約2ヶ月のブログを更新せずに、会議の論文や仕事を見つけるために秋の動きの配信の側面に焦点を当てています。ここでは簡単にはいくつかの提案と秋募集の面接の気持ちをまとめます。
配信はマップ技術、Jingdongはによると、科学技術、猿のカウンセリング、仕事の助けを追いかけて、主に主にインタビュー会社テンセント（春トリック）、アリの金のドレス（スプリングストローク）に参加したNLPのアルゴリズムエンジニアの仕事、で、多くのことを戦う、星科学技術の（キャンパスの募集の面接、面接でフォローアップするかどうかを取り決めが10月に必要）、Millward科学技術だけでなく、工商銀行（10月に正式銀行へのインタビューを書き、学校の説教のインタビュー）。
同社の牛の顧客ネットワークによって側のペン、そして多くのサイトは、前任者を共有しており、私はちょうど私の気持ちをまとめる、それを繰り返すことはしません。
1.自分のことを持っています
候補アルゴリズムのエンジニアは非常に重要な点は、私たち自身のものを持っていることです。私は最初のポイントでこれを入れて、それがその重要性を強調することです。私は、多くの学生を知っている私を含め、我々はこれらのモデルの原因は働くことを理解し、あるいは「標準解答」としてそれらによって顔のように、いくつかの本を見て、他の誰かのペーパークラフトとアルゴリズムを見て早期に多くのエネルギーを費やしほとんど覚えていて、「審査」します。
しかし、あなたは、自分のことをより多くのを参照してください、だけでなく、他のすべての人のもの？論文を読み、同じ単純に小説を読んで、単純にそれを置くが、考えて、自分のアルゴリズムモデル、検証、試行錯誤を形成し、自分自身で全体のプロセスを改善し、完璧にするに反映する機能があり、実際の収穫、です。私の意見では、これはサブエンジニアリングアルゴリズムであり、つまり、だけでなく、学習能力を持っている、そしてもっと重要なのは、考えるために、溶液を形成する能力を分析することです。そして、他の人のモデル、丸暗記する能力の多くを知りません。
これは、就職の面接で、面接はあなたが真実でそうするように、実行する方法をどこ何、解決または改善するためにやっていることに興味があるだろう、他の可能な方法が存在しないことが重要です、これらの各方法の長所と短所は何ですか...？もちろん、これは真剣に繰り返し証明し、独自のアルゴリズムを考慮することであるならば、これらは我々が検証考慮されてきた問題で、非常に簡単な質問をたくさん見えるかもしれません。したがって、これらの一見困難な問題は、実際には彼らの能力のアルゴリズムは、論理的、実験は完全に答えが自分のためにプラスになる実用的な能力が反映されます。（所定の位置にあるこれらの分析に加えて、それは、面接の多くの時間がかかりますインタビュアーに良い印象を残すだろう。そして、問題の背後にあるテストコードまたはロジックあれば、根本的な問題は、インタビュアーの第一印象は非常に厳しい要件ではありません重要。）
また、私が言いたい、いくつかの本が側面であるが、古典アルゴリズムの理解のためのブログは、自分の考えを持っているとき、私たち自身の使用のためのアルゴリズムのアイデアそうではなく、背面に標準答えとして、学習、間違っている可能性があり、それは、アルゴリズムのアイデアを誤解時間の無駄にも、非常に残念です。これらの答えバックは時間もの人々が自分の仕事をするために考えてみましょうかもしれません。（簡単な例、XGBoost、コントラストGDBTについて、GBDTは、二次導関数を使用する最初のものである、XGBoost GDBTアルゴリズムも話しによるもの面で、二次導関数を使用してのアイデアを、以下「GDBTのみ使用します二次微分XGBoostで。「私は紙で直接顔をしてます。）
2.どのような企業が知っておく必要があります
多くのない企業は、そうでなければ、多くの企業は、あなたが今の仕事を指示する能力を持つことになります評価されている、これは人々の不足を投稿しない限り、あなたは、募集に未知の潜在的なアプローチを発見し、あなたを訓練する、あなたの大学と同じ教育を保持しています。これは、公正かつ合理的です。あなたが給料を支払うために会社を取得したい場合は、会社が必要なものを知っている必要があり、彼らは何ができるのか、いなくても大学院生の深い調査会社の主な事業内容は、面接の前にも、事前に準備する必要があります。中には非常に専門的にできないが、それは、アーキテクチャ、一般的に使用されるアルゴリズム、モデル、ツールの基本的な理解を持っているのがベストです。
対話システムのこの段階での主要なビジネスNLP技術を追いかけたときに、例えば、ラインが自社製品を提供できるというように、一般的にエンドモデルが、パイプラインを使用することはありませんので、各モジュールは、問題を解決するために、プリ対話システムとすることができる考えますメインアルゴリズムの理解、面接は実際には、インタビュアー、インタビュアーが正則、パラメータ調整、スパークについて尋ねられた他の二面接のいくつかを理解することができます前に、Jingdongモールは、主に感情分析、テキスト分類で使用される商品のレビューを、得点の主な仕事であります彼らは通常、初期の彼らのビジネスはより良い準備標的とすることができる理解していれば、ビジネスが頻繁に使用されてお願いしたいです。片面のみに参加した技術の計画によると、企業はより多くの注目アルゴリズムプログラミング機能を支払う、通過中のプロジェクトの申請者の経験のための能力細切りコードです。私の学部プロジェクト期間中に面接を依頼する計画に従って行わそれは、独善的思考NLP機能を具現化NLPの話の内容を変更するために面接を依頼していない、私は非常に奇妙な感じ、CVを必要とします。その後、私は彼が理解していなかったことを発見し、オリジナルのインタビュアーがCVをやっています...
