求職寒冬！他畢業(yè)40天成功斬獲3.5個offer！

導(dǎo)讀：先來談?wù)劷衲甑男蝿莅?，大家或多或少都聽說了，今年就業(yè)形勢非常嚴峻，特別是互聯(lián)網(wǎng)，幾乎沒有好坑位，很遺憾告訴大家，的確如此，所以我這幾個offer基本都和純互聯(lián)網(wǎng)不著邊。

這里希望大家認清形勢，確實互聯(lián)網(wǎng)薪資高，但是當(dāng)下最重要的是找個比較適合自己的崗位混口飯吃，不能再執(zhí)著沉浸在互聯(lián)網(wǎng)紅利中了，我知道這個轉(zhuǎn)變十分痛苦，但是我們要學(xué)會韌性奮斗，否則生存都成問題。

5月份畢業(yè)后，兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)一個半月，拿了3.5個offer，為什么有個0.5，是因為還有一家研究所面試通過，還在走流程（巨慢），不確定性還是有的。

▋結(jié)果：最終郵件告知，崗位不匹配。

說下面經(jīng)，首先不要慌，勇敢接受面試，雖然字節(jié)面試被神話成登天級別，但是面了又不虧，大不了不去唄，怕啥，面試官也都是和你認識的同事一樣的人，也不是什么望塵莫及的帝王，不要怕怕。

而且我三面面下來，發(fā)現(xiàn)真就那樣，沒想象中的那么可怕，但是面前功課真得做好：常見的算法題，簡歷上業(yè)務(wù)的理解，簡歷上用到的技術(shù)其背后的原理，簡歷上沒體現(xiàn)的一些寬度知識儲備。大體如下：

▋一面：業(yè)務(wù)+技術(shù)。自我介紹，最長回文子串-lc原題，對簡歷上每個項目進行描述，用最簡潔的語言讓面試官快速了解你簡歷上項目的業(yè)務(wù)背景。主要有以下幾問：

1、了解你所應(yīng)聘的崗位是做什么的嗎，談?wù)勀愕恼J識。

2、多標簽分類如何做？（注意是多標簽分類不是多分類）。---修改loss，可以看做是多個二分類。

3、如果業(yè)務(wù)有個需求，針對某標簽的precision必須達到95%，如何做？---利用置信度排序卡閾值。

4、如果算法規(guī)則和業(yè)務(wù)規(guī)則產(chǎn)生沖突，你會怎么去平衡？---自圓其說

5、為什么用bert？嘗試過其它模型嗎？給你一堆評論，要求你從這些評論中找到消費者對商品的情緒傾向，并構(gòu)建輿情標簽體系，請你從數(shù)據(jù)分析到最后的業(yè)務(wù)交接簡述一下你的工作思路。---自圓其說

6、反問。

▋二面：業(yè)務(wù)+技術(shù)。自我介紹。合并k個降序鏈表-lc原題，原題為升序。挑選一兩個最熟悉的項目介紹一下。主要有以下幾問：

1、以你的理解總結(jié)以下黑產(chǎn)文本的特征。

2、ngram模型中，如果遇到3-gram找不到的情況，有什么解決辦法？---回退機制

3、你用到的用戶行為特征都有哪些？哪些是比較重要的，為什么？

4、Bert都爛大街了，你項目里用到bert，是否有做模型的優(yōu)化？你覺得你有什么亮點在里面嗎？

5、既要保證高召回，又要保證高準確，有什么解決方案嗎？

6、反問

▋?nèi)妫?/strong>業(yè)務(wù)+技術(shù)。自我介紹。無算法題。主要有以下幾問：

1、transformer中self-attention為什么要除以根號dk？---七月在線老師講過~

2、簡述一下審核系統(tǒng)的架構(gòu)；算法在其中起到什么作用，處于什么位置？

3、你的職業(yè)規(guī)劃是什么？我們這有可能需要你多花點時間理解運營業(yè)務(wù)，不僅要求你掌握業(yè)務(wù)，也要求你能夠利用算法高效解決運營提出的各項高指標要求，能接受嗎？

