有近2個月沒有更新博客，主要精力放在了投遞會議論文和秋招找工作方面。這里簡單總結一下秋招面試的幾點建議和感受。
投遞的主要是NLP算法工程師崗位，主要參加過面試的公司有騰訊(春招)，螞蟻金服(春招)，追一科技，猿輔導，作業幫，依圖科技，京東、拼多多、星圖科技、明略科技、還有工商銀行(校內宣講面試，銀行正式筆試面試要到10月份，因已有其它offer了沒有再參加)，百度（10月份線下面試）。
這些公司的筆經面經牛客網等很多網站上有前輩的分享，我也不再贅述，只是總結一下自己的感想。
1.要有自己的東西
應聘算法工程師非常重要的一點是要有自己的東西。我把這點放在第一點來說，是想強調它的重要性。我了解的很多同學，包括我自己，前期花費了很多精力去看別人的論文和算法模型，去了解這些模型可能work的原因，甚至看有些書、面經之類的把它們當做“標准答案”來記，和"應試"差不多。
但是，你看的再多，也都是別人的東西，自己的東西呢？很簡單的道理，看論文就和看小說一樣簡單，但是 思考、形成自己的算法模型、驗證、試錯、改進、完善的整個過程於自己才是真實的收獲，這更是能力的體現。在我看來，這也是一位算法工程師的本分，那就是不僅要有學習能力，更要有的是 分析、思考、形成解決方案的能力。而不是知道很多別人的模型，生搬硬套的能力。
這點在面試中很重要，面試官會感興趣你做了什么，解決或改進了什么，怎么做的，這么做的道理在哪里，有沒有其他可能的方法，這些方法各自的優缺點是什么...? 當然看似這一串問題，都很簡單，如果是自己認真思考反復驗證過的算法，這些都是已經考慮過驗證過的問題。那么這些看起來難的問題，實則是自己算法能力、實踐能力的體現，邏輯清晰、實驗充分的回答會為自己加分。(另外把這些都分析到位，會占用大量的面試時間，也會給面試官留下一個好印象；並且如果后面考代碼或者邏輯問題、底層問題面試官要求也不會非常苛刻。第一印象很重要。)
另外我想說的是，有一些書籍、面經、博客中對於經典算法的理解也可能是錯誤的，學習時候要有自己的思考，讓算法思想為我所用，而不是當做標准答案來背，這是非常遺憾的，甚至浪費時間、產生算法思路上誤導的。有這些背答案的時間還不如讓大家多思考做好自己的工作。(舉個簡單的例子，XGBoost，與GDBT的對比，GBDT是率先使用二階導數的，XGBoost沿用了GDBT的算法思想也采用了二階導數，並不是面經中講的 "GDBT只使用了一階導XGBoost用了二階"。建議直接看論文。)
2. 知道公司需要什么
並不是很多公司都像大學一樣抱着教育你、培養你、發現你未知的潛能的態度來招人，除非這個崗缺人，否則很多公司很看重你現在是否具備直接干活的能力。這是公平合理的。如果想拿到公司付的薪水，需要知道公司需要什么，自己可以做什么，即使研究生期間沒有深入研究公司現主要業務內容，在面試前也需要提前做好准備。即使沒能非常expert in，也最好對最基本的架構、常用的算法、模型、工具有了解。
比如，追一科技現階段NLP的主要業務時對話系統，考慮企業產品上線可交付性等，一般並不會采用端到端模型而是pipe line，那么前期可以對對話系統各模塊要解決的問題、主要算法等有所了解；京東商城主要做商品評價打分，主要用到情感分析、文本分類等，面試前可以了解一些，另外二面面試官問到了正則化、調參、spark，其實面試官喜歡問的一般都是他們業務中經常用的，如果前期了解他們的業務可以有針對性做更好的准備。依圖科技只參加了一面，公司更注重算法編程能力，就是手撕代碼的能力，對於應聘者的項目經歷一筆帶過。依圖面試官問的我本科時期做的涉及CV的項目，我感覺很奇怪，自以為是認為體現不出NLP能力，問面試官換了講NLP的內容。后來發現他並不了解，原來面試官是做CV的...
