我是NLP就业班的学员，今年秋天毕业，海外硕士，留学地区在留学鄙视链3或者4的位置，学校很一般。本科末流985，专业都是cs方向的。
读研期间参加过这边一个小的学术性质的搜索引擎的比赛，主要是教授要求，subtask的state-of-the-art，发过几篇论文。
社招可能要求不一样我肯定没有发言权，所以本文只针对校招谈一点点。
其实我感觉自己手里的牌还行，就是自己一天心浮气躁的，又不太聪明的亚子，就说很菜。本文跪经居多。
从三月开始找工作到后面决定入职这段时间最大的感受就三点：
1、没有正经的实习经历真的是硬伤（对于想找好工作的在校生来说）
2、 熟悉知识，会用，能等到结果的程度根本不足以应付面试。
3、春招地狱难度，百度好像根本就没放岗位，内推都推不来面试，当然，也有可能是我简历挂了。
而且由于这边学制时间的问题，我只能先参加今年春招然后秋招。春招最后算是找到了去处。总之在校生请珍惜实习机会和秋招机会。
面试连跪
一、达摩院，二面跪
一面三道代码题，远程敲（感觉硕士以下不刷题能找到算法岗的概率为0）。双指针，k-d tree，正则表达式。
二面是总监，讲了些项目经历，transformer，seq2seq，svm，lda，learning to rank，基本简历里写的都会问到。，
棘手问题：“项目里你的作用的是什么，有哪些是你自己想出来的？”
二、香侬科技，四面跪
流程基本是每次两道代码题，加结合项目问一些问题。
四面的时候问了很多搜索的东西，因为自己主要准备常见nlp的内容，搜索相关的基本只是某开源搜索引擎的一些使用而已，被各种问住。
例：为什么用了svmrank，它属于哪种ltr方法，有什么好处和不足，怎么优化呢？
决定改变
这个时候意识到了自己很多都只是会用现成的东西而已，实际上有很多不足，就报了七月的NLP就业班。
因为本身就是这个方向的，所以就和就业班的老师：褚博士商量了一下，以我这边主动推进为主，褚博士提供一些我需要的资料并及时对我进行指导，让零零散散的脑子里的东西，变成可以作为答案的知识点。
学习一段时间后继续去面试：
一、华为
面试非常愉快，但是进了offer池后，等了一个多月还是跪了……
笔试：很简单，3道题，300分、600分、900分，300分的白给，600分的需要写一写，但是像是体力活，900分的有些难。
技术面试：就问问项目经历，svm推导。
综合面试聊天，也问了一些项目经历，但是就是聊天的程度。最后说对我的评价很好。
我当时就以为稳了，后来赶上川普制裁华为，就一直拖进度。最后反正是被刷了。
二、创业公司
nlp的算法岗，感觉boss很好，很尊敬。
总共3面，一面4道代码题和一道思路题（就是谷歌爱考的从楼上扔鸡蛋什么的那种）。
代码题基本都是leetcode原题，七月在线题库上都有，刷过了就还挺轻松。
二面是两道代码题，其中一个是考一些在linux上开发的一些基本操作。然后问项目和基础，
比如：
1、lstm的计算过程，举例说明，每一步说明各个参数的维度和变化。
2、lr和svm的原理，二分类时这两个选哪种，为什么？
3、cnn的算法复杂度。
4、L2L1正则化的原理。
5、adam那些优化的计算过程。
6、bert和注意力的问题。
三面就是谈待遇了，一个月两万多，据说不加班。
总结
春招时看，nlp岗位真的没有cv岗位数量多。svm基本必问，注意力必问，bert基本必问。
简历上项目写详细，防止了面试官瞎问，比如一些boost，我根本没实际用过就试着跑过模型也没啥细节感受，虚得很，但是限于简历上的够问了，基本没被问到。“有问题，用模型，懂源码，会推导”不然就会被尴尬地问住……
（都是自己的血泪教训）
面经来源：BAT社区面经+真题一百道
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