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这次说下岗位要求相关的内容！写简历和准备面试一定要好好参考jd！本文以下图的岗位为例，算是站在我的角度给大家翻译一下。

1. 首先，大家一定要认真阅读 职位要求 ，职位要求都是非常简练地概括了希望面试者具备的经历和能力，其中硬性指标和软性指标一定分清楚！

（1）硬性指标1（学历）：机器学习方向相关的硕士，比如你是通信的（虽然职位要求里没有这个专业），但是在校主要使用机器学习发文章做项目，那就没啥问题。

（2）硬性指标2（经验）：至少简历里有一个项目里使用了c++或python进行开发；至少有一个项目用了pytorch或者tensorflow。

（3）硬性指标3（知识）：如果是写简历，人家这里写了SVM、KNN和网络结构，那你的项目里最好着重体现一下，有的话就写，没有这些内容就别写！可以写你掌握了这些，然后在面试中去体现。

（4）硬性指标4（知识）：了解主流分类、检测、生成模型，至少得学过一个相关的网络框架！还是和（3）一样，项目里没有就别硬凑，就写你掌握了就行。

（4）软性指标（知识）“优先”是个非常微妙的词，意思是你可以现在不会，之后进公司学，但你现在要是会就最好！也就是说如果你之前学过，那你简历里加进去，如果没学过，也没事！比如这里的“加速、泛化模型，熟悉语音识别、合成算法”。软性指标很难成为发不发offer的判断依据，因为即使你不会，在公司给你一段时间，你也能掌握。

2.如果大家到了面试阶段，准备面试也要准备职位描述 ！！！职位描述就是部门里大家干的事情，你准备这些方面的内容，和面试官容易聊到一起。

（1）比如挖掘用户社交关系、建立用户画像，你是不是得去看看综述性文章了解一下，这部分到底是干啥，为啥要做，以及目前都怎么做。

（2）比如数据分析，结合职位要求的4和5，你可以猜组内是不是做语音相关的数据分析，这时你可以考虑看下这方面相关的综述。

这只是一个浅薄的分析jd的观点，希望给大家一点启发。总之，希望大家岗位不要乱投，简历和面试反正都要花时间准备，不如有针对性地好好准备，减少自己的沉没成本！

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