今天是直播答疑汇总的第三期，今天两位提问题的同学对自己都有清晰的规划，他们清楚的知道自己想要什么，只是再做选择的时候是维稳的态度，来找学姐分析做出那个选择会更好。

下面我们就来看看这两位同学的想法，还有学姐给的建议。

第一位同学

情况介绍：

老师您好，我是18年985硕士毕业，目前在互联网公司做前端开发，我通过自学已经学了一年多的机器学习和nlp，基本熟悉了理论部分，也有三个左右的项目，现在想找nlp算法工程师工作，但是我的工作跟ai没有任何联系，所以简历上的工作经历部分没办法写。

我想在公司里面转岗攒点经验，但是公司现在发布的招聘岗位是3-5年经验的算法工程师，我估计也没有机会，而且现在如果联系公司转岗被现在的领导知道也不太好，很可能是转岗没成功，还要面临现在部门的排斥。

但是如果直接投简历到其他公司，工作经历这部分无论是简历筛选、还是自我介绍上，都是一道坎，很有可能简历都过不了。因为前两天找人内推腾讯nlp，简历筛选都没有过。

所以劳烦老师对我这种情况给一点建议吧：

Q1

转岗没有工作经验的简历和自我介绍怎么写/说，直接写自己是前端工程师吗？是写在项目经验前面还是后面次要的位置好；

Q2

在公司只招3-5年算法工程师的情况下应该试试公司内部转岗好还是直接投外面的公司。

Q3

投外面的公司一般也要1-3年工作经验，我是直接投nlp算法工程师还是有其他更稳一点的方式。辛苦老师解答

A：

1、不要回避前端开发公司一般很重视开发经验

无论你原来的岗位是什么。简历中突出你对需求、代码规范、开发规范、troubleshooting、协作合作、学习能力等。

2、怎么积累项目经验

所谓1-3年、3-5年都是一个一般规定，简历亮眼的，这些统统都是浮云。

项目经验：

比赛，对论文的复现，是两条现实的途径。不要贪多，选了一个比赛，或选了一个专题的NLP论文，就扎进去几个月，学习、研究、改进，到极致，把同类比赛的前几名的攻略、代码研究透，用在自己的上面。

不追求榜上有名，追求自己研究透。这样你简历上就有你对项目的独到理解。面试官有良好印象。

3、内部or外部

一个不能接受员工上进的公司，估计也不能长待吧。今年形势不好，建议你化半年时间以建议好好练内功，等到你觉得内功练得可以写简历了那就是时间点，然后先谋求转岗，不行再出去找工作。

第二位同学

情况介绍：

老师好，我想求一个自我提升的建议。我是在职人员，5年经验，做过开发和算法。

硕士方向是nlp，学校一般，双一流的尾巴。我进这个专业比较早，当时也没有现在这些比赛平台，至少在校时没听说过这些，所以也没参加过。当时论文发过一篇IEEE的会议，但不是顶会。

工作做过nlp聊天机器人，cv做过目标检测和分割，其他的做过前后端开发等，稍微涉及一点大数据。基本上这一条技术链的每个环节，或多或少都做过一点。看似接触的挺多，但是我自知是十八般武艺样样稀松。

不过最近几年就专注AI了。但是关于算法，我感觉自己大部分时间花在了工程上，真正的算法研究只占小部分。举个例子，精度从70%到90%可能很容易，但从90%到92%或许要花很大的力气，从学术、技术、发论文、打比赛的角度这是有意义的，也能很锻炼能力。

但从产品角度讲，90%还是92%用户根本感觉不到，如果你花了好多时间搞那几个点，汇报时，老板未必爱看，因为从商人角度，你在受累不讨好，但最后几个点才是见功夫的时候。所以，感觉自己美其名曰做了几年算法，但自觉理论是在退步。

学的时候要推公式，扣代码，但实际工程都是有现成的用现成的，能调包绝不自己写，新论文虽然要读，但也就是github拿个源码，改改跑起来，稍作调优，达到主流水平，就工程化了。

其实也可以理解，花最少的成本干尽可能大的事，企业肯定倾向这样，毕竟企业不是大学，也不是研究院。现在感觉，AI兴起后，现在AI的学生，能接触到的学习资源和锻炼机会，远比我们那时多的多，看了不少他们在群里的聊天，好多他们刚入学就知道的东西，我都是毕业以后才逐渐知道，自觉落后了。

我给自己的计划是，抽时间也打打比赛，发发好论文，但顶会发不了，因为没有去参会的条件，只能专注于期刊。就是不知道，我自己背地里发会不会和公司产生知识产权上的纠纷。

Q：

我最恐慌的是，现在的学生有那么好的资源，自我审视还有什么能力跟后起之秀竞争，怕被淘汰。总之，自我计划3点，打比赛，发论文(有待考虑，会不会有法律问题)，跟着课程重拾基本功。您觉得，对于我目前的情况，这种计划，可以吗？

A：

你说的在企业的情况，大同小异，所以也没有什么要担心的。我们碰到的，包括来面试讲师的，工业界的朋友，基本也都是如此。有些大厂或独角兽的算法团队中一些偏研究的人，会做算法创新。总体比例不高。

打比赛

是学了很多理论的人上手实战的好途径，对于你意义不大。可以选一些比较难的历史比赛，去研究前几名公布出来的代码和攻略，是有意义的，他们会用到前沿paper，正好把paper也读了。专门啥都不图的去打个比赛我倒不建议。

发论文

OK的，前提是你先持续跟踪顶会的新论文，对你重点突破的领域，比如NLP的机器翻译领域的文章，去研究透，真正意义上去复现（跑一遍代码，基本看懂，不算“复现”）。

然后结合自己的工作，看看能不能用的上，需要怎么改进。至于公司要不要跟你无关，你对自己负责。在这个过程中找一些创新点，说不定就能发得出来。

法律上，你不要泄露公司的数据，不要把公司业务上用的算法泄露出来就行了。看起来也没这个问题，你公司都是用别人公开发表的算法。

报学习班

OK的，前几年算法工程师门槛低的时候，大批人雄赳赳气昂昂地跨进门，经过几年实战，是应该回头系统地把理论体系梳理夯实查漏补缺了。你们其实特别好，任何算法，其实你们对它是什么、怎么用的都有概念，再深度理解就不是盲人摸象。

最后，不要焦虑，技术不是拼的年龄，而是理解度和实操能力，以及处理问题的思路。你是优秀的人，你看到的也是优秀的人，太过焦虑会影响大脑。

同学总结：

自己做过一些东西后，再回过头来看知识点，就能在脑海里和某种实践呼应上，这种反馈感有利于更好的扎实基础。

听您这么说，我就可以更明确一下自我提升的细则了。

论文跟进具体领域的前沿，复现，思考算法一步步进化过来的思路，每次改进的作用原理，现阶段的不足，寻找突破点。夯实基础，扒皮式抽丝剥茧。

利用比赛，看一些高质量比赛的优秀方案，对自己平时解决问题的套路进行查缺补漏，以及它为什么更有效，拓宽解决问题的思路和视野。

今天的这两个问题都是针对工作几年在职人员的选择，大家会发现他们已经在自己的领域里面做的很优秀了，所以他们思考问题会分情况去分析，而且会提前很久做准备。大家做决定不能拍脑门来，而是先尝试入门，然后深入研究，然后再全面铺开去做。不做捡了芝麻丢了西瓜的事。

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