前百度高级NLP算法工程师（剑桥女博士）带来求职八问八答

在求职自然语言处理相关岗位的过程中，有很多小伙伴们都希望获得资深导师的面试指导。小编特此提取了小伙伴们在面试过程中遇到的部分问题，总结出了八问，特邀邓侃老师为大家带来“自然语言处理求职八问八答”。希望我们的整理能为大家求职NLP算法岗带来帮助

邓侃，毕业于清华大学信息与工程专业，后在剑桥大学工程系进修博士学位。其研究的课题方向包含了深度神经网络说话人与环境自适应方法研究、英语口语打分与语法纠错、神经网络机器翻译。

邓侃老师多年从事语音与自然语言处理领域相关的工作，曾就职于百度、作业帮等多家知名公司的自然语言处理部门，担任高级算法工程师、NLP 资深研发工程师等职位，熟悉NLP的理论脉络与工程落地。

1、问：进入NLP行业可以选择的职业方向是什么？

邓侃老师： 进入NLP行业，大体可以规划出三个职业方向。 第一个方向是基础理论，主要是做一些理论的研究，产出一些paper成果。 第二个方向是做技术输出，技术输出这块和商业应用一样是偏工程的，只不过技术输出更偏向垂直领域一些。你不仅仅要懂自然语言处理，还要懂得像教育、医疗、电商等具体行业的业务知识。 第三个方向是做商业应用 ，会做一些纯NLP的应用落地，比如对话、问答系统、机器翻译、作文批改等应用。

2、问：自然语言处理的就业现状是什么呢？

邓侃老师： 现在自然语言处理相关专业人才属于供不应求的状态，这种状态是因为过去很长一段时间，高校NLP人才的培养是跟不上业界需求的。毕竟目前国内高校比较有积淀的自然语言处理实验室不是很多，可能也就二三十家，而对于高校来说，建立一个学科是需要时间积累的。这就导致了培育人才的速度跟不上工业界的需求。目前，工业界对于能够理论与实践相结合、学习能力强、能够推动产品落地的人才是十分渴求的。

3、问：自然语言处理行业有什么就业方向与职位呢？

邓侃老师： 大致分为算法研究、工程优化、策略与产品三个方向。不过在实际工作中，这些岗位是有一定交叉的。你去应聘的一个职位，实际上岗位要求可能是既要能看论文又要会写代码，也有可能既要能训模型又要会搞架构。所以大家在投递简历时一定要仔细的看好职位描述。

4、问：自然语言处理的职业规划是什么？

邓侃老师： 进入NLP行业，通常会在开始的13年里，积累个人的技术和培养执行力，在其后的35年中强化个人的职业发展，加强行业认知并积累人脉经验，大约5~10年后走上团队管理的岗位。

5、问：投递简历的渠道是什么？

邓侃老师： 基本上除了校招和大厂的内推，还是通过猎头和招聘网站来进行简历投递。最靠谱的其实还是内推。

6、问：自然语言处理岗位的面试流程是什样的？

邓侃老师： 自然语言处理岗位的面试跟普通工程岗面试流程基本没区别，所以也不用因为第一次参加而感到紧张。 不过，对于NLP岗面试来说，除了传统的工程内容面试，有些岗位也会有算法面试，比如专门让你推公式，或是说出每个模型的优缺点。这个通常会与你简历里的内容和你做过的项目内容挂钩。 如果你面试上写了项目，很多面试官就会去抠实现细节。你需要就这个项目的实现细节与面试官深入沟通。

7、问：面试有哪些加分项和减分项？

邓侃老师： 如果你在面试时比其他应聘者多想一步，项目里能把握尽可能多的实现细节、概念和模型及代码等基本功扎实，都会是你的加分项。 而如果你在面试中表现的工程能力不足，暴露出平时不重视写代码，在项目实现过程中，知其然不知其所以然，又或是简历上写了自己不会的东西，这些都会是你的减分项。

8、问：决定投递自然语言处理岗位，如何进行求职准备？

邓侃老师： 求职准备主要抓工程能力、算法模型和项目经验三个方面。 工程能力方面不用说，像C++, Java, Python等编程语言一定要熟练掌握一门。 还要提升个人的工程优化能力，像NLP常用数据结构（trie, hash, search），分布式计算等等。在日常学习中要多阅读开源的NLP项目，比如 moses, nltk, srilm/kenlm，以提升个人的系统设计能力。 模型的话，因为NLP 方向太多 ，你不可能每个方向每个算法每个模型都掌握，所以要做好调研，有针对性的学习。最好是针对某个方向有一定深度。 项目经验这方面，要选定好技术路线，深入去做1~2个项目，像经典的NLP任务：机器翻译、问答、对话、知识图谱，又或是推荐系统、搜索排序等互联网应用项目，都值得去积累经验。

在问及有何建议给即将进入NLP领域的同学，邓侃老师表示，“求职NLP算法岗，最关键的是要打‘有准备之仗’。要有目的性，尽量多做一些与工业界实际业务场景相关的项目。”

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