最新数据:84%的NLP算法工程师不满足企业的实际需求....

2021 年 12 月 18 日 PaperWeekly
基于业务需要,最近2个月,和小伙伴一起通过Boss直聘、工程师问卷和访谈的形式,调研了国内260多位一二线的NLP算法工程师,并对2021年热招的140多个NLP算法岗位做了一下分析。发现了一些新情况,以飨大家。


结果显示


 77%认为自己的工作未对现在的企业业务产生显著影响;

 61%认为自己的代码工程能力还不够,需要更多其他工程人员的协助;

 47%认为自己搞得模型不咋地,不匹配目前的业务;

■ 55%认为自己水平太浅,在技术部门是边缘角色。


有超过84%的NLP算法工程师认为自己的能力难以满足当前的业务需求。



调研数据还显示,40%多的NLP算法新人工作跳槽周期不到1年,并且发生很多起应届生没过试用期就被辞退的惨剧。

NLP算法算法岗位要求更高了吗?


在这次调研中,为了更细致洞察NLP岗所需的能力要求,我们按照不同的业务,从Boss上面找到了140多个NLP岗位的JD。

分析这140多个岗位对不同技术能力的要求比例:

  • 知识图谱、信息抽取方向 78%

  • 对话系统、问答系统方向 52%

  • 文本分类、情感分析方向 27%

  • 文本推荐方向 17%


发现大部分NLP岗位对人才技术的要求,还是集中在 知识图谱、信息抽取和对话系统等领域。



另外企业对人才的要求更高了,相比前些年的“了解”“懂”,今年大部分岗位的JD关键词都变成了“熟练掌握”“扎实掌握”等。对主流技术的熟稔掌握和应用,是搞定一份NLP算法工作的敲门砖。

NLPer们的出路在哪里?


通过以上调研,优秀的NLP算法工程师需要具备以下能力和素质,才能适配当前工业界的用人需求:

1.扎实的NLP技术,特别是知识图谱、信息抽取等技术。

2.足够深入的NLP项目实战经验,强大的代码工程能力,可以马上快速帮助企业解决当前业务需求。

在深入洞察当前NLP算法人职场现状基础上,基于4年的项目和教研积淀。

我们推出 一套真正可以提升NLP技术水平、工程能力、求职能力的NLP算法职业解决方案。

《NLP算法工程师-AICareer起航计划》


本计划,依托Greedy AI 高品质技术资源、NLP界智囊资源和高科技企业招聘资源,为NLP从业者提供“最大化职业生涯ROI”的职业跃迁服务;在合作中,高品质、强履约、最大化让参与者开启辉煌璀璨的AI职业生涯。


通过本计划,学员一定可以拿到不止一个高质量NLP岗位的offer,实现求职涨薪飞跃。我们相信本计划将根本解决广大NLPer的求职难题,并持续深刻影响职业生涯发展。


谁适合参加?


毕业后想从事NLP算法工作的在校生/应届生;


目前从事IT工作,像转行做NLP算法工程师的在职人士。


对NLP算法学习和求职有问题

可以添加我私聊


点击视频了解详情👇


以下我们通过技术能力篇、项目研发篇和求职规划篇,这三大部分,来说明一下这个计划如何帮助你拿到高质量的NLP岗位的offer。

*长文预警,Part 3 有干货!



技术能力篇


学习目标:全面深入掌握NLP所需的绝大部分技术能力,并让自己在技术层面做到TOP10%的水准本课程已经更新迭代近10次,可以帮助学习者利用最少的时间成本来加深对NLP知识的运用和对前沿技术的理解。


01 课程大纲









02 课程中的部分案例


1. 实现一个拼写纠错器

2. 从零实现Word2Vec词向量

3. 利用SkipGram做推荐

4. 从零实现HMM模型

5. 基于Linear-CRF的词性分类器实现

6. 从零实现深度学习反向传播算法

7. 实现AI程序帮助写程序

8. 实现AI程序帮助写文章

9. 基于Transformer的机器翻译

10. 基于KG-BERT的知识图谱学习

11. 基于知识图谱的风控系统

12. 基于知识图谱的个性化教学

13. 利用蒸馏算法压缩Transformer

14. 利用GCN实现社交推荐

15. 基于GAT的虚假新闻检测


(剩下20+个案例被折叠,完整请找我要...)




