NLP面试经验分享!面试中最重要的是哪个点?

2020开始,这一场突如其来的疫情,企业告急,学校延迟开学,延迟开工,取消考试及比赛、应届生面临着开学即毕业的尴尬、 更多人面临着失业 ……

都说在家是毫无生产力, 也许你也想懒惰混混过去,但是你知道吗? 有人趁着这段时间却在疯狂充实自己!

疫情期间,全国都在 鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术 ,在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用!

国内疫情马上告一段落,各地都在热火朝天的忙复工。 你,在干嘛呢?

今天为大家分享一位 NLP大佬的面试经验 ,希望对大家有所帮助。

以下为本期NLP面试经验的分享:

01 

背景

末流211,非计算机专业硕士,两年半devops经验。学习NLP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。

我在去年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。

02 

专业基础

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。

03 

代码基础

坚持刷LeetCode的题,常规题型基本覆盖到。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。

04 

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。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。

05 

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。

决定一位面试者能否拿到offer的,始终是他的 技术能力 项目经验 ,这一点无论你是去参加BAT的面试,还是去无名小公司面试,其实理论都是一样的。

特大重点

上面分享的这位大佬曾反复研学的课,

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