作者 | 苏young

来源 | 见文末『阅读原文』处

整理 | NewBeeNLP公众号

写在前面

先介绍下个人情况,本科金融,辅修数学,研究生转应用统计,主要申算法去岗,从今年三月开始找暑期实习开始,一直看大佬们的各种面经,现在总结了一下7月至今的各种面试回报大家。

作业帮

机器学习岗,已OC

一面

  • 自我介绍

  • 习项目,深挖,知道最新的方向吗

  • 赛项目,为什么做embedding

  • R损失函数,极大似然思想

  • 个很大的文件,里面的1数排序

  • 写快排

  • 并k个有序数组,思路(堆排和归并)

二面

  • 自我介绍

  • 算法题,能否覆盖,手写

  • 算法题,矩形重叠面积

  • 项目,最新的方向

  • 防止过拟合,drop out实际怎么操作(输出的数值要放大到原本的分布,因为随机丢弃相当于做了一部分缩减)

  • dropout和BN(先进行标准化,在乘以一个因子加上偏执,可以防止梯度消失问题,提高训练速度,防止震荡)能不能一起用

  • Xgboost和GBDT的区别,GBDT能不能预排序

HR面

当时忘了记录,基本是正常的问题,作业帮一面表现不错,二面代码没问题,后面问题没答好,感觉很悬

百度

机器学习岗,搜索团队,已oc

一面

  • 自我介绍

  • 项目

  • Bert原理

  • 怎么用bert来做搜索

  • N个样本,N很大,怎么做抽样

  • 算法题,0~4随机函数,怎么生成0~6的随机函数

  • Top-K问题,手写堆调整

二面

  • 自我介绍

  • 项目介绍,深挖两个项目

  • 了解最新的NLP的方法嘛

  • 介绍bert,写attention公式

  • Bert怎么做专有名词识别和词重要性识别

  • GBDT原理,树的权重,损失函数(分类树和回归树)

  • AUC原理介绍

主管面

加了微信电话面,主要聊项目,问了实习地点意愿,半小时,面完晚上就给了口头offer,一周后接到HR电话

华为

消费者BG机器学习岗,主管面凉凉

一面

  • 自我介绍

  • 项目,多个一起问

  • 你从项目中学到了什

  • 介绍SVM

  • 了解C++和Jave吗 -. 传指针和传引用的区别

  • 进程线程

  • 写代码,走楼梯,环状数组最大子序和

二面

  • 代码,字符串按照给定词典分词,复杂度是多少

  • 项目

  • 协调过滤思想,如何解决冷启动问题

  • 协调过滤的优缺点

  • SVD原理

三面

  • 自我介绍

  • 学习项目里负责什么

  • 学得最好的课,介绍一下

  • 工作地点偏好

  • 了解华为吗

  • 在快手主要做什么

没聊技术,纯聊天,前一天有事改了时间到第二天8点,结果只面了十几分钟,问了些毫无意义的问题就挂了,很无语

阿里

机器学习岗,二面挂

一面

  • 自我介绍

  • XGboost、RF区别,怎么实现的

  • 深度学习,LSTM的三个门控

  • Word2vec、transformer、Bert原理,负采样

  • DeepFM、FM原理区别

  • 具体项目

  • 场景题,知道具体时间戳骑手的位置,判断一个大楼的高度

二面

  • 自我介绍

  • 项目,深聊

  • 实习,深聊

一面问题回答得不够好,二面全程问项目也没什么能体现的,面完一直没通知,官网流程也没变,问面试官说不合适,等合适的岗位再联系。。。

总结

以上是目前为止面的,总结来看,算法岗基本都是项目+机器学习、深度学习算法原理+手撕代码,个人手撕代码基本都能搞定,但是之前没什么项目经验,在快手实习之前也是偏数据分析的岗位,刚转到算法岗两周,也没什么能讲的,聊到项目就容易崩,非科班也没论文,申算法岗还是太难了。

有空继续更新,希望能帮到大家。

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