文章目录

  • 1、工作感悟
    • 1.1、对比大公司和小公司
    • 1.2、各岗位女生占比
  • 2、找工作看什么
    • 2.1、职业发展规划
    • 2.2、办公环境
  • 3、面试
    • 3.1、面试准备
    • 3.2、面试提问
      • 3.2.1、问HR
      • 3.2.2、问技术面试官

1、工作感悟

  • 数学是必学的，能理解的水平就够用，偶尔才要动手去算
    读懂数学背后的哲学，终身受益。

  • 网上AI炒得很火，实际上是那帮搞教育和搞融资的在宣传

  • 算法工作和业务高度挂钩（通用性低于普通后端），建议选一个主流的业务

  • 算法工程师要做数据标注的工作（标注方式设计+亲手标注）

  • 算法工程师最大的困扰在于 缺乏海量高质数据
    而NLP标注更是困难重重：如何设计标注、人的语言理解偏差、标注员业务水平…

  • 算法工程师通常从中下游取数（上游是业务系统数据库、中游是数仓）
    上游数据不规范 会导致中下游的数据计算程序出bug

  • 开发预算不好评估，先跑一个逻辑回归试试

  • 普通的深度学习的可解释性不好，解析能力也垃圾，连组合词模型都解不出！

  • 算法工程师，算法和工程缺一不可；
    工程方向：大数据、Linux、数据库、WEB框架…

  • Python很多配环境报错，通常是底层报错，算法再流弊也很难搞

  • 中后期不要死磕Python，学下Java和Scala也不错~

  • 底层算法（Tensorflow、Keras…）不断开源；底层应用（通用图像识别、通用语音识别…）逐渐免费；因此要避免和寡头竞争。

  • AI+行业：AI成熟后，产生的行业，如 车牌识别、人脸识别过关、自动驾驶…
    行业+AI：已有行业引入AI，如 智能客服、智能搜索…
    对创业公司来说，【行业+AI】更友好

  • 搞清楚需求后才开干
    （功能、细分目标、准确度要求、已有标注数据、外援业务支持力度…）

  • 团队要完整：必备三件套【业务专家、数据产品经理、前后端工程师、数据工程师】
    要有用人的权利：组织安排数据标注（招人或借人）
    指标要量化：短期目标、远期目标、局部目标、全局目标

1.1、对比大公司和小公司

对比 大公司 小公司
权限 严格、细致，申请麻烦 自由
流程 规范、层层审批 简单、直接
职责 专一（拧螺丝） 打杂（架构师

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