NewBeeNLP原创出品
作者 | 带带大兄弟
写在前面
双非渣硕，0实习，3篇水文，三个给老板当打工仔的nlp横向项目，八月份开始准备秋招，纠结开发还是算法，开发的话菜而自知，算法也是菜而自知，最后还是头铁NLP算法。
秋招进度：投递150+ ，笔试50+ ，面试30+ ，offer 2，只求当咸鱼，基本躺平了
下面是我的部分面经记录，希望对后来人有帮助
58同城
找了在58NLP工作的本科同学内推，估计HR给忘了，第一批没内推上，只赶上了第二批笔试，当时已经开奖了好多人了，感觉坑位不多。
一面
- 自我介绍
- 今后的事业规划、研究方向
- 项目1：为什么选择这种模型，有尝试过其他模型吗
- BERT的优缺点
- PTM都了解哪些，BERT与GPT区别
- 单项与双向在实际训练时有差别吗
- bert的mask会带来什么缺点吗
- 项目2：句对匹配任务
-
- 每次查询都要与库里所有的数据做计算，有考虑过优化么
- 手撕代码 ：
-
- 经典DP
- 判断两个链表是否相交
ps：没给反问机会
二面
- 自我介绍
- 挑一个比较重点的项目开讲
-
- 知识库有多大，数据是分层存储的吗
- 数据是如何收集的
- 问题会有子问题吗
- 准确率怎么验证的
- 效果会跟数据集有关系吗
- sentence pair怎么改进的
- CNN与RNN的区别
- Transformer原理
- 注意力机制有哪些种类，本身原理上起了什么作用
- 怎么解决过拟合问题
- BN在原理上怎么解决过拟合
- 常用损失函数有哪些
- 回归问题主要用哪些损失函数
- 隐马尔可夫了解么
- 数据不平衡怎么处理
- 数据不平衡的损失函数有哪些
- 交叉熵是什么原理
- 系统搭建怎么搭建的
- 项目3介绍
-
- 评价体系是什么
- 词向量有哪些方法
- 分词了解么
- 工作上的规划，地点有选择吗
- 工程上的开发与落地有经验吗
- 知识蒸馏是什么，通过什么方式来简化，比如albert，具体原理是什么
HR面
- 经典HR问题
- 反问新人培养机制
贝壳
一面
- LDA基础知识
- LSTM梯度消失/爆炸
- 等等
二面
- 自我介绍
- 项目介绍
- LDA主题数目确定
- Gibbs采样和变分推断
- GIbbs优化目标是什么
- Gibbs采样与变分推断的优缺点
- 常用的模型（LSTM+BERT），训练语料
- BERT原理
- Bert与LSTM比较
- 样本不平衡的处理方法
- 了解NER么
- 统计类模型了解么 阴马
- 编程语言用什么，C++会么
- embedding的方法（word2vec \glove\ fasttext）
- glove 与word2vec的区别
- LR，SVM与XGboost了解么，介绍一下
- GBDT，Xgboost的区别，Xgboost分布式计算是计算什么
- 代码：写快排
HR面
- 说一个印象最深的项目，收获
- 今后还做这个方向么
- 目前关注的公司
- 对贝壳了解么
- 可以实习么
- 在哪个校区
- 反问（两周之内给结果）
依图
一面
新加坡部门跨国面试
- 是保研吗
- 项目
- BERT为什么有效，与其他模型相比呢
- Transformer优点
- 数据源如何来的，数据更新如何解决
- embedding方式有哪些
- word2vec训练时出现过问题吗，比如训练后的词之间的相似性不准
- 爬虫框架用过哪些
- 手撕代码
-
- 手写字典树
- 二叉树的遍历 递归非递归
二面
- 自我介绍
- 项目
-
- 粗筛能过滤多少数据
- 评测过第一步的性能么
- BERT原理，
- 正则化是什么，LN是什么，作用是什么
- 过拟合手段有哪些
- Dropout原理
- hyperscan的原理是什么
- 模型预测错误的数据，为什么会错，分析过么
- sentence pairs模型中，为什么不直接用score排序
- 为什么要选用这种模型
- 自定义损失函数是什么，为什么要用这个
- 手撕代码，leetcode.33
尾巴
回顾整个秋招历程，当时选择方向的时候，权衡利弊还是选择了算法岗，虽然 学历不如 双一流大佬，论文比不上A会学霸，但还是决定曲线救国，从项目方面入手，算法研究不行我就从算法落地方向找突破口，整个简历都是围绕着项目展开的，面试过程也尽量把面试官往项目上引，后期的几个面试也基本都是一个项目扣半个多小时，扣着扣着就到时了。
最后祝大家都能拿到自己想要的offer！！！！！过程虽然很曲折，但结果一定是美好的！！！
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