我是一個從本科就讀建築工程類專業誇到計算機專業讀研的計算機小白！！！（To be or not to be ,this is a question !!!）
研一一年在計算機專業領域的摸爬滾打中，漸漸了解了一些計算機專業的基礎知識。但是作為一個既不是計算機專業大類，軟件工程，網絡工程等，也不是一些統計學，數學系，機械工程類的專業。着實會在尋找工作方面頭痛萬分。
這幾天是18級秋招的結尾了，有一個師哥擁有了海信的智能家居，京東的Java軟件開發等的offer，在去體育館打球的路上求取了好多真經。總結如下：
1、海信的智能家居offer主要是師哥研究生的實驗室項目主要是做智能家居的；
2、京東的Java軟件開發主要是師哥本科是軟件工程專業，對Java語言和軟件開發特別擅長；
3、師哥剛開始面試大數據方向的職位，盡管做了好多工作仍然沒能得到一個offer：一是因為沒有大數據處理的項目經驗，二是知識和職位的不對稱；
4、計算機專業的基礎知識，掌握一門語言；
5、盡管基礎很重要，往往在面試過程中被卡住的問題就是基礎知識，所以你需要有項目經驗和面試官聊，這樣面試官也就不過多的取測試你的基礎知識。
6、針對你想從事的方向，着手項目實戰，從實戰中總結技術和知識，並且在發現問題解決問題的過程中提高自己，扎實基礎。
7、多逛技術論壇、博客等，取了解技術前沿。多使用GitHub等工具。
8、實在不知道學什么，看什么的話。多看招聘崗位的崗位描述和崗位要求，按需求學習並提高是最便捷的方式（我就采取的這種方式）。
9、根據崗位描述建立自己所需要學習的知識體系導圖，https://www.zhihu.com/question/19591121（知乎上的：如何建立自己的知識體系）。
我是研究文本信息隱藏的，以后想做自然語言處理方面的就找了小米和阿里的兩個招聘信息（資源來源於各自招聘網站）：
小米：
職位名稱：自然語言處理算法工程師 工作地點：北京
職位類別：研發工程師 招聘渠道：校園招聘
工作職責：
1、負責自然語言處理相關的工作，包括但不限於文本分類、命名實體識別、句法分析、信息抽取、知識庫構建、主題詞識別、自動摘要、智能問答、語義理解、對話生成、話題推薦等；（多么明確的各分支領域）
2、將頂尖的人工智能算法應用到各種挑戰性的現實場景；（多么明確的實戰要求）
工作要求：
1、熟悉常見的機器學習算法（邏輯回歸、SVM、決策樹、貝葉斯以及各種深度學習網絡包括CNN、RNN、LSTM等）；（明確提出所需的一些機器學習算法）
2、熟練使用TensorFlow、Theano、Torch、Caffe、MXNet等深度學習框架；（明確提出實戰所使用的開源框架，掌握其一即可）
3、熟練掌握Java、Python等其他編程語言；（編程語言的要求）
4、在深度學習國際頂尖會議或者期刊上發表論文、相關國際比賽獲獎、及有相關專利者優先；（加分項，讀研期間的論文可偏向與此）
5、有Hadoop、MapReduce、Spark、Storm、HBase、Kafka等開發經驗者優先（加分項，在項目實戰中積累開發經驗）
阿里：
算法工程師-自然語言處理（Software engineer -Natural Language Processing）
崗位描述：
崗位描述Job Description阿里巴巴廣闊的商業生態需要豐富且深入的自然語言處理技術，涵蓋底層文本知識庫建設、詞法分析、句法分析、語義分析、文檔分析、深度文本表示、文本生成、機器翻譯、智能對話等。阿里巴巴的自然語言處理技術正在推進平台化、服務化策略、不斷追求技術的深度以及技術與業務的適當解耦。本崗位需要招聘自然語言處理專業的優秀本科、碩士、博士畢業生一起來夯實基礎、賦能商業、實現技術與商業的完美結合。期待追求卓越、自我驅動、聰明、樂觀、自省、皮實的優秀人士加入阿里巴巴，共同開創人工智能的商業新格局。（除專業知識要求外，提到個人能力和修養）
具體職責包括但不限於：
1、緊跟業界最新自然語言處理技術動態，深入研發自然語言處理相關的知識庫、詞法、句法、語義、文檔、深度學習、機器翻譯、智能對話等技術，包括模塊的實際開發以及對接自然語言處理平台的接入；
2、理解自然語言處理技術應用的相關的業務場景及需求，在自然語言處理技術內核的基礎上考慮業務場景的特殊性進而適當適配業務需求；
3、在核心技術研發之外，也會適當參與到具體的NLP相關業務中，例如搜索Query分析、智能對話的語義解析以及意圖理解、商品評價的語義理解、內容搜索推薦的結構化分析、商品搜索推薦的標簽體系、社會化問答的文本分析、智能客服的場景定制等；（職責要求比小米更加具體化）
崗位要求：
1、本科及以上學歷，碩士博士優先，計算機、數學、信息管理等相關專業；
2、具備極佳的工程實現能力，精通C/C++、Java、Python、Perl等至少一門語言；
3、精通自然語言處理領域的1到2項底層技術，有實際成果並發表在自然語言處理國際頂級會議、期刊者優先，有在相關的自然語言處理競賽中獲得優異成績者優先；
4、熟悉深度學習以及常見機器學習算法的原理與算法，能熟練運用聚類、分類、回歸、排序等模型解決有挑戰性的問題，有大數據處理的實戰經驗；
5、有強烈求知欲，對人工智能領域相關技術有熱情；
6、具有良好的數學基礎，良好的英語閱讀能力；
7、有團隊意識，與他人合作良好，最好具有團隊協作的經驗。（類似上面小米的描述）
由於跨專業，沒有比較好的Java和C語言的基礎。讀研以來一直使用Python，語言基礎：Python。