渣硕产品转NLP实录:从只会matlab到NLP年薪30万


首先做个自我介绍:本人是2018年3月毕业的渣硕,由于从一开始就想做产品所以从本科到研究生我就没想过学习编程和相关的算法,所以毕业之前只会用matlab,更别说机器学习或者深度学习什么的了。

毕业后在Megvii做产品经理,工作中发现想要做好产品,懂技术是必不可少的,所以在去年10月份的时候有了转行的打算,通过同学的介绍就到了七月的集六训练营。

当时一开始学的时候,比较吃力,因为在我潜意识里就不喜欢编程。但是随着学习的深入感觉还是挺有意思的,所以我就在11月份脱产学习。
说实话在Megvii内部学习的机会也很多,但是工作的强度太大,对于学习一个新的领域来说我还是选择脱产。

在8月出开始找工作,一开始准备投一些小公司刷经验,但是幸运的是面试了两家,也得到了这两家的offer。考虑到本人没有实际经验,也不是应届生,所以就选择其中一家工作了,现在我就聊一些干货吧。

首先,我要说七月的课程编排的已经很合理只要跟着学习,然后课后练习及课程相关的项目一定要自己熟练的做几遍,有些函数的参数一定要理解里面的意义。但是最重要的还是要自己完成练习及项目ps复制粘贴模板有时确实可以解决当前的问题,但是我个人认为只有在过程中出现问题,我才能记忆深刻否则同样的问题会发生很多。
我记得当时照着答案输入,有时候都会出现问题,更何况以后独立的编写呢。ps这段时间我主要做练习是发现我的不足而不是能够完成具体的那个功能。

其次,一定要选择自己做的方向,不要盲目什么都去学,因为对我而言多学一部分知识就会花费一部分时间,多花费一部分时间我就会投入更大成本,毕竟是脱产。在选定好自己的方向后,一方面要学习相关领域的知识,一方面要提升在编程方面的能力。

在提升相关领域的知识方面我会在后面提供一些我收集的资料,在提升编程能力方面很多人建议刷LeetCode,对于那些于有开发经验的人来说我也建议,但是对于像我这样的小白我建议先刷剑指offer然后在刷LeetCode。
我的理由是:
1 leetcode题量相对较大
2 解题思路偏用(c++或java)解题,这个对于小白可以说是噩梦(数据结构这个真的对于我这样的小白很难,循序渐进的学习还算可以,硬钢我是做不到)
3 寻找解题的解析太浪费时间

此外,在七月的面试题库中有很多面试题,个人感觉已经很全面了,多刷几遍后在看看相关领域其他人的面经,在面试理论部分已经相当够用了。自己也要找一些课外的资料来补充,就拿我找的资料为例:
1. https://www.cnblogs.com/jiangx ... .html这个是文本分类的实战基本涵盖了主流的模型。
2. 腾讯视频搜索‘60分钟带你掌握最强NLP模型BERT’这个对于理解transformer,ELMo,GPT,Bert很有帮助
3.//github.com/Dikea/Dialog-System-with-Task-Retrieval-and-Seq2seq智能对话方面的项目,工程文件很好看懂,框架架构也比较适合初学者
4.知乎的平安寿险AI团队详细的介绍了智能交互的框架,以及每个部分需要的技术。
5.https://blog.csdn.net/weixin_3 ... 35607关于XLnet的解读

最后,我讲一下我的面试经历因为是小公司具体叫什么我就不说了我就说一下公司的业务方向:
第一家的业务方向是安防,
第一面主要问了简历的项目,lstm的原理,lstm为何能长时记忆,以及关于文本的随机采样。
二面有两位面试官同时面主要问的有:编程题:从上往下打印二叉树、最小的k个数、两个列表的公共点;深度学习基础知识:w2v原理,transformer原理,对AE,AR语言模型的理解。
最后问了一个业务场景在如何设计智能对话系统。

第二家的业务方向是金融咨询,
第一面是主要问了svm lr等原理,简历上的项目。
第二面写了一道算法题‘二叉树中和为某一值的路径’,然后问我做文本分类一开始你一般会统计那些特征来确定模型的选择。
最后问我是否会用spark,我说不会,然后就给我介绍了他们所做的项目。
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