哈喽，各位小伙伴们~
为了帮助大家求职时少走弯路，我总结了学长们分享的真实的大厂面试经验，面试成功的秘诀都在这儿啦~
今天分享的是NLP算法工程师
的面经，最后薪资成功涨幅50% 
~
面经里，学长总结了面试时遇到的一些问题和学习过程中遇到的心得体会，供大家参考！
学长背景： 普通一本，化学专业，目前做生命科学方向，自学python有两年了，有爬虫、数据分析、机器学习和CNN基础，倾向NLP方向，应聘算法工程师。
02
面试
生物医药行业的公司，岗位是生物医药+算法，算是交叉学科，面试过程不是很难。
① 先是让我做了自我介绍，问我为什么要转行，
② 然后问了我一些生物医药相关的内容，算法方面问了我Transformers的attention是怎么做的。
我说先构建三个QKV矩阵，然后Q和K相乘后，做一个softmax，得到的score再和V相乘
③ 还问了我在实现机器翻译的过程中遇到过哪些问题。
我做的时候index2seq和seq2index的没有统一字母大小写，训练出来有很多unknown，predict函数写的有问题，导致loss很低，但是输出结果很奇怪，还有训练的输入groundtruth，但是预测的时候输入是上一时刻的输出，会导致训练效果很好，预测效果很差。
④ 还问我bert和transformer有什么区别。
我回答很简单，bert相当于transformer的encoder部分，但是bert是双向语言模型，transformer是单向的，bert输入是多个句子，所以除了position embedding之外还有segment embedding。
⑤ 其他的还问了我对逻辑回归和SVM的理解。
我说了逻辑回归和线性回归的区别，还说了逻辑回归的损失函数，svm我就说了线性svm的基本思想，就是最大化决策边界。
⑥ 另外还问了我会不会linux和R语言。
这两个以前都学过，但是长时间不用，有点生疏了。
03
面试心得
想转行是因为这个行业薪资水平普遍不高，所以才一直在学算法，但是我并非科班出身，去纯做算法的岗位，没有太大竞争力，所以一直在找生命科学+AI/算法的交叉学科的岗位，这些岗位很多涉及到海量的生命科学数据，处理这些数据需要在服务器上运行，所以会Linux是有优势的，另外会涉及统计做图，也会用到R语言。
总体来说工作还算满意，在薪资上是无可挑剔的，现在在考虑的朋友可以行动起来先往大模型方向去学习了，毕竟现在这行越来越火，错过这趟车就赶不上了！
最后希望大家都能找到满意的工作！
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