双非应届生拿下大厂NLP岗40万offer：面试经验与路线图分享

七月在线实验室

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· 2021-02-05

本人双非硕士，机械专业毕业，非班科出身，简单说下自己找工作的经历。在读研之前并未深入接触IT领域，在读研期间才开始去学，刚开始学起来的确很费劲，而且学的比较杂，所以一直到研二下学期才定下自己的方向，NLP相关领域。

当然也要感谢七月，如果不是七月就业班比较严格的课程作业要求，以我的拖延症，我可能就不会动手写代码，深入理解NLP相关的各种任务模型等。

话不多说，我来简要总结一下这段时间的面试心得，讲述一下自己的面试过程及一些经验，希望能够对各位同学有所帮助。

简历制作

上完Seven老师的就业指导课我就完成了自己的简历制作，其中项目经历部分大家一定要认真写并且找到自己项目的创新点，难点，以及是如何克服的这些在面试中是一定会被问道的。

我个人不是很推荐五颜六色的简历，我觉得就经典的黑白色，分类清楚就行。简历上需要包括的自己的姓名，联系方式，学校，专业，绩点，项目经历，实习经历，语言和技能等。

简历投递

我的建议，不能太乐观，当然更不能悲观。我前后投出去了30分左右的简历，总共收到了5份面试邀请。中国人太多，人才也多，相对而言，对于转行人士，并不是这么友好。所以，不能太乐观。不要因为你看懂了深度学习神经网络的原理，学会了Bert模型的所有细节，就兴高采烈，以为天下无敌了。其实，隔行如隔山，可一旦你看懂了神经网络，学会了Bert等，你会发现，也就那样。是个人，像你一样，花点心思，照样是可以看懂学会的。

当然，不用悲观，人生还长，踏踏实实往前走，把自己该做的全都作对，总会遇到属于你的工作和缘分。向前走，向前走，不要回头，总有一天，你也会遇到属于你的幸福和快乐。

专业面试

一般的面试流程分为，自我介绍-》项目介绍-》算法题-》发散知识点；

简单列一下我面试遇到的一些常见问题吧！

1、你先做个自我介绍吧

我提前准备好了一个一分多钟的自我介绍，然后很流利的就背了出来，但是语速也不是很快，尽量表达清楚。建议面试的时候一定要提前准备一个1~2分钟的自我介绍，一个好的自我介绍是一个成功的开始。不要临场发挥。

2、你介绍一下你做的这个项目吧

我简历上写了两个项目，我就给面试官介绍了第一个项目的主要工作以及应用前景以及我在整个项目中负责的工作。

3、你这个项目的难点在哪里又是怎么克服的？

和自我介绍一样，提前准备了项目中遇到的难点和决绝方案所以很顺利的答了上来。

4、第二个项目也介绍一下吧

第二个项目是基于机器学习的声场景分类，所以在介绍完项目后面试官又问了我对于分类算法了解使用过哪些。

5、你发表过论文吗？

我当心理一慌说还没有发表正在写，面试官也就没在追问。面试官后面跟我说是因为他们做的是基于新方向的工作可能会让我们工作期间发表论文。

6、算法题目（一般会问 5 - 6 个题目）

1、10.redis数据类型

String hash list set zset（有序集合）

2、mysql和neo4j之间有什么区别呢？

Mysql是一个关系型数据库，neo4j是一个图数据库，更好地也更高效地描述实体之间的关系。

数据定义

neo4j允许对数据的简单且多样的管理

mysql高度结构化的数据

数据查询

neo4j常数时间的关系查询；

mysql关系查询操作耗时。

查询语句

neo4j提出全新的查询语言cypher，查询语句更加简单；

mysql查询语句更为复杂，尤其涉及到join或者union操作

3、rnn和cnn之间有什么区别呢？

（1）CNN代表卷积神经网络；RNN代表递归神经网络。

（2）CNN适合做图像和视频处理；RNN是文本和语音分析的理想选择。

（3）CNN网格采用固定大小的输入并且生成固定大小的输出；RNN可以处理处理任意长度的输入或者输出长度。

4、模型陷入局部最优解解决方案

（1）使用随机梯度下降代替真正的梯度下降。

（2）不用的初始值权重进行训练。

5、python迭代器

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。

迭代器是一个可以记住遍历对象位置的对象。

迭代器从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束，迭代器只能往前不会后退。

有两个基本方法：iter()和next()

7、你有什么问题问我吗

敲黑板：这个肯定是必答题，显得你非常在意这个岗位。我问了面试官两个问题，一个是公司的上升途径，另一个是平时是团队如何协调工作的。

等候通知

这个没什么多说的，面试过不过都是这句话，回家等着就行，我还是比较快的，3天之后就收到了入职邮件。

总结

其实整个面试流程拖的蛮长的，在这个过程中人也是比较煎熬的。我这段时间常常就会莫名其妙的感觉到整个人很烦躁，就有一种整个人站在人生十字路口的感觉，非常的茫然，也有点恐惧。

回想整个过程，提前准备很重要。有两个关键点，一个是简历，一个好的简历就是成功的开始，简历一定要挑干货的写，避免空话套话，多列数据。然后就是尽量多写几个项目，因为面试真的就是问你项目，相当于你现在有能力做什么。所以，很多面试官会问的很具体，你当时项目的数据量，准确率，各个模型的优劣对比，如何抉择等。有的面试官，会发散思维，提出一个不同场景的问题，让你来选择你简历项目中提到过的模型算法，并分别分析对比，以此来考察你是否真的精通你的简历上、项目中使用的算法。有不少面试官，都是拿着笔，当着面，一行一行过你的简历，所以，你要非常熟悉你简历上提到的模型算法。要不然，送分题，就变成送命题了。

最后，当然是基础不牢，地动山摇。从常规数据结构算法，到机器学习，到深度学习，到自然语言处理，面试时都会有所涉及，尽量多掌握吧。

以上是我遇到的一些面试问题，但其实是，你学的越多，掌握的越细，越好。现在面试问的都很具体，很细，所以，不能偷懒，一定要下真功夫。