先说说面试，我深深的觉得刷题检验自己知识和巩固知识的方式，推荐如下：

  1. 那些深度学习《面试》你可能需要知道的
  2. 如何准备机器学习工程师的面试 ？
  3. 七月在线实验室---BAT机器学习面试题
  4. 如何准备机器学习工程师的面试 ？
  5. 读完这21个机器学习面试问题和答案，入职率提升99%
  6. ....等等

我觉得上面很多问题可以很好的检查下自己掌握那些算法到什么样的水平。

然后是推荐我学自然语言处理时的书籍和教材，我觉得自然语言工程师需要知识也差不多这样吧？（若大神觉得小弟无知，望轻怼）

  1. 吴恩达的deeplearning.ai，
  2. 深度学习：cs231n，官网链接，
  3. 自然语言处理课cs224d
  4. 自然语言处理综述，arxiv链接。机器之心关于这篇综述的介绍，链接为https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-08-21-5
  5. 自然语言生成综述
  6. 《deep learning》，《neural network and deep learning》
  7. 工作了工程能力应该是关键，推荐TensorFlow 官方文档中文版和机器学习系列 | 莫烦Python，推荐莫凡教程，这里有很多教程，推荐其中的numpy，pytorch教程。
  8. ....等等

具体可以看下我的回答：

Evan：计算机专硕研一新生求教自然语言处理学习？ 

链接：https://www.zhihu.com/question/66411848/answer/242751803

上面的链接中包含了大量的干货！

比如：其中一位答主自己写的一篇神经网络（易被忽视的基础知识）写的很不错

Evan：想学习深度学习，有哪些中文资源，教程推荐？

知乎有各种，如何入门如何进阶的问题和答案，可以查看下，我觉得刷完上面的已经差不多了。


【附录】机器学习/深度学习资源下载集合（持续更新…）链接如下：

https://community.bigquant.com/t/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B5%84%E6%BA%90%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E9%9B%86%E5%90%88%EF%BC%88%E6%8C%81%E7%BB%AD%E6%9B%B4%E6%96%B0%EF%BC%89/4786