トークそんなに、それはインタビュアーの視点に立って、言うことです。インタビューは、彼自身のショーではありません自分自身のための買い手を探しています。それが最初のポイント「自分のもの」であるかどうか、どんなに良いが、彼は仕事をすることができるかどう反映サービスの最初の2時のためである。言いました どのような企業がない場合は、十分な準備を行うために必要なもののいくつかを事前に記入し、彼らが持っているかを知る必要があります。引き換えに、インタビュアーは、一般的にトピックを選ぶことを好むだろうし、あなただけではなく、依頼するより関連するトピックでビジネスを行っている事業が必要なため、だけでなく、彼は理解しているため。ほとんどの人は、彼らが少し何かを知る必要があることを理解する傾向があり、インタビュアーもこの考え方を持っています。
3.より強固な基盤
（2）いくつかの企業は、機械学習アルゴリズムに関与することになります;主に（1）NLPや深さのための基本的なアルゴリズムを理解するために学習の深さが、これは一般的に、あなたのテーマでプレゼンテーションから延び、などの基本的なスキル、上のインタビュー（ 3）と同様にC ++（テンセント）、パイソン（追いかけA）;（4）細切りコード（基本的には涙）;（5）他のトピック（計画に従い、試験のパズルは、試験問題の確率の多くを戦います）。
これらは、通常、基本的な問題はないのどの部分を把握するために、紙モデルの蓄積に注意を払っているのであれば、個々があり、また、一般的に求め、重要な部分である、学習の（1）の深さ、および（2）機械学習アルゴリズムのために、累積されますそれは正直に答えることができなかった多くの困難は、彼が問題を議論するために、このアプローチに関する意見を聞きたい面接に沿ったものでも、徹底的に考慮していなかったと言うと、難しいことはありません。
私は個人的にブログは継続的な学習の彼らの蓄積を示しており、この問題に関する深い思考を所有するための良い方法を持っているための良い方法だと思います。私にブログを書くことは非常に有益です。それはどちらか、コンテンツの正しい理解を再考えると仕上げ工程を書き留めます。多くの場合、以来、多くの場所は関係再考のルートを自身が、理解の前または不正確な情報を収集します理解してから発行していないました仕上げ。このプロセスは、彼ら自身がアイデアを明確になり、より深い理解、また言葉を整理する方法を考える必要があるプロセスを書き留めるための紙にペンでは、イラストの使用は、人々は、彼はまた、式を行使することを理解することができます理解していないしましょう能力;履歴書に掲載ブログへのリンクを別の予想外の結果、ページを裏返して本当に喜んでインタビュアー、ユーザーが収穫時の質問に答えるには、友情の一部〜になります！彼はあなたの継続的な努力は、特定の問題についてあなたと話して幸せになることがわかります、このプロセスのご理解に耳を傾け、私たちは本当に多くのことを学ぶことができました。そして、これは「正常な結果は、」インタビュー、導入に来たことがあり、「生活のためのテストセット」のハイリスクが広がります。もちろん、ブログが唯一の方法は、などgithubのプロジェクト、として、である、道の個々の長期的な取り組みを見せているだけでなく、より完全に短い時間で自分自身の包括的な理解を人々を助けることができます。
Pythonは通常、スムーズに問題の調査、主に理解するに遭遇している;（3）あなたは、通常はそれを蓄積する必要があるなど野生のポインタ、メモリリーク、として、当然のことながら、ポイントは、多くの場合、いくつかのプログラミングを間違え、各章のいくつかの「C ++プライマー」で見ることができるC ++用はっきり可変不変オブジェクト、プロセス、スレッド、私はいくつかの企業はまた、デコレータをテストすることを聞いた。遼雪峰時間学部を参照するには、エントリのpythonのpythonの友人のブログでは、これらは非常に明確に述べている、理解しやすい、あなたもオーバー行くことができます。
（4）については、基本的に、leetcodeブラシの質問「安全プランを証明すること」であり、私はいくつかの企業審査細切りk平均この機械学習アルゴリズムが、また良いの蓄積と聞きました。
（5）表面を介して参照するため。
4.環境を理解します