4、反問。

▋情況：自我介紹。無算法題。

1、簡歷上情感分類項目的數(shù)據(jù)量是多少，如何保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量？

2、你是如何構(gòu)建kbqa的？數(shù)據(jù)不平衡如何處理？線下和線上哪個效果好？

3、語音轉(zhuǎn)文字后用nlp技術(shù)文本分類，如何解決語音轉(zhuǎn)文不準確的問題？

4、做過多模融合嗎，多模融合一般怎么做？

反問。

三星研究院只有技術(shù)一面，二面是機考，然后hr，我只到一面就結(jié)束了。不過說實話，三星是我面試過體驗最好的，可以看出外企氛圍真的挺好的。

▋一面：自我介紹。

1、二叉樹中找到值為0的節(jié)點刪除，如果刪除的節(jié)點為葉子節(jié)點，則刪除以該節(jié)點為頭結(jié)點的整棵子樹，提供思路即可；

2、手推lr，問lr目標函數(shù)為何不用方差，從優(yōu)化復(fù)雜度的角度解釋；

3、簡歷上的項目；反問；

▋二面：自我介紹。

1、編輯距離；手推word2vector，問word2vector的參數(shù)量；

2、簡歷項目深挖，重點問每個項目的評價指標，合理性，還問了auc的含義；

3、反問；

▋?nèi)妫?/strong>自我介紹。

說下transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；Bert是如何做預(yù)訓(xùn)練的；實體嵌套問題一般怎么解決；問我簡歷項目中如何解決數(shù)據(jù)不平衡問題；問我職業(yè)規(guī)劃，接不接受杭州工作；

▋一面：自我介紹。

照著項目問，主要涉及業(yè)務(wù)背景、數(shù)據(jù)量等，比較簡單；

▋二面：部門領(lǐng)導(dǎo)面。自我介紹；

1、項目中有沒有遇到什么困難，怎么解決的；

2、未來職業(yè)規(guī)劃，是否長期在北京；

3、平時有什么興趣愛好，閑聊；反問；

▋?nèi)妫?/strong>期望薪資、能夠接受國企氛圍，離職原因等；就是hr常規(guī)問題；

▋性格測試

▋一面+二面+三面：三位面試官坐在一起，鏡頭輪流轉(zhuǎn)換面試。自我介紹；

1、問項目：內(nèi)容風(fēng)控分為幾類；長文本怎么處理；

2、語音轉(zhuǎn)文本遇到非標語音，轉(zhuǎn)的文本不準確，怎么做分類；

3、你的bigram模型有多大；做過模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化嗎；

4、對抗黑產(chǎn)時，那些漏掉的樣本怎么辦；

5、用戶行為分析中被錯分的用戶不會有意見嗎？怎么處理的？

6、是黨員嗎？反問。

▋四面：是一位領(lǐng)導(dǎo)，沒問技術(shù)，大體介紹一下公司和部門的情況，然后閑聊；

▋性格測試，HR談薪。

▋一面：是位大佬，但不怎么問技術(shù)，基本就是問一些個人情況，包括興趣愛好，平時都看什么書，最近看的一本書是什么，講的什么內(nèi)容，除了技術(shù)之外，平時都做些什么，怎么看待互聯(lián)網(wǎng)公司的“卷”，為什么離職；