講這么多，是想說，要站在面試官的角度看問題。面試不是自己作秀，是為自己找買家。無論是第1點“有自己的東西”說的再好，也是為第2點服務的，那就是如果體現自己能勝任這份工作。知道公司需要什么，自己有什么，沒有的話前期補一些什么，需要做好充足的准備。在交流方面，面試官一般會優先挑你所做的課題中和業務更相關的課題問，不僅因為業務需要，更因為他懂。大部分人會傾向於了解自己已經了解過一點的東西，面試官也有這個心理。
3. 基本功扎實
面試時主要考察的基本功包括，(1)對NLP或是深度學習基本算法的理解深度，這個一般從自己的課題介紹中延伸出來；(2)有的公司還會涉及到機器學習的算法；(3) 還有C++(騰訊),python(追一)；(4) 手撕代碼 (基本都撕了); (5) 其他題目(依圖考了智力題，拼多多考了概率題)。
這些都是日積月累的，對於(1)深度學習和(2)機器學習算法，問的也都是常用且重要的部分，如果平時注意積累，把論文模型搞清楚，這部分基本沒有問題，有個別比較難的答不上就誠實地說自己沒有深入考慮，面試官也是本着想聽一下你對這個問題的看法的態度來討論，並不會為難。
我個人覺得，寫博客就是一種很好的展示自己不斷學習積累，並且對問題有自己深入思考的很好的方式。寫博客於我而言是很有益的。很多時候，自以為會的或是理解正確的內容，在再次思考並整理寫下來的過程中，發現自己很多地方並沒有弄懂，或者之前的理解不正確，又會刨根問題再搜集資料再思考整理。這個過程中，自己也會理清思路，理解的更深入；在動筆寫下來的過程中也要想着怎樣組織話語、利用圖示能讓不懂的人也能看懂，自己也在鍛煉表達的能力；回答網友問題過程中還會收獲一些友誼~；另外意想不到的收獲是，把博客鏈接貼在簡歷上，真的有面試官願意來翻一翻！他會看到你不斷的努力，會樂意就某些問題和你交流，傾聽你的理解，這個過程中確實自己也能學到很多東西。並且這樣也可以將“平時成績”引入進來，將面試“一考定終生”的高風險分散開來。當然博客只是其中一種方式，比如github項目等等，都是展現個人長期努力的方式，也都可以幫助別人在短時間內更充分全面的了解自己。
對於(3) c++可以看 《c++ primer》的一些章節，當然還有一些編程中的常出錯的點，比如野指針、內存泄露等需要平時積累一下；python是平時遇到問題順手查，主要理解清楚可變對象不可變對象、進程線程、聽說有的公司還考了裝飾器；本科時入門python朋友推薦看 廖雪峰的python 博客, 這些都講的很清楚，簡單易懂，也可以過一遍。
對於(4) 基本的是《劍指offer》, leetcode 刷題；聽說有的公司會考手撕k-means這種機器學習算法的，也要做好積累。
對於(5) 看面經。
4. 了解環境
HR面可能涉及的問題：你應聘的職位？為什么選擇這個方向？工作城市在xx可以嗎？為什么想來xx城市？家鄉哪里？為什么選擇這個公司？有師兄師姐在公司嗎，對公司的了解？知道NLP工程師主要做什么嗎？你的三個優點和三個缺點？抗壓能力如何？期望薪資？是否接受調劑？
建議就是，前期多了解，了解公司的發展前景、業務工作、上班(加班)情況等。
對於涉及自己的部分：不需要說的“完全真實”，但需要自圓其說，核心就是要體現熱愛並適合這個行業、可以勝任這份工作，而不是體現對自己的剖析有多么到位；抗壓能力不要僅說“很好”，最好舉例子出來體現自己的能力；
薪資：需要根據自己對NLP算法工程師崗位行業平均薪資水准、該公司基本水准有了解，說一個自己認為合理的數值，不用賤賣自己。如果HR面通過進入最后談薪資階段，這時候可以根據自己對行業情況的了解看看這份薪資水平是否合理；如果薪資低，可以試着根據行業水准和自己能力和HR談一談調薪，為自己爭取一份更為理想的薪資；當然如果薪資高，意味着公司對你的期望或是要求也高，需要做的更好。
5. 知道自己要什么
(1) 要不要轉崗？
真正厲害的人都是offer收割機，但是對於更為廣泛的同學，今年算法崗並不好找。在前面碰壁之后，周圍很多朋友選擇了轉崗。
今年需求量大的崗位：
1) 客戶端 -> 要求：不會沒關系，可以進來學。但是需要有扎實的Java基礎（對於安卓）和基本的編程能力(手撕代碼)。另外涉及客戶端的內容可以看面經學習和了解。有朋友應聘該崗位時，直言不會客戶端，面試官直接說，你會什么可以講一下，然后朋友就介紹了自己准備的一些內容，表達清楚也可以。
2) 測試開發 -> 同上，依舊需要有Java基礎，和對測試工作的一定了解。還是抱有不會可以進來學的態度。但是有的公司還是比較嚴，面試官會一眼看出，你是否做過這項工作，以及會說，面經中的內容在實際工作中並不會用等。
其實做以上兩份工作，在一些公司的薪資也很高，甚至有的公司的客戶端的工資比某些公司開發崗甚至算法崗更高。所以，不是說薪資一定是 算法 > 開發 > 客戶端 & 測開。
所以，你是否願意冒着找不到工作的風險堅持算法崗？還是轉崗？去國網？去銀行？公務員？讀博？這是個人的選擇。這里就是優先級排序的問題了，因人而異，沒有對錯。錯的也許只有自己固有的執念，認為某個行業一定怎樣怎樣，其實各行各業都在進行自己的發展，所以不僅要看現在，也要看未來。
(2) 找不到工作怎么辦？
自己找工作掛了一串，掛到懷疑自己；但是我想，讀書不是為了將自己囚禁在某一個固定的方向，所謂“君子不器”，會想到自己仍有很多不錯的能力，即使失業也仍能憑借自己的本事謀生，所以不用害怕。能力不足可以學呀。而對於有能力但面試官沒看到的，想着自己的智力和體魄依舊在，公司不要，是公司的損失，自己有什么損失呢？
其實很多人都是在經歷很多次被拒絕后，仍不放棄，才最終有一份結果。如果值得期待，也就值得堅守。希望大家都能有一份滿意的工作，並且在工作中做得出色！