每层干嘛的、UDP、TCP区别、拥塞控制、流量控制、三次握手四次回收等）、高性能MySQL、HeadFirst设计模式（一个模式一定要在JDK或者框架中找到应用场景，方便拓展）、图解HTTP（可以不用，看上面的计算机网络可以了）、java高并发程序设计和java并发编程的艺术（先看前面一本，再看后面一本，前者更通俗易懂）、从Paxos到zookeeper分布式一致原理与实践（因为现在企业项目大多是分布式的，而zookeeper在高可用的分布式系统中运用很多）、java EE互联网轻量级框架整合开发、深入理解计算机系统。对于算法岗位而言：统计学习方法（李航）、机器学习（周志华）、机器学习实战（最好要有对应的项目、论文、比赛名次等，因为算法岗位竞争较大否则简历筛选都过不了）。对于大数据开发而言：Spark大数据处理技术、Hadoop权威指南。
对于redis学习，可以网络上找找博客、视频之类的；Linux的话靠平时的一些积累和面经，Linux面试主要问题：常用命令、软硬链接、进程间通信、如何查看系统内存、如何查看某个进程使用了多少内存、如何查磁盘使用情况、虚拟内存（swap）、ps命令的使用等；操作系统：进程线程的区别、内核空间和用户空间的区别等，操作系统那本书很厚，如果实在没时间看可以上牛客网找操作系统相关的面经救急。
另外，java基础部分主要是java源码的阅读，比如：ArrayList、LinkedList、HashMap、ConcurrentHashMap、java.concurrent包下的锁：ReentrantLock（关键是AQS原理）、CountDownLatch、CyclicBarrier、线程的ThreadLocal、线程join、wait等实现方法等。
除了这些，数据库的设计范式、数据库如何分库分表、API的流量控制算法（漏桶、令牌桶，非常重要但是简单）、秒杀系统的设计、大数据的处理技巧（数据量远大于内存大小）等一些系统问题
上面这些，之后都会有文章总结。博主在求职过程中花费大量时间总结学习上面这些知识，不希望后面的求职者重复“造轮子”。秋招结束后会逐渐把这些总结分享出来，希望能够帮助到后面的求职者。
珍惜最后的提问机会
珍惜最后的提问机会，尤其是最后一面技术面的提问机会（不是HR面）。最后一面技术面的面试官大多是部门leader，也就是说技术最后一面的面试官最了解你以后要做的工作。虽然你现在手里可能offer不多，但是相信我，最后你手里一定会有3个以上的offer，到那时你如何选择呢？选择大多根据：平台、薪资、部门是做什么的（即以后的发展前景）。前两个都可以在网络上找到，至于部门信息，最快捷准确获取部门信息的渠道就是你的技术面最后一面面试官（大概率是你以后的部门leader），所以一定要珍惜你的提问机会。那么该问一些什么呢？非技术最后一面，可以大致问问部门是做什么的，多久之后出结果等。至于技术面最后一面：你应该问你关心的事情，我关心的点主要有：部门技术栈、部门有多少人、入职后有哪些可选的方向、对应届生的培训相关政策等。你要明白，这是你的第一份工作，你应该问你所关心在意的那些点（除了薪资待遇，因为这是归HR管）。在最后选择offer的时候，这些信息显得尤为重要。
心态：不卑不亢
求职注定是一个艰辛的过程，在这个过程中难免和身边的大佬们对比，由此可能会产生自我怀疑等负面情绪。这个时候可以去跑跑步，调整调整心态。在求职面试过程中，你一定要坚信，每个人都有自己的归宿，后拿到的offer并不意味着比先拿到的offer差，这不是鸡汤，身边大多同学在九月底拿到自己满意的offer。放宽心，再给自己一段时间，坚信“一份耕耘一份收获”。这个自我怀疑的过程也是求职之后的一份收获。
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