HRは、関連する問題に直面する可能性があります：あなたは仕事のために適用されますか？なぜ、この方向を選ぶのか？xxはやる街で働くことができますか？なぜxxの都市をしたいですか？家はどこですか？なぜあなたはこの会社を選んだのですか？同社のシニアシニア姉妹見習いは、会社を理解するために何がありますか？NLPのエンジニアは、あなたが主に何をすべきか知っていますか？あなたの3つの利点と欠点3？どのように圧力下で？給料を期待？スワップを受け入れるかどうか？
アドバイスは、同社の事業の発展の展望、仕事（残業）などを理解することは、早期の詳細については知っている、です。
関与彼の部分について：「完全に真」と言うする必要がありますが、正当化する必要はありません、コアは愛を反映して、業界のために、仕事をすることができますではなく、どのような場所の独自の分析に反映され、そうでない圧力下唯一、自分の子を反映する能力の最良の例では、「非常に良い」と述べました。
給与：NLPのアルゴリズムエンジニアの求人業界に必要な彼らの平均給与レベルに応じて、同社は理解の基本的なレベルを持って、自分自身安くはない、彼らは合理的な値を考えると言います。最終段階を通してHR側が給与について話をするならば、我々はこの給与レベルを見てとることができ、この時間は、業界の状況の理解に基づいて合理的であり、給与が低い場合、あなたは業界標準と話をする能力や人事給与に基づいて試すことができ、彼らの給料のために戦うより理想的には、給料が高い場合にはもちろん、会社やあなたの期待が高すぎ尋ねると良く行う必要があることを意味します。
5.彼らが望むものを知っています
（1）ない転勤に？
人々は本当に強力ハーベスタの提供ですが、学生の広い範囲のために、今年のアルゴリズム香港と簡単に見つけること。正面の壁に当たった後、ジョブの転送の多くの友人に囲まれています。
今年は大きなジョブの需要：
1）クライアント - >要件：いいえ、それは問題ではありません、あなたは学ぶために来ることができます。しかし、（Android用）は、Javaの強固な基盤と、基本的なプログラミングのスキル（細切りコード）を持っている必要があります。また、クライアントの顔は、学習と理解を通して見ることができるについて。位置のための友人の候補者は、クライアントを尊重しません場合は、インタビュアーが直接あなたがについて何を話すことができるだろう、と言う、その後、何人かの友人が自分のコンテンツを準備について説明し、明確にすることができます。
2）テスト開発 - >上記、まだJavaベースの持っている必要があり、テスト作業をある程度理解。まだ学ぶために来ることができない態度を持っています。しかし、いくつかの企業は、インタビュアーは、あなたが仕事をしているかどうかを一目で表示され、実用的な仕事を通じて表面のコンテンツなどを使用していないだろうと言うだろう、まだ比較的厳しいです。
実際には、以上の2つのジョブを行い、一部の企業では賃金も非常に高く、さらには企業のクライアントのいくつかは、いくつか開発したアルゴリズム香港香港よりもさらに高い支払います。だから、賃金がアルゴリズム>開発>クライアント＆オープン測定でなければならないと言うことではありません。
だから、あなたは仕事が付着アルゴリズム香港を見つけるために危険にさらして喜んでいますか？またはジョブの転送？国家グリッドに？銀行に行きますか？公務員？ドゥ・ボー？これは個人的な選択です。ここでは、問題の優先順位付けが変化している、全く正しいか間違ってはありません。おそらく、自分の本来の強迫観念、業界の唯一の欠点は、実際には、企業が独自の開発をどのように特定の実施しているか、考えて、そうではないだけで、今見て、それはまた、将来的に依存します。
（2）どのように行うに仕事を見つけますか？
またしても失業かかわらず、「紳士ない」に、彼らはまだ良い能力の多くを持っていると思う、いわゆる、読みがある一定の方向に自分自身を投獄するものではありませんが、私は考える;、文字列にリンクされている仕事を見つける自分自身を疑うためにハングアップするために、まだ生計を立てるする能力のおかげで、それほど恐れることはありません。能力の欠如は、それを学ぶことができます。自分の知性や体格を考えて見ませんでしたインタビュアーが、能力、に関しては、まだ存在していない企業である同社の損失は、彼らが失うする必要がありますか？
実際には、多くの人が拒否された後に多くの時間を経験している、最終的に結果を持って、あきらめないように。待つだけの価値場合は、価値があるそれは固執します。私は誰もが満足のいく仕事をしていることを願って、そして仕事でうまくやって！