今天老師結(jié)合輔導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，分享一些豐富項(xiàng)目經(jīng)歷的方法，供各位同學(xué)參考學(xué)習(xí)。
?關(guān)于怎么找項(xiàng)目這個問題，其實(shí)來源可以是很多的，比如數(shù)據(jù)競賽： Kaggle 、百度 AlStudio 、阿里天池等
?Github 高 Star 項(xiàng)目
?項(xiàng)目輔導(dǎo):在輔導(dǎo)中老師會帶各位同學(xué)接觸實(shí)際大廠的高級別項(xiàng)目，能夠滿足技術(shù)棧和大廠契合，有應(yīng)用場景，有可以發(fā)布論文的創(chuàng)新點(diǎn)或者能解決業(yè)務(wù)問題的整體Pipeline，并且有明確的優(yōu)化思路（比如版本迭代）。
也很重要的是??你能否把你的項(xiàng)目完整且精彩的寫在簡歷上并且講述給你的面試官聽。
??過程分為三步:
1??明確想做的任務(wù)和方法:
任務(wù)：拿 NLP 舉例，主要分為四大任務(wù)：分類任務(wù)、生成任務(wù)、序列標(biāo)注、句子關(guān)系判斷
方法：主流方法 or 前沿方法。還是拿 NLP 舉例，主流方法可以是 BERT ，前沿方法當(dāng)然就是大模型微調(diào)啦
2??找到相關(guān)代碼＋多迭代
明確任務(wù)和方法之后，就可以找找 Github 先跑通一個 Version 1了。接下來比較關(guān)鍵的一步就是如何優(yōu)化你的 Version 1了。比如你可以從數(shù)據(jù)預(yù)處理、加入小 trick 、對比不同模型性能等多種角度來以此嘗試，試圖能否提升性能與效果。其實(shí)這就是面試官想看到的，因?yàn)榇蠹铱梢韵胂牖ヂ?lián)網(wǎng)的一個最重要的特點(diǎn)不就是飛速的迭代嘛，很多的算法崗業(yè)務(wù)也是如此：要不就是開辟新業(yè)務(wù)，要不就是用新方法重新做一遍舊業(yè)務(wù)，一旦優(yōu)化成功了，你的新模型就成功上線了。
3??寫好故事＋講好故事
簡歷書寫（這一篇筆記先不具體展開了）,但大致可以按照下面一部分的幾個角度來切入
講好故事：面試前提前準(zhǔn)備好下面幾個問題，數(shù)據(jù)是什么，方法是什么（對應(yīng)八股要準(zhǔn)備好），項(xiàng)目的目的是什么﹣﹣?zhàn)屆嬖嚬儆袀€總體了解是怎么迭代算法與模型的，性能對比情況如何﹣﹣體現(xiàn)你的工程能力與優(yōu)化能力，遇到過什么困難，是如何解決的﹣﹣提升真實(shí)性，讓面試官直觀的感受到你是自己做的，還有什么改進(jìn)空間﹣﹣體現(xiàn)你的思考與沉淀。
??如果想進(jìn)行更加詳細(xì)具體的項(xiàng)目輔導(dǎo)，提升面試能力，歡迎后臺聯(lián)系。
#算法# #簡歷中的項(xiàng)目經(jīng)歷要怎么寫#