腾讯NLP算法一面凉经
捞我的部门是PCG，一面面试官应该是负责移动应用这边相关算法的研发。
现场面试，先问了一下简历里面和对话系统和信息提取相关的项目。
中间要求手写BiLSTM的公式，还有Attention的公式
最后是问了一下简历里面关键词提取是怎么实现的，觉得我只是用TFIDF和TextRank没有什么亮点，他们会根据业务需求去设计learning模型
最后是一个开放问题，在应用宝里面用户搜索APP，你如何利用每个APP的标题、描述、历史点击情况等属性为结果排序呢？我就简单想了一下利用历史点击率去设计learning模型，但是他说用户可能会有错别字呀等情况，你应该考虑这些该怎么处理。
最后给我的评价是，基础还凑合，但是项目描述得不够有条理。他说还有好几个要面试的，面完再挑几个进二面，回去等通知吧。
一周后
灰了...
碎碎念：
简历就一个nlp比赛还是2位数的排名，和一篇c类的水文。勉强复习了nlp的相关知识，那又能怎么样？人家哪个大神nlp知识会比你浅呢？
没有顶会，没有top的比赛，双非负面加成的情况下，你拿什么和别人比呢？
感觉勉强准备后可能也只是秒灰和一周后灰的区别而已了...
读研的人大都在做AI、做算法，但如果两年下来只是做一个勉强能毕业的东西，那找工作的时候就是，找算法比不过大佬，找开发比不过本科生的困境了。
所以，读研还是找好你这个方向比较top的研究所去读吧，不然未来就会变成一个赌博。
又或者说，一开始就把目光投向AI算法以外方向，做大数据开发呀，做ios开发呀，未雨绸缪总是不会错的。
当然家里有房子可以收租就当我没说吧hhh
如果硬要做算法的话，发论文太看脸了，或许早点多去搞搞比赛，有个top名次，可能比较可行，
找一个转正率高一点点的厂“暑期实习转正”或许比秋招会容易一点点吧···
#腾讯##算法工程师##面经#
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，还占比70%把你控的死死的