自然语言处理算法工程师

目前是研二，觉得自己需要开始考虑就业问题，搜索了大厂的招聘岗位，觉得还是开发岗、产品岗比较合适一些。由于学习的是自然语言处理，因此看了一些自然语言处理的岗位要求，大多还是需要学习机器学习和深度学习算法。

具体面试要求可以参考博客  https://zhuanlan.zhihu.com/p/91121312

1.编程语言基础

python和c++

2.数学基础：概率论，高等数学，线性代数，信息论

3.计算机基础理论知识：操作系统，数据库

4.机器学习基础

• 机器学习项目流程
• 判别模型 vs 生成模型
• 频率派 vs 贝叶斯派
• 数据预处理
• 特征工程
• 特征工程-关联规
• 模型 - SVM
• 模型 - 聚类算法
• 模型 - 决策树
• 模型 - 逻辑回归
• 模型 - 感知机
• 模型 - 朴素贝叶斯
• 模型 - 随机森林
• 模型 - 线性回归

5.深度学习基础

6.统计自然语言处理

7.深度学习自然语言处理

8.源码阅读

github上一个深度学习基础知识点的总结，涵盖挺全的，数学基础，深度学习基础，机器学习基础，分类网络，目标检测，图像分割，迁移学习，强化学习等待。还在持续的更新中。
地址：https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions