NLP面试经验分享！面试中最重要的是哪个点？

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NLP面试经验分享！面试中最重要的是哪个点？

2020 年 3 月 28 日 AINLP

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：

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。

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。

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。

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。

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和项目经验，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。