22应届通过集12和NLP5拿到的年薪40万：NLP需要掌握的技能点

以下是这篇文章是一位 七月在线 学员的的面试经历的分享，下面的一些问题非常具有代表性，现将面试情况及面试题目分享给大家，祝大家都能有好的offer。

个人背景 + 学习与求职经历

本人双一流应届硕士，在校科研对某一点的知识专研深度，但是在知识的广度上掌握不够，所以希望接触更广泛全面的知识，从而希望系统的学习后可以更好的进行领域的深究，最终参加了机器学习集训营12（截止到21年年底，最新一期是集16），以及NLP5的课程（截止到21年年底，最新一期是NLP8），课程对我的帮助挺大的，也确实如我想的，有了系统的知识后可以更好地深入点的研究，也给我铺垫了不错的基础。

算法岗需要掌握的一些东西：

1、首先传统机器学习与深度学习的基础是需要牢固的

（1）基础知识就包括了领域中的各种模型（原理，公式，推导，应用）；

（2）常用的衡量标准以及数学公式（就是有公式的东西都要理解并且能推导，例如blue，F1、各种代价函数以及optimizer等等）；

（3）模型、网络之间的比较和各自实际应用场景；

（4）特征工程方面的知识，包括了传统机器学习的一些数据处理方式，深度学习领域的数据处理方式，遇到脏数据怎么办，数据不平衡，OOV怎么处理等等。

2、leetcode是基本的要求

多做题可以提升代码能力，200道差不多（中等难度题即可）。

3、面试掌握的知识点（下面列举的每个点都可以深究）：

（1）条件熵、信息熵、信息增益、交叉熵、KL散度、信息增益率之间的联系（理解了能够白纸写出来）；

（2）TF-IDF、blue、F1-score、ROC、perplexity；

（3）基本数据与文本数据增强方法；

（4）模型（rnn、gru、lstm、transformer、bert、elmo、HMM、crf、svm、KNN、Kmeans、xgboost、decision_tree等）；

（5）batch_norm、layer_norm区别与联系；

（6）weight初始化方式以及为什么这样初始化；

（7）optimizer（SGD、MSGD、AdapGrad、Momentum、RMSprop、Adam）；

（8）文本相似度的计算方法；

（9）激活函数、损失函数；

最后，项目是重点

比如，需要有实际的应用场景，最好两个以上的解决方案，项目的改进策略

其次项目中数据的分布情况、拿到数据第一时间干了什么（观察其分布情况、观察是否有非正常数据、需要怎么处理）、某个label下的数据太少怎么办（衍生出新的领域在项目可以做，可以参考一些文本增强的论文）。

最后找工作贵在坚持吧，祝愿大家能够找到满意的工作。

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机器学习作为AI的核心技术，可谓掌握了机器学习，便跨过了AI的准入门门槛。

迄今为止，专为就业或转型AI量身定做的「机器学习集训营」已经举办了十五期，每一期都涌现出了很多offer，或应届研究生高薪就业，或从Java等传统IT行业成功转型AI拿到年薪三四十万，部分超过四十万拿到五十万，有的甚至年薪百万。

(七月在线部分学员薪资展示)

校长July认为：“持续不断的提升课程质量(包含内容质量、教学质量、服务质量、结果质量：就业 转型 提升)，是成人职业技能教育公司的唯一前途”

 

所以对七月在线而言，得益于全体讲师、助教、同事的努力，始终不断升级每一期的集训营/高级班，不升级 宁不开！

本第十六期由七月在线和人邮异步社区联合开设，在上一期的基础上

• 继续维持“直播教学 面试辅导 就业推荐并重，且提供CPU和GPU双云平台并布置作业考试竞赛”为代表的十二位一体的教学模式；

• 针对六大企业项目，除了维持“大规模行人重识别（ReID）、智能问答系统、聊天机器人、商品推荐系统、电影推荐系统”外，更新了其中一大项目：自动驾驶车道线检测

且为再次提升大家的AI项目经验和工程能力，本期新增部分在线直播、实训项目，具体见下图。

且本期集训营拥有超豪华讲师团队，讲师大多数为国内外知名互联网公司技术骨干或者顶尖院校的专业大牛，学员将在这些顶级讲师的手把手指导下完成学习。

且完成项目进入就业阶段后，BAT等大厂技术专家会一对一进行简历优化（比如将集训营项目整理到简历中）、面试辅导（比如面试常见考点/模型/算法），且和就业老师一起进行就业推荐等等就业服务。

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