2021字节秋招算法岗面经——抖音推荐
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2021字节秋招算法岗面经
一面过(一个小时)
- 讲实习
- 实习的结果是如何评估的
- 为什么用AUC，而不用别的
- AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分
- 最大池化的反向传播求导公式
- LSTM解决了什么问题
- 通用的提高模型泛化能力的方法(解决过拟合的方法)
二面20210922(一个小时)
- 自我介绍
- 先做道题吧：矩阵中的路径 https://leetcode-cn.com/problems/ju-zhen-zhong-de-lu-jing-lcof/
- 然后有个待优化点是，输入的是一个字符串数组，相比于把一个个字符串拿去和矩阵匹配，有什么优化点吗？只说了利用字符串数组的相似性避免重复查找，然后就不知道了。最后就跳过了，他说也不重要
- 问实习(占据了大部分时间)
- 问实验室项目
- 问基础知识
- batch normalization,实际如何使用的
- 先问了神经网络初始化方法和激活函数的关系，然后改问神经网络初始化方法
- L1和L2正则化
- 偏差和方差了解吗？有哪些解决方案
三面20210926(一个小时半)
- 是leader面，问了下，是我内推人的老大
- 自我介绍（介绍的中途打断问了点专业之类的问题）
- 先做道题吧 https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-path-in-a-matrix/
- dfs写完之后，找边界bug找了好久，面试官还尝试帮我找来着。还好最后我自己找到了。耽搁了好久时间，导致面试时间较长，面试官最后还说了一句：‘今天面试时间长了点，因为前面代码题耽搁了会儿’，难顶
- 讲讲自注意力机制、包括公式
- 手推逻辑回归求导公式，纸上写好，拍照，上传到电脑然后屏幕共享，然后给他讲
- 也很熟悉了
- 画LSTM结构图，同样拍照然后共享
- 闭着眼睛都能画出来
- 了解哪些归一化方法
- 我讲了减去最小，然后除以（最大减最小）的0-1归一化，还有减均值除以标准差的归一化
- 然后接着说了BN\LN\GN
- 场景题：避免暴露，感兴趣的私聊
HR面20210927(二十多分钟)
- 三面完，第二天上午就约了中午的HR面，效率很高，点赞
- 小姐姐态度很好，体验很好
- 体验过相关字节产品吗
- 问了些实习的事
- 实习公司团队规模
- 有没有转正机会
- 实习的体验
- 和产品之类的对接体验，有没有过隔阂之类的
- 之后还考虑别的公司吗
- 我的专业（非科班）有学过相关课程吗
- 喜欢做业务还是科研
- 前面面试官跟你介绍部门了吗
- 内推人就是组里的，跟你介绍过吗
- 留京还是别的城市
- 反问
- 部门情况
- 新人培训
- 加班情况
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