背景：
末流211，非计算机专业硕士，两年半devops经验。
我是NLP就业班学员，之前有一定的机器学习和CV的基础。由于没有项目经验，也没想好自己要从事传统机器学习、图像还是其他机器学习领域，面试的时候有些受挫。
加入NLP就业班的目的很简单，第一就是选择了一个专攻方向，第二就是有项目可以写到简历上。
大概去年11中旬结束了学习，然后开始投简历面试，大概两周就收到两份offer，我选择了其中一家薪资较高的。一些学习和面试经历分享给大家，希望有帮助。
01
专业基础
跟着老师的节奏走，按时完成任务，选择自己感兴趣的方向深入学习，读一些相关的论文，做一些复现工作。
面试的时候能够展现出对某一个方向研究得比较深，会给面试官“喜欢专研，学习能力不错”的好印象。
面试中遇到的一些开放性问题：
如何解决oov问题？
bert模型的创新点和优势？
语言模型有哪些应用？
如何训练一个命名实体模型？
词向量的训练方法有哪些？
简述中文任务中的文本预处理流程？
常见的文本分类算法有哪些？
其他一些机器学习算法和深度学习方面的问题。比如GBDT/XGBoost/深度学习优化器等。
02
代码基础
坚持刷LeetCode的题，尽量从入班后开始做准备，每天刷一两道题目，坚持下来就有一定量的积累了。
我在学习过程中，刷了leetcode腾讯题库中的50道和其他一些常规题目，加起来大概80道左右。准备的不算多，常规题型基本覆盖到，面试将就够用。通常面试官都会让手写两道算法题。
我的策略是把能够想到的解法都思考一下，分析一下时间、空间复杂度。一开始，可以不用写最优的解法，给面试官追问你的空间。抓住一些机会，把自己的思考有条不紊地说出来。
我面试中遇到的题目类型：
1、二分查找的变形题：如旋转数组的二分查找等。这个考得比较多，有三家公司出了二分查找相关的变形题目。
2、动态规划。这个类型的题目不用说了，很重要，也常考。
3、字符串处理相关的题目。也许是考查数据预处理的代码能力？
我遇到了连续几个面试官都考这种类型的题目。
03
项目基础
准备两个理解得比较深的项目，把面试官可能问的项目相关的问题都提前准备好，尽量让他问不倒。
对于转行或者社招的同学，尽量不要说自己没有实战项目经验，更不要说简历上的项目都是业余时间做的之类的话。
很多面试官一听你没经验，各种“狗眼看人低、鄙视的小眼神”，甚至不给表现的机会，直接给挂了。这话有点偏激，但是确实是需要考虑的。
对于我而言，我把就业班的项目仔细做了两个，然后把项目和自己在公司做所的事结合起来，写到了简历上。通常面试官会让你选择一到两个项目详细讲解一下。
我一般是讲述项目的背景、立项，如何调研算法与模型的，自己在项目中的作用，模型的实现，baseline，如何优化提高评测指标的，最后如何部署上线，甚至怎么监控等，都说下。
讲述模型的时候，我会边写公式，一边讲述。总之就是要体现自己对项目、模型的理解比较深。
04
工程能力
现在很多公司都在搞NLP落地，有的公司希望面试同学具备一些工程能力。
具备把模型封装成接口、部署上线，转换成产出，也会是加分项。
05
其它
比较遗憾的是没有去大厂面试，主要是是信心不足和面试时间不够充裕。
最后，祝大家都能顺利找到心仪的工作～
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