又到了一年一度金九银十阶段，分享下我的个人面经，希望能帮到你~
本人是**NLP7学员（之前是集十**学员，三非渣本转型AI薪资翻倍：ask.julyedu.com/question/90…），已顺利拿下某上市公司offer
分享以下几点发现与心得：
（福利见评论区）
一、成功取决于之前每一步积累
要想获得较大成功，必须要有肩膀可以踩。
要么踩在别人的肩膀上，例如现今成熟的科技与技术，我们在这之上进行工作。
要么踩自己的肩膀，之前多年的积累，如今的自己可以踩在曾经的努力上，自信也由此而来。
二、面试分为2种类型
我觉得这是一个重大发现，极大概率之前也有人发现了，但不显然，这里再次说说发现及感受。
第一类：研发型技术面试
第二类：业务型面试
分别说说两种情况。作为一名技术人员，大家映象中，面试都该是问一些技术前沿，问一下算法相关，例如各种树各种环各种NN啊，bert呀之类。而，现实是，作为商业性的公司，较多公司不在意你对某一个知识点的理解，更加看重的是对业务的理解，对项目流程的理解和实际经验。
在几年前其实就有疑问，为啥找工作非得区分什么NLP呀，CV呀之类的。
现在也证实了我之前想法的正确性，目前的工作并不局限在NLP领域，会涉及传统ML，也会用到DL，还会用到计算广告，推荐乃至于CV也会用上。一个显然的问题就是：这不就多而不精了吗？确实，这点不否认。
但公司项目一般是业务驱动，也就是说需要解决某个问题或需要达到某个目的，上层一点也不关心需要用到什么技术，只要知道能不能做。我们的回答当然是：能做！哪怕跨领域。
假设做的内容对某个技术要求很高，例如需要用到CV，而我们并不熟悉。怎么办？很好办啊，如果公司能给时间，我们就深入学一下。要是时间不够来不及等我们学出来，那就向上求助啊。要么从其他部门或者小组找人来支援，甚至可以招一位甚至数位相关领域专家来支援就好。
说到这里，其实才引出了另外一种面试。如上，公司现有CV技术不足，所以需要招CV专家，这个时候的面试也是针对CV领域并会拿一些遇到的困难刚好作为面试题来面试了。
对于技术型面试，会对技术的要求较高，技能树中，哪一块不熟悉或者熟悉但不够深入都很有可能被判定不行。
所以，在面试时，针对可能面临的这2种情况做提前准备，对面试的整体把握会提升很多。
当然，面试注重实战。小伙伴们可以面几场，看看面试效果，以及看看上面的分类是什么样的比重~
