【实习回顾】来Newton.AI，感受一场疯狂的头脑风暴
“在Newton.AI实习后，
我希望可以成为像他们一样优秀的人。”
实习生介绍
参加位于 Facebook 总部的商业会谈留念
崔同学
西安交通大学
计算机专业
实习企业介绍
Newton,AI 帮助雇主快速雇佣最优秀的人才，其客户遍及美国、日本和葡萄牙，包括耐克、住友人寿保险、索纳伊姆等。
Newton通过将最先进的深度学习算法和自然语言处理相结合，以最佳的精度和速度帮助雇主联系潜在候选人,可以降低80%以上的招聘成本。
实习内容
与CTO讨论工作时的合影
实习第一天，我首先对整个公司的工作任务进行初步理解。
公司的CTO通过和我交流了解到我的经历与能力，并和我简短讨论了整个公司的工作大方向，让我明白我所工作的目的，也更让我清晰我所需要做出任务对于整个公司的贡献。
同时公司的CTO希望我能首先学习自然语言处理的知识，并且完成求职信息关键词提取和查询出来的关键词的相关词。
与CEO的合影
首先对于相关词的模型，在和CTO进行了深度讨论后，我决定利用spaCy的noun_chunks属性对于CTO提供给我的job description的json文件进行segment处理。
同时在预处理阶段，我决定将segment分为两种方式对job description进行处理，首先利用noun_chunks得到chunk noun的列表进行计算，而对于单个单词，再创建新的列表，对于词频等进行统计。然后主要的工作就交给电脑进行预处理分词并且统计词频计算TFIDF并保存。
我修改的算法主要是保存词频信息以及每个词的IDF值。
参加世界顶级交易所与公司合作意向会议进行准备
第二个模型主要用于相关词汇的查找，最常见的算法是Word2vec，但sense2vec是word2vec上的一个很好的转折，虽然它最好与spaCy结合使用，但sense2vec库本身非常轻巧，也可以用作独立模块。
但它并不能完全达到目的，因此我对其进行修改，为其添加筛选环节。最后，我决定用gensim建立自己corpus进行针对性词向量训练。
与同事讨论问题时的照片
而对于训练的结果，与我预期还是存在很大的出入，根据出现的问题我决定对job descriptions进行分别累出来，让相近词更贴近该需求的主题，从而修建gensim的最相近词列表的结果。对于分类算法，我利用了LDA与Bayes的结合处理文本主题，这样可以让相关词更结合job description的主题。
最后我将我的模型进行了提交并且说明，为公司后续关键词以及相关词处理提供了基础。
与CEO的合影
实习收获
这次实习让我收获很多，也让我体验了美国的企业文化和实习氛围，同事都是很友好并且热情的人，当我在需要帮助的时候都会及时为我提供需要的材料以及数据，让我们的工作进行得更顺利且有效率。
与同事们的合影
同时我也在跟同事学到了很多额外的知识，比如学到了网络爬虫的基本语句以及关于网络安全知识的很多新的认识。技术很强的同事也为我的模型提供了建设性的意见，在我对于算法产生疑问的时候我的技术总监也会给我提供很详细的技术指导。
与Newton.ai实习生同事合影
这样一种热情的求知的氛围当中，我更充满动力，每天都精力充沛得钻研如何改进模型让它的效果更好。而且同时我也感受到了压力，很多优秀的技术工程师让我仰慕。我也会更加努力学习更多东西，让自己的能力有所提高和发展。希望以后可以成为像他们一样优秀的人，在未来的某一天来到硅谷成为正式员工。
参加位于谷歌总部的商业会谈留念
UCE赴美实习流程
1、掌握概况
预期实习时间，提交个人简历
2、签订协议
确认参加项目，和UCE签订协议，支付项目费用，并安排相关面试。UCE提供英文简历修改和面试培训辅导服务。
3、收获录取
面试前辅导，参加面试并收获意向企业实习生录取，参加过面试辅导的同学面试通过率达98%以上。若面试未通过，退还全部项目费用。
4、行前准备
UCE免费提供美国签证培训，职场技巧咨询，美国生活，旅行指导。
5.GoGo!Go!
5、Go!Go!Go!
出发，开始充满挑战的美国实习之行！实习期间UCE将和学生以及实习企业三方配合，每周进行工作总结，确保质量，实习结束获得推荐信和实习证明！
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