今天是直播答疑匯總的第三期，今天兩位提問題的同學(xué)對自己都有清晰的規(guī)劃，他們清楚的知道自己想要什么，只是再做選擇的時候是維穩(wěn)的態(tài)度，來找學(xué)姐分析做出那個選擇會更好。

下面我們就來看看這兩位同學(xué)的想法，還有學(xué)姐給的建議。

第一位同學(xué)

情況介紹：

老師您好，我是18年985碩士畢業(yè)，目前在互聯(lián)網(wǎng)公司做前端開發(fā)，我通過自學(xué)已經(jīng)學(xué)了一年多的機(jī)器學(xué)習(xí)和nlp，基本熟悉了理論部分，也有三個左右的項目，現(xiàn)在想找nlp算法工程師工作，但是我的工作跟ai沒有任何聯(lián)系，所以簡歷上的工作經(jīng)歷部分沒辦法寫。

我想在公司里面轉(zhuǎn)崗攢點經(jīng)驗，但是公司現(xiàn)在發(fā)布的招聘崗位是3-5年經(jīng)驗的算法工程師，我估計也沒有機(jī)會，而且現(xiàn)在如果聯(lián)系公司轉(zhuǎn)崗被現(xiàn)在的領(lǐng)導(dǎo)知道也不太好，很可能是轉(zhuǎn)崗沒成功，還要面臨現(xiàn)在部門的排斥。

但是如果直接投簡歷到其他公司，工作經(jīng)歷這部分無論是簡歷篩選、還是自我介紹上，都是一道坎，很有可能簡歷都過不了。因為前兩天找人內(nèi)推騰訊nlp，簡歷篩選都沒有過。

所以勞煩老師對我這種情況給一點建議吧：

Q1

轉(zhuǎn)崗沒有工作經(jīng)驗的簡歷和自我介紹怎么寫/說，直接寫自己是前端工程師嗎？是寫在項目經(jīng)驗前面還是后面次要的位置好；

Q2

在公司只招3-5年算法工程師的情況下應(yīng)該試試公司內(nèi)部轉(zhuǎn)崗好還是直接投外面的公司。

Q3

投外面的公司一般也要1-3年工作經(jīng)驗，我是直接投nlp算法工程師還是有其他更穩(wěn)一點的方式。辛苦老師解答

A：

1、不要回避前端開發(fā)公司一般很重視開發(fā)經(jīng)驗

無論你原來的崗位是什么。簡歷中突出你對需求、代碼規(guī)范、開發(fā)規(guī)范、troubleshooting、協(xié)作合作、學(xué)習(xí)能力等。

2、怎么積累項目經(jīng)驗

所謂1-3年、3-5年都是一個一般規(guī)定，簡歷亮眼的，這些統(tǒng)統(tǒng)都是浮云。

項目經(jīng)驗：

比賽，對論文的復(fù)現(xiàn)，是兩條現(xiàn)實的途徑。不要貪多，選了一個比賽，或選了一個專題的NLP論文，就扎進(jìn)去幾個月，學(xué)習(xí)、研究、改進(jìn)，到極致，把同類比賽的前幾名的攻略、代碼研究透，用在自己的上面。

不追求榜上有名，追求自己研究透。這樣你簡歷上就有你對項目的獨到理解。面試官有良好印象。

3、內(nèi)部or外部

一個不能接受員工上進(jìn)的公司，估計也不能長待吧。今年形勢不好，建議你化半年時間以建議好好練內(nèi)功，等到你覺得內(nèi)功練得可以寫簡歷了那就是時間點，然后先謀求轉(zhuǎn)崗，不行再出去找工作。

第二位同學(xué)

情況介紹：

老師好，我想求一個自我提升的建議。我是在職人員，5年經(jīng)驗，做過開發(fā)和算法。

碩士方向是nlp，學(xué)校一般，雙一流的尾巴。我進(jìn)這個專業(yè)比較早，當(dāng)時也沒有現(xiàn)在這些比賽平臺，至少在校時沒聽說過這些，所以也沒參加過。當(dāng)時論文發(fā)過一篇IEEE的會議，但不是頂會。

工作做過nlp聊天機(jī)器人，cv做過目標(biāo)檢測和分割，其他的做過前后端開發(fā)等，稍微涉及一點大數(shù)據(jù)?；旧线@一條技術(shù)鏈的每個環(huán)節(jié)，或多或少都做過一點。看似接觸的挺多，但是我自知是十八般武藝樣樣稀松。

不過最近幾年就專注AI了。但是關(guān)于算法，我感覺自己大部分時間花在了工程上，真正的算法研究只占小部分。舉個例子，精度從70%到90%可能很容易，但從90%到92%或許要花很大的力氣，從學(xué)術(shù)、技術(shù)、發(fā)論文、打比賽的角度這是有意義的，也能很鍛煉能力。

但從產(chǎn)品角度講，90%還是92%用戶根本感覺不到，如果你花了好多時間搞那幾個點，匯報時，老板未必愛看，因為從商人角度，你在受累不討好，但最后幾個點才是見功夫的時候。所以，感覺自己美其名曰做了幾年算法，但自覺理論是在退步。

