发布时间：2022-08-19 14:26
推完上一篇文章，订阅号和知乎后台有好多小伙伴跟小夕要面经（还有个要买简历的是什么鬼），然鹅小夕真的没有整理面经呀，真的木有时间(｡ ́︿ ̀｡)。不过话说回来，面经有多大用呢？最起码对于NLP岗位的面试来说，小夕发现根本不是面经中说的样子。。。
其实今年参加NLP算法岗秋招的小伙伴可能有感慨，
“照着别人的面经去准备了辣么多，轮到自己面试时内容怎么这么不一样？！”
“说好的要做到熟练推导SVM呢？怎么从来没人让我推导SVM？”
“整场面试都在聊前沿论文啊什么鬼？从来没见这样的面经呀！”
“为什么面试官只问他简历内容，轮到我时一点简历内容都不问？“
不止今年，将来的面试肯定更趋向于千人千面，毕竟AI行业也将越来越细化嘛。所以小夕精心准备了这篇“万能”文章给你们，希望大家将来都能收割到自己想要的offer～
这篇文章不是面经集合，也不是装X和贩卖焦虑的晒offer贴，也不是堆砌可能问到的知识点，而是希望给还在迷茫的小伙伴提供一些系统的指导和建议。当然，这些建议可能不适合每个人，因此希望大家从这篇文章里汲取到适合自己的养分，千万不要邯郸学步哦m(— —)m
首先，本文的讨论范围仅限自然语言处理（NLP）相关岗位！亲测NLP岗的套路跟数据挖掘、机器学习岗还是有明显差异的，所以千万不要按本文的套路去准备DM、ML的面试！
然后说一下本文的目标群体。想去拿MSR、FAIR、Google Brain offer的大佬请放过小夕(｡ ́︿ ̀｡)深知自己哪怕能拿到这些地方的offer，也基本是在边边角角的地方做做边边角角的事情，所以直接放弃了，真的木有经验可以分享。还有那些已经一大把顶会的小伙伴，求给小夕指导好么！
其实之前小夕也曾想着去外企的研究院（虽然菜的一无所有），然而很扎心的一次次打听到外企的研究院的研究岗基本只招PhD，哪怕作为硕士进去了也基本是干边边角角杂活的engineer了。虽然外企的业务部门也有NLP岗位，而且硕士也容易进，但是进一步打听了一下，听说硕士进去很少有research相关的工作，最多做做模型优化，弄不好就是爬数据、清洗数据了。后来拿了一家的offer后聊了聊发现确实如此，加上后来没什么面试的状态了，也就把外企都统统放弃了。不过有条件的同学可以在外企研究院或业务部门做做research intern，这方面对硕士友好的多。
言归正传，对于想拿国内一线大厂的核心研究部门和核心业务部门NLP岗offer的童鞋，点赞本文，你就收获了半个offer！转发本文，你就收获了0.75个offer！（等等，文风好像越来越像传销了。。。）
国内的NLP方向的岗位一般叫做NLP算法工程师/研究员/工程师，不要被名字迷惑了，一些厂标榜的NLP研究员本质上就是懂点NLP的研发工程师，也有一些厂懒得区分，无论是做前瞻研究还是业务研发统一叫NLP工程师，需要大家拿到offer后自己跟主管多聊聊具体工作职责和日常工作内容，真的不要纠结岗位名字。
简单说一下自己的经历吧，可以给大家做个参考。虽然踩了些雷导致错过了一些机会，但是自己看好的NLP团队都拿到了offer，无非就是offer等级高低，package能谈多高的问题。最终也有幸拿到了心仪团队的SSP offer，其他大厂和一些明星初创公司也大都拿到了不错的SP offer。此外，就简历投递来说，投了一圈都没有沉（可能因为长得好看），有笔试环节的大厂也没挂过笔试，package大多开到40w左右，有两个给出户口承诺的，有几个户口抽签的。不过要兼备package、户口、团队实力与研究方向/业务的兴趣程度的话，并不容易。
首先，要搞懂自己想要什么。粗略的看，如果想做research，比如发发paper，打打国际比赛，做做通用技术平台，为现在或将来的产品孵化算法接口，就去偏research的团队；如果想直接优化产品的算法指标，看到自己的成果快速反映在产品的用户体验和经济效益上，那就去偏业务的部门。这两种不同导向的部门在面试的时候的关注点会存在一定差异。
当然，再偏research的部门也会把成果直接或间接的输出到各个产品线上（否则养你干嘛），再偏业务的部门也会有关注前沿的小团队，毕竟NLP本身还没有成熟嘛。
不过总的来说，比如你想做research，有不错的论文或比赛经历，对某个方向研究的比较深入，但做系统的经历相对匮乏，则偏research的团队可能更赏识你；如果你想做产品，并且做系统、啪代码的能力不错，论文也刷了不少但是科研热情不高，则你可能跟业务部门更match。
算下来自己面了8、9个NLP团队，加上一些跟小伙伴的交流，也算对国内工业界NLP团队的大概情况有一些了解了。下面说说几个面下来感觉团队不错或小伙伴反馈不错的团队吧，大家参考一下就好，很多优秀团队没贴上来仅仅是因为我们没去面过而已。。。
偏research/通用平台的：