我是一个从本科就读建筑工程类专业夸到计算机专业读研的计算机小白！！！（To be or not to be ,this is a question !!!）
研一一年在计算机专业领域的摸爬滚打中，渐渐了解了一些计算机专业的基础知识。但是作为一个既不是计算机专业大类，软件工程，网络工程等，也不是一些统计学，数学系，机械工程类的专业。着实会在寻找工作方面头痛万分。
这几天是18级秋招的结尾了，有一个师哥拥有了海信的智能家居，京东的Java软件开发等的offer，在去体育馆打球的路上求取了好多真经。总结如下：
1、海信的智能家居offer主要是师哥研究生的实验室项目主要是做智能家居的；
2、京东的Java软件开发主要是师哥本科是软件工程专业，对Java语言和软件开发特别擅长；
3、师哥刚开始面试大数据方向的职位，尽管做了好多工作仍然没能得到一个offer：一是因为没有大数据处理的项目经验，二是知识和职位的不对称；
4、计算机专业的基础知识，掌握一门语言；
5、尽管基础很重要，往往在面试过程中被卡住的问题就是基础知识，所以你需要有项目经验和面试官聊，这样面试官也就不过多的取测试你的基础知识。
6、针对你想从事的方向，着手项目实战，从实战中总结技术和知识，并且在发现问题解决问题的过程中提高自己，扎实基础。
7、多逛技术论坛、博客等，取了解技术前沿。多使用GitHub等工具。
8、实在不知道学什么，看什么的话。多看招聘岗位的岗位描述和岗位要求，按需求学习并提高是最便捷的方式（我就采取的这种方式）。
9、根据岗位描述建立自己所需要学习的知识体系导图，https://www.zhihu.com/question/19591121（知乎上的：如何建立自己的知识体系）。
我是研究文本信息隐藏的，以后想做自然语言处理方面的就找了小米和阿里的两个招聘信息（资源来源于各自招聘网站）：
小米：
职位名称：自然语言处理算法工程师 工作地点：北京
职位类别：研发工程师 招聘渠道：校园招聘
工作职责：
1、负责自然语言处理相关的工作，包括但不限于文本分类、命名实体识别、句法分析、信息抽取、知识库构建、主题词识别、自动摘要、智能问答、语义理解、对话生成、话题推荐等；（多么明确的各分支领域）
2、将顶尖的人工智能算法应用到各种挑战性的现实场景；（多么明确的实战要求）
工作要求：
1、熟悉常见的机器学习算法（逻辑回归、SVM、决策树、贝叶斯以及各种深度学习网络包括CNN、RNN、LSTM等）；（明确提出所需的一些机器学习算法）
2、熟练使用TensorFlow、Theano、Torch、Caffe、MXNet等深度学习框架；（明确提出实战所使用的开源框架，掌握其一即可）
3、熟练掌握Java、Python等其他编程语言；（编程语言的要求）
4、在深度学习国际顶尖会议或者期刊上发表论文、相关国际比赛获奖、及有相关专利者优先；（加分项，读研期间的论文可偏向与此）
5、有Hadoop、MapReduce、Spark、Storm、HBase、Kafka等开发经验者优先（加分项，在项目实战中积累开发经验）
阿里：
算法工程师-自然语言处理（Software engineer -Natural Language Processing）
岗位描述：
岗位描述Job Description阿里巴巴广阔的商业生态需要丰富且深入的自然语言处理技术，涵盖底层文本知识库建设、词法分析、句法分析、语义分析、文档分析、深度文本表示、文本生成、机器翻译、智能对话等。阿里巴巴的自然语言处理技术正在推进平台化、服务化策略、不断追求技术的深度以及技术与业务的适当解耦。本岗位需要招聘自然语言处理专业的优秀本科、硕士、博士毕业生一起来夯实基础、赋能商业、实现技术与商业的完美结合。期待追求卓越、自我驱动、聪明、乐观、自省、皮实的优秀人士加入阿里巴巴，共同开创人工智能的商业新格局。（除专业知识要求外，提到个人能力和修养）
具体职责包括但不限于：
1、紧跟业界最新自然语言处理技术动态，深入研发自然语言处理相关的知识库、词法、句法、语义、文档、深度学习、机器翻译、智能对话等技术，包括模块的实际开发以及对接自然语言处理平台的接入；
2、理解自然语言处理技术应用的相关的业务场景及需求，在自然语言处理技术内核的基础上考虑业务场景的特殊性进而适当适配业务需求；
3、在核心技术研发之外，也会适当参与到具体的NLP相关业务中，例如搜索Query分析、智能对话的语义解析以及意图理解、商品评价的语义理解、内容搜索推荐的结构化分析、商品搜索推荐的标签体系、社会化问答的文本分析、智能客服的场景定制等；（职责要求比小米更加具体化）
岗位要求：
1、本科及以上学历，硕士博士优先，计算机、数学、信息管理等相关专业；
2、具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python、Perl等至少一门语言；
3、精通自然语言处理领域的1到2项底层技术，有实际成果并发表在自然语言处理国际顶级会议、期刊者优先，有在相关的自然语言处理竞赛中获得优异成绩者优先；
4、熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题，有大数据处理的实战经验；
5、有强烈求知欲，对人工智能领域相关技术有热情；
6、具有良好的数学基础，良好的英语阅读能力；
7、有团队意识，与他人合作良好，最好具有团队协作的经验。（类似上面小米的描述）
由于跨专业，没有比较好的Java和C语言的基础。读研以来一直使用Python，语言基础：Python。