关于搜索引擎研发工程师的疑问，求指导

希望半年后能回答你这个问题。。

我说个大概，不一定适用于所有公司。 1. 搜索相关领域的研发经验（以数据挖掘为例） 优先指的是正式的数据挖掘研究/工程项目经验，比如老师正式的科研项目，或你在公司的实习经历。 其次，也可以是你自己做的一些研究项目，比如你的毕业设计，比较高品质的俱乐部项目也可。但要求这个项目完成的质量较高，最终效果还是其次，关键是这个过程中你确实积累下了有价值的对算法的理解和实际使用的经验。 课程设计、课堂练习均不在此列。（但好好学肯定是有好处的，只是还不够） 2. 算法实现还是应用的方向问题 除非是非常简单的算法（比如朴素贝叶斯，kmeans），一般不会要求你去编程实现一个算法的，因为已经有很多现成的开源程序/已经完成的组件，以后工作时基本不需要你再去开发。但并不是说自己动手实现一个算法没有意义，自己实现其实能让你更真切地理解这个算法，而且顺便练编程，它是一个可选的学习方式。 应用能力很重要，算法只是几页paper，实际使用中有很多常识性/非常识性的trick，如果以后你发现把一个trick处理好/换一份训练预料，带来的收益远大于换一个算法，这并不值得惊讶。通过实际的项目锻炼是最好的提升方法，因为工作后一切都是为了最终效果，黑猫白猫，最终有收益最重要。至于是不是要用在各种不同领域...如果你想去百度,Google的话多关注一下在文本处理/信息检索/自然语言处理方面的应用就可以了。另外编程是躲不开的，这里的应用不是指的在windows下点点按钮，而是利用已有的挖掘算法开源软件完成一整套的数据挖掘项目。 3 最后还是再嘱咐两句 1）不要忽视理论，理论要扎实。 2）不要忽视上述“任职要求”中的其他几项。

真心感谢你能码这么多字来回答我，因为我目前实验室并没有数据挖掘方向的项目，只是一般j2ee的项目，这也是我比较苦恼的地方，不知道自己想去学习的话该如何把握方向，不清楚自己怎样去学习才能够给自己在将来找这方面的工作加分。 【 在 simonsu 的大作中提到: 】 : 我说个大概，不一定适用于所有公司。 : 1. 搜索相关领域的研发经验（以数据挖掘为例） : 优先指的是正式的数据挖掘研究/工程项目经验，比如老师正式的科研项目，或你在公司的实习经历。 : ...................

没有实验室支持的话自己学确实难度挺高，但并不是做不到，只是要求你为此额外付出很多。也许最终拿到同样的offer，某著名实验室的同学只是按部就班走完硕士，而你就要付出两倍甚至更多的努力。如果坚持到一半就放弃，浅尝辄止，就前功尽弃，最终不会得到实质的回报（如果是这样建议求职时简历上不要写有数据挖掘经验，更不要面这种职位，否则面试结果会很惨）。另外如果去百度/Google只是做普通开发的话并不一定必须有搜索/数据挖掘背景。嗯。 泼完冷水，如果你真的还感兴趣，还是有自学路线可以走的： 1）理论基础。包括你现在在上的课，包括网上一些开放课程（如coursera上Andrew的课)都是可以学的。学好它们，不是只为成绩，而是真的搞懂那些算法，试一试它们怎么用，用在哪些情况下效果如何？ 2）项目经验。完成了基础理论学习后，既然实验室得不到相应锻炼，就想办法去百度/微软相应职位实习(google就算了，至少这几年google中国很难）。去网上搜面经，提前准备面试可能遇到的问题，基础算法、编程基础、机器学习算法是少不了要突击的。如果你成功通过面试，坚持实习3~6个月（也许你的实验室上班要求严格，也许活很多，但我接触的人当中决心去的人最终总归是可以去，只看肯吃多大苦） 3）另外，还可以参加一些相关的项目，比如一些技术俱乐部的项目,做个小型搜索引擎，或者了解一下Luncene什么的。如果你的导师支持，也可以在毕设选题时选相关的题目。ACM比赛参加一下只有好处没有坏处。这些都是可选项了。 如果前两项干完，而且你还干的不错，并且（注意并且）你还顺利完成毕设并毕业。那么恭喜你，你想找一份搜索研发工程师的工作，应该问题不大了。 【 在 dragontwf 的大作中提到: 】 : 真心感谢你能码这么多字来回答我，因为我目前实验室并没有数据挖掘方向的项目，只是一般j2ee的项目，这也是我比较苦恼的地方，不知道自己想去学习的话该如何把握方向，不清楚自己怎样去学习才能够给自己在将来找这方面的工作加分。

谢谢啦，如果以后学习中遇到问题，还会来版上继续求教的。。。 【 在 simonsu 的大作中提到: 】 : 没有实验室支持的话自己学确实难度挺高，但并不是做不到，只是要求你为此额外付出很多。也许最终拿到同样的offer，某著名实验室的同学只是按部就班走完硕士，而你就要付出两倍甚至更多的努力。如果坚持到一半就放弃，浅尝辄止，就前功尽弃，最终不会得到实质的回报（如果是这样建议求职时简历上不要写有数据挖掘经验，更不要面这种职位，否则面试结果会很惨）。另外如果去百度/Google只是做普通开发的话并不一定必须有搜索/数据挖掘背景。嗯。 : 泼完冷水，如果你真的还感兴趣，还是有自学路线可以走的： : 1）理论基础。包括你现在在上的课，包括网上一些开放课程（如coursera上Andrew的课)都是可以学的。学好它们，不是只为成绩，而是真的搞懂那些算法，试一试它们怎么用，用在哪些情况下效果如何？ : ...................

说的真好，感谢！ 【 在 simonsu 的大作中提到: 】 : 没有实验室支持的话自己学确实难度挺高，但并不是做不到，只是要求你为此额外付出很多。也许最终拿到同样的offer，某著名实验室的同学只是按部就班走完硕士，而你就要付出两倍甚至更多的努力。如果坚持到一半就放弃，浅尝辄止，就前功尽弃，最终不会得到实质的回报（如果是这样建议求职时简历上不要写有数据挖掘经验，更不要面这种职位，否则面试结果会很惨）。另外如果去百度/Google只是做普通开发的话并不一定必须有搜索/数据挖掘背景。嗯。 : 泼完冷水，如果你真的还感兴趣，还是有自学路线可以走的： : 1）理论基础。包括你现在在上的课，包括网上一些开放课程（如coursera上Andrew的课)都是可以学的。学好它们，不是只为成绩，而是真的搞懂那些算法，试一试它们怎么用，用在哪些情况下效果如何？ : ...................