【面试经验分享】双非研究生斩获大厂算法offer

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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