最新数据：84%的NLP算法工程师的能力弱爆了...

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。

▲部分访谈提纲

不调研不知道，一调研吓一跳，先直接上一些调研的数据：

■ 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。

总之，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。

抛开这些被访谈的工程师的谦虚成分，调研数据虽有些让人惊讶，但细想下最近两年算法职场领域的情况，其实也能察觉到出现的一些变化。

最近几年，AI人才经历了过山车，前几年万物皆可AI，大厂小厂大量储备NLP算法人才，希望在AI领域掘金。但最近两年，经济下行，互联网巨头受经济环境和政策原因发展受限，对算法人才的渴求程度急剧下降。同时最近两年算法人才井喷，僧多肉少，自然竞争压力骤增。到了今年，就成了各NLPer口中的灰飞烟灭、人间地狱、一片红海了。

工业界从之前的AI尝鲜，逐渐转变为向AI要KPI。很多企业，招聘一位算法工程师，HR人效部门要计算，候选人能达成什么结果，能对当前业务有多大促进，候选人能否满足企业变来变去的需求，能否有足够的工程能力快速部署新模型，新模型能否适配当前的业务环境......

算法工程师承担的责任和角色，以及要完成的任务，越来越重了。现在工业界业务错综复杂，愈发重视算法工程师实际工程落地能力，特别是处理“脏”问题和“乱”问题的能力。

在业务KPI的巨大压力下，也就出现了以上调研中出现的情况：很多NLP算法工程师在工作中，要费好大劲，才能刚刚满足或仍然不能满足公司的需求，搞得自己特别丧特别被动。而且我们特别发现很多0-3年经验的NLP算法校招生和职场新人，职场生存环境，更加惨烈：调研数据显示，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。

▲上图直观反应了今年NLP算法岗的竞争难度

对于很多职场新人，以前求职过程中用到的那些paper和比赛，在需要强大工程能力才能Fix的实际业务面前毫无用武之地。

让自己尽快具备强大工程能力和实战素质，成为NLPer职场救赎的唯一路径。

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。

▲boss直聘NLP算法岗位要求举例

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，其实对话系统、推荐系统的搭建很多也是依赖于知识图谱、信息抽取技术。

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，以及对NLP岗位的分析，可以发现，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。

点击视频了解详情👇

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

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

对NLP算法学习和求职有问题

可以添加我私聊

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

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

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

对NLP算法学习和求职有问题

可以添加我私聊

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

对NLP算法学习和求职有问题

可以添加我私聊