【面试经验分享】双非研究生斩获大厂算法offer

机器学习初学者
305 阅读5分钟

作者 | 顾叶峰   整理 | NewBeeNLP

面试锦囊之面经分享系列，持续更新中

写在前面

双非，本科研究生一个学校。岗位：NLP。无实习，一篇中文核心，三个水比赛top10。
收到offer：阿里，百度，顺丰。
只说面试。

  • 实习：面了 追一，百度，阿里，创邻科技，随手科技，x-order，商汤，CVTE，大众，京东数科，深信服。毫无疑问全都挂了。
  • 秋招：依次面了百度，顺丰，依图，阿里，京东。百度提前批挂，正式批顺利通过。顺丰，阿里通过，依图面完三轮被综合排序刷了。京东hr面挂。

面试要点

主要针对以下几个点强化：
  1. 编程：Leecode刷了150题，剑指offer刷了3遍。
  2. 数据结构系统的看了一遍，网络和系统将常考点认真的总结了。
  3. 对自己写在简历中的论文，项目不断复盘，不断熟悉及相关的延伸。
  4. 专业知识，NLP的知识，深度学习的知识，机器学习的知识，这部分主要看博客和统计机器学习这书。
  5. 数学知识，智力题,逻辑题：只能靠总结。此外还要多看面经。
复习点总结：
  1. 自然语言处理的知识：word2vec，BERT，ERNIE，分词原理，lucene搜索等。
  2. 深度学习：CNN，卷积，LSMT，BN，dropout，常见参数优化器，梯度爆炸与梯度弥散。激活函数，反向传播等。
  3. 机器学习知识：朴素贝叶斯，SVM,LR,CRF,HMM,XGBOOST,LGB,线性回归，决策树，KNN，k-mean，gbdt，PCA,LAD,ADABOOST，特征工程，评价指标，正则化，生成/判别/概率模型之类的等。此外，还有一些零碎的知识点需要平时去总结。
  4. 基础知识：栈，队列，二叉树，dfs/bfs，基础排序，最短路径，最大路径。死锁，tcp/udp。python/java的具体语法。
  5. 智力题，逻辑题，概率题，大数据题等。如疯子坐飞机，小球，倒水，等等。
针对开放问题的一些问答：
  1. 场景题：一般从项目中入手，进行特征优化与方法优化。如对话系统：搜索，知识图谱，生成。
  2. hr面和总监面：职业规划，人生规划，性格心态，初心，团队协作能力。收获与得失，优缺点等。
  3. 智力题：小球倒水问题，100层楼丢小球问题等，疯子坐飞机，生男生女问题。
  4. 概率题：高斯分布，二次分布，几何分布，古典概型，概率密度，排列组合，求期望等。抛硬币问题等。

百度：自然语言处理

一面

  • 手写softmax，手写BN公式。
  • word2vec，bert详细介绍。
  • 激活函数无限维的问题。
  • 为什么使用交叉熵，不用平方差。
  • 硬币兑换最小数。
  • 100层楼2个小球问题。
  • linux命令,不会。
  • python多线程，不会，进程内存互相访问，不会。。

二面

  • 手写svm，
  • 手写LR，
  • 手推前向传播。
  • xgb详细讲解。
  • knn，k-mean。
  • 旋转数组：用额外内存和不用。
  • 判断是不是后续遍历中序二叉树。
  • python内存管理，内存池最大？
  • python可变不可变数据结构。
  • python lamba与def 定义函数的区别

三面

  • redis和mongodb与mysql。。真不会。
  • 加快搜索速度方法。
  • 计算相似度方法。
  • bert微调。
  • 研究生最大收获。
  • 研究生与本科生区别。

阿里面经：自然语言处理

一面：组长面

  • cnn的卷积计算，参数计算。35分钟
  • L1，L2正则化。
  • Bert详解。
  • 论文。
  • 智力题,倒水问题。
  • word2vec详解。
  • SVM,XGB,crf.
  • 设计对话系统
  • 一道简单的编程题。
  • 一面实在是久远记不太清楚了

二面，难到头发都掉了，1个小时

  • lucene搜索。
  • 关键字搜索如何实现。
  • 单元测试。
  • 设计一个对话系统。
  • 什么是互联网。
  • 深度优先和广度优先的本质区别。
  • 从搜谷歌到返回页面，发生了什么。

三面：20分钟

  • 项目参与人员，团队合作情况
  • 科研经历。
  • 平时如何学习。
  • 计算机基础如何，数据结构，算法刷题情况。
  • 有那些offer。

交叉面：1个小时

  • 自然语言处理综述一下。
  • 神经网络在nlp中的应用。
  • 一个关于推荐问题的场景题。
  • 为什么人工智能在图像里应用落地更好，在nlp不行。谈谈你的看法。
  • 平时怎么学习的。

hr面：40分钟

  • 你们学校几乎没有校招进阿里的，谈谈为什么。
  • 研究生最大的收获。
  • 对阿里的理解：996..
  • 想做一个什么样的人：最懂技术的产品经理。
  • 反问环节：阿里对于hr面的考量。

顺丰：数据挖掘岗

  • xgb和lgb的区别。xgb和gbdt，xgb用的正则化。
  • pca和lda。
  • lstm和rnn。
  • 激活函数各自优缺点。
  • 一道简单的编程：两个数组排序。

hr面，顺丰的hr面是最舒服的。

  • 喜欢什么，武侠。
  • 谈谈对武侠的理解：惩恶扬善，为国为民，匡扶正义。
  • 武侠在你身上的映射：强大自己，帮助弱者。
  • 最喜欢的武侠类电影 ？龙门飞甲，朝堂，江湖，爱情，探险元素。丰富剧情，千奇百怪的武器，经典的特效。

依图面试

  • 编程题：旋转数组，大数相乘，二叉树的序列化与反序列化，堆排序。
  • 智力题：砝码称重问题。项目。

随便唠唠

最后 多复习，多复盘，多总结。遇到的题一定要会。天道酬勤。没有那么多的大神，有的只是不停的努力。

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往期精彩回顾




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