03 部分项目作业

   (完整的请咨询)

01

豆瓣电影评分预测

涉及到的知识点:


中文分词技术

独热编码、tf-idf

分布式表示与Word2Vec

BERT向量、句子向量


02

智能客服问答系统

涉及到的知识点:


问答系统搭建流程

文本的向量化表示

FastText

倒排表

问答系统中的召回、排序

03

基于Linear-CRF的医疗实体识别

涉及到的知识点:


命名实体识别

特征工程

评估标准

过拟合


04

基于闲聊的对话系统搭建

涉及到的知识点:


常见的对话系统技术

闲聊型对话系统框架

数据的处理技术

BERT的使用

Transformer的使用

05

基于医疗知识图谱的问答系统

涉及到的知识点:


文本摘要生成介绍

关键词提取技术

图神经网络的摘要生成

基于生成式的摘要提取技术

文本摘要质量的评估


带读的部分论文




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项目研发篇


本部分可以让同学深入到一个靠谱前沿的真实企业NLP项目当中,和高阶的NLP工程师和其他研发人员一道,研发项目并部署上线,并在项目中锻炼自己在NLP方面的核心能力。


01 项目特色


左右滑动查看


02 培养方案


本NLP项目式培养方案分为智能企业知识图谱、智能对话系统、智能舆情分析系统和智能文本推荐系统,学员可以根据自己想要进入的岗位来选择参与某一个项目。


学完该项目,学员可以具备马上适配企业相关业务需求的能力,具备成熟NLP算法工程师的工程素质。同时学员通过某一个项目,可以具备在相关技术领域实战项目的能力,完全可以从事相关技术类型的NLP工作。




03 面向企业画像


不同的项目,塑造学员不同的技能树,学员可以完全具备该类型企业的NLP技能需求,并进入相关企业就业。


面向企业画像

>左右滑动查看更多<




04 实战项目安排


实战周期

*项目小组:3-4人一组

*项目周期:10周-12周

*评估:中期验收、项目展示与答辩,颁发结业证书、优秀毕业证书


实战安排

1

2


每周项目任务review例会,由项目小组 + 项目管理 + 助教工程师参与(周一)

每周一次技术分享,所有的项目组一起参加,轮流做技术分享(周四或者周五)


3

4


每个人选择维护技术博客或者github, 两周一次的频次上传平时的工作,打造自己的portfolio;

中期成果展示:由每个小组 + 项目管理 + 助教工程师 + 导师共同参与;

5


项目展示以及答辩:所有的项目组一起参加,每个小组轮流展示项目并做答辩,评选优秀项目组,颁发奖项。


实训中的项目成员

参与的用户/学员:实操并完成一个可上线的企业产品

助教工程师:学员导师,全程陪伴项目实施过程

NLP导师:负责提出解决方案、任务拆解以及中、末期验收

项目经理:负责每个小组的项目进度,保证项目能够如期完成

前/后端工程师:负责除了NLP模块之外的开发

设计/产品经理:提供对产品的前期设计


可参与项目一
简历分析与人才匹配系统







项目背景

如何在海量的简历中,寻找对于某一个岗位和公司最匹配的人才?


这是困扰很多公司在选拔人才上的问题。在这个项目中,我们将搭建IT人岗匹配算法,其中涉及到实体抽取、关系抽取、知识图谱推理、推荐算法等很多有趣的技术应用场景。真正让项目落地包含很多的挑战比如,如何通过简历、过往经历以及结合知识库构建人才画像?如何识别简历中的问题点以及矛盾点?如何在推荐过程中自动给出可解释性推荐理由?








项目周期


12周左右,以小组为单位完成
2021年12月-2022年3月







项目实施方式


线上或线下(北京昌平)







项目模块









所涉及技术


知识图谱设计以及推理

实体抽取、关系抽取、实体消歧

标签设计,统计分析

推荐算法、召回、排序、可解释性、知识推理








任务列表









任务排期









配套课程


为了让项目能够顺利进行,我们会配套相应直播/录播的形式来帮助解决学员在项目过程中有可能会遇到的问题。


可参与项目二
企业营销知识图谱

此项目主要解决2B营销上的痛点:


■ 商机在哪里?哪些企业需要人力外包?哪些企业需要企业培训?哪些企业目前正需要融资?


■ 如何实时追踪企业需求的变化?哪些企业开始扩张?哪些企业开始做数字化升级?


■ 如何提高谈单转化率?如何推理出企业背后的痛点?如果快速给出个性化解决方案?








解决方案








任务拆解









任务排期








项目配套教研




可参与项目三
医疗领域智能诊断系统

此项目主要来搭建医疗诊断机器人,功能包括:


■ 收集病人的症状,并从收集的对话中抽取关键的信息

■ 基于跟病人的持续交流,对病人的症状越来越深入,最后给出解决建议

■ 需要融合大量的专家知识图谱








解决方案


可参与项目四
舆情监控系统

此项目主要解决舆情监控上的如下几个问题:


■ 竞品分析:竞品的产品目前在市场上的表现如何?用户对他们有哪些正面或者负面的评价?

■ 产品分析:关于某个公司的产品,市场中的反馈是怎样的?

■ 事件监测:最近关于某个公司,有没有一些事件发生?如何在第一时间发现这些事件?








