美团算法 SP | NLP 三面复盘
作者 | 甄同学
编辑 | NewBeeNLP
面试锦囊之面经分享系列,持续更新中
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一面
时间50mins
自我介绍。
聊天。(面试体验好的面试官都是会聊天几句的)
深挖实习内容。(细到模型参数如何设置,训练多久)。(同时夹杂了很多小知识点,关于深度学习和机器学习)
概率题。一个单位圆内随机取一点,求到圆心距离的期望。
面试官先要求用代码模拟一下结果,然后再用数学推导结果。(代码模拟直接随机取坐标(x, y) (x,y in [-1, 1],圆心为(0,0),模拟1000词,求均值结果) (数学推导,求分布函数 -> 密度函数 -> 积分) 答案是2/3
编程题:字符串内含有小中大括号和其他字符,判断是否括号是否匹配。(用栈)ac
面试给人一种很实在的感觉。没有问八股文,都是问一些平时经常需要用得到的知识。不过因为面试官没有问八股文,感觉要被刷kpi。不过下午5点的时候,hr打电话约二面。
二面
时间 1h
上来面试官直接问 是 xx同学吗(没有带姓,直接给人一种很亲切的感觉)
聊天(为什么本科就想做nlp,弱人工智能和强人工智能差在哪里)
简单自我介绍
继续深挖实习内容
介绍一下transformer。有什么可以调整的参数
具体讲一下self attention
讲一下attention
self attention, attention, 双向lstm的区别
常见的激活函数有哪些。各自有什么特点。分布应用于场景。leaky relu公式
layer norm和batch norm的区别。和各自的应用场景。已经各自在norm之后还有没有其他操作。训练时候和测试时候的区别
平时刷题多吗,怎么刷的
编程题:字符串最长公共子序列。动态规划(因为我用的python 无法ac。。。面试官看了思路没问题就下一道题了)
编程题:二位数组从右上角开始 按照对角线的方式打印输出。(和打印菱形差不多,不难)ac
继续聊天。(美团优选的发展现状,推荐算法的发展现状,算法岗的发展现状,nlp+推荐算法的组合)
中间还是夹杂了一些场景题,但是感觉都不算面试了,,聊天讨论
面试结束前,面试官主动提出加一下微信
感想:很轻松,和朋友聊天一样。东西都问的很深,知识点都是比较基础的,但是都需要有自己的看法见解。
hr面
谈薪了 hr给的是算法岗sp 暂接
自我介绍,串一下简历
介绍一下AAAI论文的整个发表经历吧。最难的地方在哪?怎么克服的
实习感觉怎么样,为什么不留用?
为什么不继续深造
手头的offer和面试流程
谈薪
自我评价,优点和缺点
缺点怎么克服
offer流程进展
一起交流
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- END -
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