#請問沒力 #提問箱 #求職挫敗
匿名 問：因為在學生時期有過很多次面試失敗的經驗 (包含社團、大型活動、實習、打工等等) (失敗機率基本上近九成) (我認為原因可能是不太會講話容易結巴或是臉黑長得比較不討喜)
現在畢業了卻在這一大段求職期當中 都沒有勇氣投遞履歷 好多朋友四五月就確定有歸宿了 我卻還在漂泊
看到各種複雜的要求 工作經歷的要求 再想想自己空白的人生 就覺得我不配點擊我要應徵的按鈕 尤其每次看到人力銀行會有心跳加速跟恐慌的感覺 覺得不管怎樣肯定會失敗 然後每每打開電腦 就會無法克制的做其他跟投遞履歷完全無關的事情 因為看人力銀行好痛苦好不舒服
我知道一切可怕的結果全都是自己的腦補自己的想像 卻逃不開這個循環 好討厭這樣的自己 該怎麼辦
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＞＞沒力的回答：
別緊張，如果還不敢找正職，先找個兼職做做看
一般的工作也好，小七也好
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如果覺得是自己臉黑或是結巴
可以透過自我鍛鍊的方式來調整
知道哪裡有缺點就從那裡補起
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我自己也很不喜歡人力銀行，不管是挑挑揀揀還是接到不知道是哪家公司打來的電話都會有點緊張，以前的工作大多是從報紙上或是朋友介紹的，透過104之類的大概只有一個（面對那些選擇的確會猶豫不決很久呢，也會考慮很多很多問題，不過服務業的畫只要從門口就能看到應徵通告，PTT的求職或是打工版也可以看看）
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坦白說大多數的履歷投出去都是石沉大海居多
主動打來的十之八九是缺人但是還找不到人的工作
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後來因為身體因素我能做的工作十分有限
也是嘗試了好幾種方向最後才找到比較適合的路
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過去的面試經驗失敗不代表你整個人失敗,但你的確有點恐慌,如果發現自己會很痛苦不舒服那就去找醫生，也許自律神經失調了（會有類似焦慮恐慌的身體反應＆症狀,調整一陣子穩定下來就好了)
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如果自己的結巴是平常講話也結巴
那可以避開需要跟人大量互動的工作
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如果只是緊張才結巴,那可以試著學習讓自己放緩的呼吸法
慢慢克服緊張這個部分
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你才剛畢業出社會，很多事情都還不懂
掌握的技能也還不夠，所以建議是先去把身心的恐慌搞定
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再來看，什麼工作即便結巴或臉黑也做得來？
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例如不太需要面對民眾，不要需要一直笑臉迎人等等的
都可以列入考慮(考公職也可以啦,但一開始就要全心投入&設定期限，沒完沒了的考下去很容易自我信心崩潰)
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如果覺得自己什麼都不會，那就去找課程來上，去進修，去找不需要經驗也可以的工作試試看，邊做邊學
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大多數工作需要的都是願意努力學習的人（畢竟重點是把事情做好）
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你可能是預設立場了，所以去面試的時候也愁雲慘霧
因為腦海中一直在設想自己一定會被拒絕
就整個人散發著烏漆媽黑的能量
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知道秘密跟吸引力法則嗎？
知道NLP嗎? 這兩個都是改善自己整個人對外形象跟認知蠻有幫助的一種工具，也許你可以透過這些東西慢慢重新建立自己的信心
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我有個不擅言詞也做不來服務業的朋友最後跑去工廠，因為把事情做好就好，不用非得笑臉迎人不可，也不用在人際上長袖善舞，他也不需要賺很多的錢才夠，所以一路穩定的做了下來
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有個朋友跑去做美甲，前面很認真學也努力工作了很長一段時間，後來發現收入跟不上來＆後續繼續這樣下去不行，就又轉換跑道了
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其實工作就是這樣，能做得來就做，如果做不來就換
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如果你真的覺得自己在這上面的運勢不是很順
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也許也可以求助信仰的協助，信佛道教就去拜拜，信基督教就去禱告，有個專心一意可以信賴的存在，可能也會讓你安定點
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不要怕，可以求助專業
然後求職方面多聽一些人的建議
如果長輩有幫忙介紹也可以去試試看
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人的自信是要一點一點建立的
過去的你因為連續挫敗對自己的不順深信不疑