解决方案



以上项目3和4的任务拆解和配套教研

可以私信我获取


求职规划篇


1v1面试辅导+模拟


本服务旨在全方位提高AI求职者在应聘互联网大厂、科技公司时面试环节的能力,通过一系列专业的面试辅导以及贴近实战的模拟面试,帮助求职者顺利拿下面试官,通过面试,获得offer。

项目核心优势

■ 扎实的理论基础-导师均毕业于国内外顶级院校
■ 前沿的视野和丰富人脉-导师均就职于国内外顶级公司
■ 深刻的行业认知-导师平均工作年限超5年
■ 真实还原大厂面试-大厂在职前辈1V1服务

私人定制

基于目标行业/公司制定专属面试辅导计划
匹配目标行业头部大厂专家导师,针对性更强


服务内容


技术面试知识讲解:包含90%AI高频基础知识练习及题目讲解


提供学员AI行业的高频笔试题库,推荐完成顺序,并进行题目讲解;提供学员机器学习与深度学习高频易考点文档,并讲解高频案例;


调研近200名AI相关工作的求职者,涵盖近30个互联网公司,其中包括阿里、京东、腾讯、华为、字节、小米等头部公司,我们发现不管是在笔试阶段,还是在技术论面试阶段,都会考察大家的AI(机器学习、深度学习)基础知识,以及手推数学公司、写代码等;


面试项目分析:对简历所写实习、项目、论文、专利及比赛进行深度挖掘,贴合求职公司或者求职岗位的业务需求,提炼亮点


技术面试时技术主管特别喜欢询问求职者所做项目和论文的细节,比如说动机、实验设计、效果验证、创新点、复盘、横向对比其他paper等;稍有偏差可能就错过一个难得的机会;


HR面试攻略:了解目标公司的面试流程、薪资谈判技巧以及如何正确反问面试官


不同公司的面试流程及轮次不同,提前带你熟知目标求职公司的面试流程,做到心中有数,快人一步;另外薪资谈判技巧是必须掌握的,帮你争取期望利益最大化;


面试能力针对性提高:自我介绍的逻辑性、个人条件的软实力、优缺点;


模拟面试


面试导师来自于头部互联网大厂,真实模拟、还原互联网大厂面试流程,并在模拟后给出反馈及指导。



AICCE-职业竞争力测评


全面洞察+精准提升,助你扶摇“职”上


基于专业人才数据库,对标自己与Top10%工程师的差距:数学基础、编程能力、机器学习、深度学习、自然语言处理。

精准测评个人素质,全面洞察胜任力:沟通能力、情商水平、智商水平、逻辑思维、批判性思维、创新能力。

智能生成个性化学习地图,职业发展更清晰:AI人才专家进行全面详细的洞察和评价,给出详尽精准提升方案。

贪心科技×睿正咨询,为“攻城狮”量身定制


  • 强强联手,打造国内最适配AI算法工程师的专业人才测评产品

  • 人工智能资深工程师

  • 一线互联网大厂招聘经理

  • 高级心理测评专家

  • 专业人才咨询顾问


五大维度,全面评估求职竞争力



智能测验,打造舒适作答体验


评估维度 5大维度、20多余个子维度



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AI职业规划体系化课程





1
职场成功案例

姓名:李**

学校专业:燕山大学 控制工程专业 2019级硕士毕业生

原工作单位:软通动力 算法工程师 年薪20万

跳槽方向:算法工程师

匹配方案:技术研修+背景提升+求职面试一篮子服务

最终跳槽公司:荣耀 年薪45万

履约服务时长:7个月


姓名:Jerry Zhao

学校专业:澳大利亚国立大学 计算机专业 2018级本科毕业生

原工作单位:鲁班软件 初级算法工程师 年薪18万

跳槽方向:ML算法工程师

匹配方案:技术研修+案例项目学习+求职面试一篮子服务

最终跳槽公司:网易 年薪40万

履约服务时长:4个月


姓名:钱**

学校专业:中国农业大学 计算机科学与技术 2018级本科毕业生

原工作单位:聚美国际 算法工程师 年薪22万

跳槽方向:算法工程师 

匹配方案:技术研修+导师咨询+求职面试一篮子服务

最终跳槽公司:亚马逊电商 年薪47万

履约服务时长:11个月


姓名:蔡*

学校专业:中科院自动化所 智能控制与计算智能 2020级博士毕业生

原工作单位:中国科学院自动化研究所-智能系统与工程研究中心-实习 年薪5万

跳槽方向:NLP算法工程师

匹配方案:背景提升+大厂技术大牛求职方向规划+求职面试一篮子服务

最终跳槽公司:比亚迪 年薪38万

履约服务时长:2个月

2
历届学员去向

3
权威师资保驾护航



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