字节跳动2022年最新面试经验分享，2个部门6轮面试全复盘（算法岗）

说起1、2月，绝对算得上求职者的黄金准备期。传说中的金三银四和校园春招都马上要到来了，相信有准备的朋友们已经开始刷题了，今天就为大家分享一篇字节跳动的真实面经：

字节电商&垂直策略部nlp算法工程师面经分享

第一次面的字节电商下的智能客服组，主要做对话生成，部门的技术涉及到知识图谱以及多轮对话生成。一二面面试官都问得比较深，懂的东西也很多，对单纯的背八股回答不感兴趣，喜欢应试者有自己的思考。三面面试官面试的时候一直在看手机回消息，有时候根本没在听，最终三面不出所料地挂掉了。

一面

1. 详细介绍EMNLP的论文

a) 比BERT好在哪？某种attention，以及实现一定程度的信息跨句传播

b) 标注的细节？

c) 可否处理未见事件

2. 介绍文本表示方法：

One-hot，词袋模型，神经网络word2vec，w2v负采样，BERT的多头attention作用（面试官不喜欢背八股，喜欢有自己的思考，讨论了多头attention可以关注到一个小部分的信息，比如100/1000维，单独处理前100维不会使之被后面的轻易average掉）

3. 做题：二分查找

反问：字节电商下的抖音电商，业务有知识图谱和对话结构化。知识图谱主要针对抖音电商商家所填信息不完整的情况，和标题填一大堆引流的情况。

二面

1. 详细介绍EMNLP论文

a) Tensor-composition的具体过程，为什么work

b) 事件比attention好在哪里？

一个是高亮事件

一个是可以关注到模式（主-谓，谓-宾）

c) 是否分析bad case：句子比较长，事件被avg掉了

d) 为啥用交叉熵不用MSE

e) L1正则化为什么稀疏？涉及到凸优化的理论，面试官建议多看点机器学习基础内容。

2. 了解LDA吗

3. 代码题：手写k-means

三面

1. 讲EMNLP论文，无详细提问

2. BERT的改进有哪些模型

3. 场景题：以过去一年的所有对话为数据，构建一个对话系统

4. 代码：删除链表中的重复节点

5. 场景题：给出淘宝的总商品总量，估算拼多多的商品总量，分类后分别抽样，每个类前面乘一个权重，权重是单价分之一。

字节电商这边挂掉后转到了同一hr负责的垂直策略部，也就是火山引擎，主要做to B业务。

一面（垂直策略-火山引擎to b业务）

1. 二叉树中最大路径和，要求修改全局变量，不会做

2. 问项目

3. 讲BERT

4. 层次softmax中怎么就节省了计算量？类似Word2vec

5. Word2vec中用的前面那个映射矩阵还是后面那个映射矩阵

6. 为什么不能在nlp当中用bn，而是用ln

7. AUC了解吗

8. 梯度爆炸的缓解方法

二面

1. 做题：股票买卖1，股票买卖3（限制为两次）

2. 介绍EMNLP论文，只问了创新点在哪里

3. 讲self-attention

4. 讲BERT的两个预训练任务

5. Topic model原理？只会用。

6. GCN原理？只会用

7. 圆上取三点，围成锐角三角形的概率，钝角三角形的概率？

反问：

1. 业务：卖技术，推荐各种东西

2. 推荐背景重要吗？不重要

3. 哪方面能力重要：数据处理（有时候加去重都会提升效果），模型上面提升不大

4. 三面通过率：较小，三分之一，必须有一方面突出，代码或者算法

三面

1. 介绍论文

2. 提问缓解过拟合

3. 为什么论文里不用MSE？

4. 优化器：adam和adagrad的区别

5. 做题：找到一个和等于target的最小连续数组长度

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