但已經好幾年過去了，也許你的缺點已經改善而你卻毫不自知
這也可能需要重新調整＆重新認識自己喔
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向沒力提問
https://peing.net/zh-TW/yucaio
需註冊但發問可以匿名
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想發問但懶得註冊的可以走ask
https://ask.fm/paris520
nlp工作ptt 在 [心得] 中國自然語言NLP 面試心得- 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的美食出口停車場
以下為本人今年 2019 4月到6月之間。
在中國面試的一些經歷。
稍微整理一下，讓大家看一下現況。
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1. QQ 瀏覽器 - 全網知識圖譜 搜索問答
電話面試
word2vec 演算法細節，fasttext 演算法細節。
fasttext 相較於word2vec 的改進方法。
大量的 Char n-gram 如何存。
知識圖譜抽取過程，實體識別(NER)，關系抽取(Relation Extract)。
關系抽取如何遠程監督學習(Distance Supervised Learning)。
對於知識圖譜建立還是問答系統比較有興趣。
多任務詞槽填空細節，意圖識別方法。
2. 百度 國際化輸入法 - 自然語言處理
Round 1: 電話面試
lstm 演算法與數學細節
訓練時 Batch size 如果決定
Rnn lstm gru 數學與參數量 比較。
Word2vec 演算法細節
Transformer 的 multi-head 目的，怎麽做。
公式的 Q,K,V 什麽意義，怎麽算出來。
Multi-head 的輸出怎麽算出來
兩個字串編輯距離演算法
Round 2: 現場面試，白板題
CRF HMM 兩種模型差異
如何 訓練 HMM
SVM 與 LR 差別在哪，從loss function 角度來思考。
給定一個排序後陣列 ，取 sum 為 n 的所有組合。
3. Lazada 數據科學家
Round 1: 電話面試
實體抽取模型細節
候選答案排序的權重計算
Attention 機制原理
有沒有使用過預訓練模型，BERT 懂不懂
Transformer 優點在哪
Round 2: 視訊面試
知識圖譜的建立，Entity 的屬性怎麼訂，有哪些類型的 Entity
臺灣跳到中國的原因，現在換工作原因，怎麼沒考慮內轉
對 Lazada 公司的了解，怎麼沒找競爭公司 蝦皮。
過去做的各種項目細節，有什麽改進的空間
項目為什麽用了 Transformer
導購機器人從無到有會怎麽做
沒語料又要做個性化標簽要怎麽做 怎麽規模化
(被反駁經驗不足：從無到有做導購, 不要馬上想做個性化，應該先做通用型的)
一周寫多少程式，最近寫了什麽程式
Binary search 怎麼做，計算複雜度。
分詞演算法，最大長度匹配 。
小語種 NLP 處理經驗
4. 字節跳動 Lark 自然語言處理
面試方式: 視訊 (ZOOM)
如何整理問答語料
如何驗證問答結果正確性
如何做對話狀態追蹤 是用什麼方法
文本分類的詞向量如何轉成句子向量
深度學習過擬合解決方法
為什麽dropout 可以解決過擬合
問答要做成各性化推薦怎麽做
質疑以往的各種項目業務價值不清楚。
質疑原公司團隊的技術分工不合理。
5. 阿里 無人車(小度車載OS) 自然語言處理
Round1: 現場面試，白板題
如何技術問答系統
用戶意圖不明，模糊語意下的各種處理方式。
用戶意圖不明時，多輪問答怎麼做。
Round2: 現場面試，有點像是批判性壓力測試。
叫你畫出 以往項目的各種系統架構。
開始對你的架構進行各方面的批評，並問你該怎麼改進。
準確率招回率如何提升。
總覺得對方一直在沒有目的的跳針，抓不到對方要的東西。
於是反問:你們需要怎樣的人。
對方: 我們需要的是，問答的回答不是用戶想要的情況。
要從架構的角度提出統一解，而不是修修補補的提出各種 Trick 解決片面問題。
Round3: 主管面
雙方確認彼此工作內容，雙方確認加班強度。
雙方交流車載系統現在市場現況，推行時的一些困難。
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其他小公司就不說了，蠻雜亂的。
自己最後去的也跟以上無關，轉個方向去做推薦系統了。
職場觀察1: JD 掛羊頭買狗肉的行為很多。
簡歷刊登母公司，結果面試子公司。
招聘單位掛美國上市的趣頭條，結果打電話過來是母公司 InnoTech。
招聘單位是掛 阿里，結果打電話過來是 新加坡 Lazada。
招聘單位是 TCL 深圳，結果打電話過來是要人去香港。
招聘單位是 微軟 上海，結果要人去蘇州工作(年薪還不高)。
職場觀察2: 中國的國際化
中國內部市場競爭激烈，許多大廠的新業務都是在海外了
尤其是東南亞(因為打不進歐美)
只要是打著國際化業務，大概都是東南亞或中東業務居多。
觀察3: 沒有爽的工作
沒有高薪(稅前百萬以上)、有名氣(五百強，萬人互聯網公司)，又能準時下班的。
抱歉，混了多年都沒遇到過。工程師正常都是 995 起跳，早回家就是反應在績效。
外商或許工時正常點? 但是薪資真的沒遇過相對高的。
(例如 Amazon，微軟 談過 工程師薪資也就一般)
自己待改善：
平時晚上都沒有很認真準備面試，很多基本演算法與數學都忘了細節。
Leetcode 沒在定期做，常常題目看過，大致知道怎麼做，但寫得不順。
機器學習，常常業務目標不同，做法會完全不同，
雙方沒意識此問題，會很難展示專業匹配程度。
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以上
※ 編輯: DrTech (27.44.120.163 中國), 08/11/2019 11:55:48
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