▋二面：人工智能領(lǐng)域的專家。

1、講一下SVM原理，高維空間中數(shù)據(jù)一定線性可分嗎？（理論上只要空間維度足夠高，樣本一定可以做到線性可分）；

2、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最原始的線性回歸有什么區(qū)別；

3、怎么理解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性層，為什么加入非線性層效果會好；

4、如何在沒有足夠的標注樣本下完成小語種文本的分類問題；

5、還有一些場景題（由于已經(jīng)入職該公司，可能涉密就不說了）；

6、業(yè)界背景出身都非常好的人很多都在做人工智能，你覺得你相比他們有什么優(yōu)勢，或者說你怎么定位你自己……。反問。

▋HR談薪、職業(yè)規(guī)劃、常規(guī)交流。

▋一面：自我介紹。

項目一個一個的介紹，因為面試官也不是很懂nlp算法，所以光聽你介紹，然后問一些小問題，沒啥難度，自圓其說即可。

能不能接受工作中出現(xiàn)的非nlp的任務(wù)；平時看書嗎？能不能推薦幾本書，由于本人愛看書，所以這種問題不是問題。反問。

▋二面：自我介紹，為什么選擇我們企業(yè)。

沒有標注數(shù)據(jù)，你會怎么訓(xùn)練一個模型；實體識別+TextCNN為什么有效，性能如何？反問。

▋?nèi)妫?/strong>自我介紹。

1、做過跨模態(tài)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計嗎？大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)會多少？

2、你的模型是如何部署上線的，上線標準是什么？

3、模型的應(yīng)用方式是什么？（以接口的形式提供服務(wù)）；

4、一些項目細節(jié)；反問。

▋HR談薪；由于社保公積金和年終獎等問題，我拒絕了。

總結(jié)一下，目前的環(huán)境，純互聯(lián)網(wǎng)公司謹慎選擇，特別是大廠，能被錄取真的是百里挑一。

可以降低自己的預(yù)期，選擇一家和互聯(lián)網(wǎng)著邊的非純互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不失一種好的選擇，特別是國企事業(yè)單位之類的，先穩(wěn)一穩(wěn)再說，當(dāng)然你得接受平薪甚至降薪，不要紂，只要薪資差的不過分，有好的企業(yè)先去。

像國企事業(yè)單位這樣的公司，難就難在簡歷篩選，面試其實真的不難，問的問題多數(shù)還是和簡歷上的項目有關(guān)，所以奉勸大家面試前都好好梳理一下七月在線學(xué)到的東西和項目,然后認真優(yōu)化簡歷，只要你的溝通應(yīng)變能力沒問題，基本上都能過。

另七月在線開設(shè)的最新一期【NLP高級小班】現(xiàn)已迭代至第十期，考慮到市面上幾乎所有課程都是以講技術(shù)、講理論為主，很少有真正帶著學(xué)員一步步從頭到尾實現(xiàn)企業(yè)級項目的高端課程，為了讓大家更好的在職提升，本期繼續(xù)由大廠技術(shù)專家手把手帶你實戰(zhàn)大廠項目。

且七月的講師大多數(shù)為國內(nèi)外知名互聯(lián)網(wǎng)公司技術(shù)骨干或者頂尖院校的專業(yè)大牛，在業(yè)界有很大的影響力，學(xué)員將在這些頂級講師的手把手指導(dǎo)下完成學(xué)習(xí)。

在新的一期里，為了夯實基礎(chǔ)，改進了技術(shù)階段的課程內(nèi)容，并增加了每兩周一次考試，力求讓每位同學(xué)都深刻理解NLP的各大模型、理論和應(yīng)用。

▋五大階段

分別從NLP基礎(chǔ)技能、深度學(xué)習(xí)在NLP中的應(yīng)用、Seq2Seq文本生成、Transformer與預(yù)訓(xùn)練模型、模型優(yōu)化等到新技術(shù)的使用，包括且不限于GPT、對抗訓(xùn)練、prompt小樣本學(xué)習(xí)等。

▋實訓(xùn)項目

提供文本分類、機器翻譯、問答系統(tǒng)、FAQ問答機器人、知識圖譜、聊天機器人等項目實戰(zhàn)、聊天機器人中的語義理解、文本推薦系統(tǒng)，以及一個開放式項目；

▋標準流程

環(huán)境配置與特征工程、模型構(gòu)建與迭代優(yōu)化、模型評估與優(yōu)化上線；

▋就業(yè)輔導(dǎo)

學(xué)員在完成項目進入就業(yè)階段后，BAT等大廠技術(shù)專家會一對一進行簡歷優(yōu)化（比如將集訓(xùn)營項目整理到簡歷中）、面試輔導(dǎo)（比如面試常見考點/模型/算法），和就業(yè)老師一起進行就業(yè)推薦等等就業(yè)服務(wù)。

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