腾讯基础研究实习面经

笔试+技术初面+技术复面+HR面

报的TEG基础研究岗,内推时间有点晚了,没有内推面,推迟到了实习校招。
腾讯的笔试还是很偏向数学的,概率论的题目有好多道。当时没有重视给的模拟题(据说是去年的真题),差不多类型。

4.2号笔试完之后4.10通知技术面。当时通知的比小伙伴的都晚,大家9号都收到通知,我的10号中午才收到。当时一度以为自己技术面挂了,伤心一晚上。10号中午通知12号早上面,部门是后台安全策略。11号早上9点收到通知让当天早上11点去面试,也就是我两个小时候要出现在面试官面前。当时好紧张,不过还是准时到了。

技术初面:

在9点钟收到通知的时候同时收到面试官电话,告诉我他们后台出了问题,通知的时间搞错了,问我能不能赶上,我说尽量,应该问题不大。到了之后差不多11点了,几乎没有等,马上到我面试。面试官人超级nice,解释一下为什么我报的teg变成了cdg,聊了一下成绩,说我谦虚。

主要是 然后聊项目,自己做了什么,以及项目中的亮点,以及解释一些原理,问自己对这些工作的评价。本身做Dl,他们更偏向ML,所以DL就没怎么问。

后面说在学校学到的课程,说这些都不错,不过你们应该都忘了,我说自己有时候有用的会复习,问我多元统计分析的知识结构框架,支支吾吾没答好,不过还是说了一些能想起来名字的。

然后是机器学习,问了线性回归,回答成了感知机,不过经提醒想起来自己搞混了有回答出来是最小二乘法(他说我回答的是逻辑斯蒂回归,其实有共性可是我说的并没有那么复杂)。问我线性回归的应用场景,没想到,当时可能太紧张。面试官说他们用机器学习比较多,自己主动请缨说有学习一些机器学习的知识,问我都有什么,把统计机器学习模型几乎说完了,就问我分类树有哪些,搭ID3,C4.5,CART分类树和回归树,后面有Boosting方法衍生出来的随机森林。面试官比较满意。问有没有别人评价我有什么缺点,自己怎么认为。好像对我的性格和人品很敢兴趣。

最后问我有没有什么问题。我问了2个:1、我报的基础研究问什么变成后台安全策略;2、你们部门是干嘛的。聊天结束。

从一开始进去就握手和抱歉,出门握手和感谢,全程聊天很愉快,面试官真的是全程微笑,人超nice。

晚上短信通知第二天复面。
技术二面:

面试官住了很高的楼层,据说二面可能是总监面,感觉是不是越高层的领导越高冷。全程算是比较高冷,属于那种微微含笑都能让你觉得很有气场的,聊了很多。

1、 还是从项目里面自己最满意的地方下手,解释项目。
2、讲深度学习卷积的原理,问卷积和小波变换的异同。对小波变换不是很清楚,只讲了卷积。
3、问怎么解决深度学习的局部最小问题,说了用核范数,自己理解的并不透彻,只是说它可以给一个核范数(其实这里是自己记错了,核范数是用来降维的,L2范数是用来给二次下界保证强凸性的)。由于有比较深的数学知识加上他本身可能并不做DL,所以其他深度问题没问。
4、问了后面的项目和前面项目的区别,自己做这些工作的motivation。
5、聊项目遇到的困难,回答说阅读数学专业论文遇到很多不懂得术语,自己查阅资料等等。觉得我比较感兴趣数学,问我会不会继续研究下去(本人最引以为傲的项目亮点比较数学),然后聊东聊西的项目聊了很多。还聊到我们实验室怎么去理解这些比较复杂的数学知识,说和牛津有合作,自己有看书,买一些流行、拓扑等等的书籍,问我流行和拓扑,没看怎么看,此问题卒。在解释项目的时候说到张量积,就问我张量是啥。
6、然后是基础知识,问了概率论:无偏估计是啥
7、机器学习问题:逻辑斯蒂回归的motivation,朴素贝叶斯的做法,优缺点。
8、问我懂不懂tcp、ip协议、后台,说不懂,有学过忘了,此问题卒。

总体感觉就是:他怎么什么都懂,年纪还很轻,感觉是很大牛的人物。本来是很忐忑的,感觉他啥都懂,自己答得不是特别好。早上10点40面试完,下午一点多查阅状态hr面,很开心。

HR面

问了我籍贯、专业和研究方向不匹配的问题、为什么女孩子做技术,觉得研究生学生和公司工程师之间的区别和差异,其实感觉hr全程在怀疑我的能力,所以面试完出来以后心里不是很爽,虽然知道这也是人之常情。当时在面的时候也不是很开心,后面两个问题现在想想答得很不好,不知道hr会不会把我挂掉。希望真的像大家说的hr不怎么会挂人的啊啊啊啊~

现在状态变成完成全部面试,结果据说会在一个星期后给出,希望hr姐姐发发善心啊,宝宝做技术本来就够不容易了,不要再让我找工之路更加坎坷了呀……祈祷ing~

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