學(xué)的時候要推公式，扣代碼，但實際工程都是有現(xiàn)成的用現(xiàn)成的，能調(diào)包絕不自己寫，新論文雖然要讀，但也就是github拿個源碼，改改跑起來，稍作調(diào)優(yōu)，達(dá)到主流水平，就工程化了。

其實也可以理解，花最少的成本干盡可能大的事，企業(yè)肯定傾向這樣，畢竟企業(yè)不是大學(xué)，也不是研究院。現(xiàn)在感覺，AI興起后，現(xiàn)在AI的學(xué)生，能接觸到的學(xué)習(xí)資源和鍛煉機(jī)會，遠(yuǎn)比我們那時多的多，看了不少他們在群里的聊天，好多他們剛?cè)雽W(xué)就知道的東西，我都是畢業(yè)以后才逐漸知道，自覺落后了。

我給自己的計劃是，抽時間也打打比賽，發(fā)發(fā)好論文，但頂會發(fā)不了，因為沒有去參會的條件，只能專注于期刊。就是不知道，我自己背地里發(fā)會不會和公司產(chǎn)生知識產(chǎn)權(quán)上的糾紛。

Q：

我最恐慌的是，現(xiàn)在的學(xué)生有那么好的資源，自我審視還有什么能力跟后起之秀競爭，怕被淘汰?？傊晕矣媱?點，打比賽，發(fā)論文(有待考慮，會不會有法律問題)，跟著課程重拾基本功。您覺得，對于我目前的情況，這種計劃，可以嗎？

A：

你說的在企業(yè)的情況，大同小異，所以也沒有什么要擔(dān)心的。我們碰到的，包括來面試講師的，工業(yè)界的朋友，基本也都是如此。有些大廠或獨角獸的算法團(tuán)隊中一些偏研究的人，會做算法創(chuàng)新?？傮w比例不高。

打比賽

是學(xué)了很多理論的人上手實戰(zhàn)的好途徑，對于你意義不大。可以選一些比較難的歷史比賽，去研究前幾名公布出來的代碼和攻略，是有意義的，他們會用到前沿paper，正好把paper也讀了。專門啥都不圖的去打個比賽我倒不建議。

發(fā)論文

OK的，前提是你先持續(xù)跟蹤頂會的新論文，對你重點突破的領(lǐng)域，比如NLP的機(jī)器翻譯領(lǐng)域的文章，去研究透，真正意義上去復(fù)現(xiàn)（跑一遍代碼，基本看懂，不算“復(fù)現(xiàn)”）。

然后結(jié)合自己的工作，看看能不能用的上，需要怎么改進(jìn)。至于公司要不要跟你無關(guān)，你對自己負(fù)責(zé)。在這個過程中找一些創(chuàng)新點，說不定就能發(fā)得出來。

法律上，你不要泄露公司的數(shù)據(jù)，不要把公司業(yè)務(wù)上用的算法泄露出來就行了。看起來也沒這個問題，你公司都是用別人公開發(fā)表的算法。

報學(xué)習(xí)班

OK的，前幾年算法工程師門檻低的時候，大批人雄赳赳氣昂昂地跨進(jìn)門，經(jīng)過幾年實戰(zhàn)，是應(yīng)該回頭系統(tǒng)地把理論體系梳理夯實查漏補(bǔ)缺了。你們其實特別好，任何算法，其實你們對它是什么、怎么用的都有概念，再深度理解就不是盲人摸象。

最后，不要焦慮，技術(shù)不是拼的年齡，而是理解度和實操能力，以及處理問題的思路。你是優(yōu)秀的人，你看到的也是優(yōu)秀的人，太過焦慮會影響大腦。

同學(xué)總結(jié)：

自己做過一些東西后，再回過頭來看知識點，就能在腦海里和某種實踐呼應(yīng)上，這種反饋感有利于更好的扎實基礎(chǔ)。

聽您這么說，我就可以更明確一下自我提升的細(xì)則了。

論文跟進(jìn)具體領(lǐng)域的前沿，復(fù)現(xiàn)，思考算法一步步進(jìn)化過來的思路，每次改進(jìn)的作用原理，現(xiàn)階段的不足，尋找突破點。夯實基礎(chǔ)，扒皮式抽絲剝繭。

利用比賽，看一些高質(zhì)量比賽的優(yōu)秀方案，對自己平時解決問題的套路進(jìn)行查缺補(bǔ)漏，以及它為什么更有效，拓寬解決問題的思路和視野。

今天的這兩個問題都是針對工作幾年在職人員的選擇，大家會發(fā)現(xiàn)他們已經(jīng)在自己的領(lǐng)域里面做的很優(yōu)秀了，所以他們思考問題會分情況去分析，而且會提前很久做準(zhǔn)備。大家做決定不能拍腦門來，而是先嘗試入門，然后深入研究，然后再全面鋪開去做。不做撿了芝麻丟了西瓜的事。

學(xué)姐還會持續(xù)更新關(guān)于職業(yè)、學(xué)習(xí)等方面問題的解答，請大家關(guān)注學(xué)姐嗷！

每天18：30分更新

關(guān)注學(xué)姐+星標(biāo)+在看

不迷路看好文