面试复盘 | 阿里/腾讯/头条/paypal/快手

周末愉快！来看几篇面筋涨涨经验~

写在前面

本人学渣一枚，春招实习有幸过了几家大厂，在此期间得到了很多帮助，也特意分享一下自己的经验，希望能帮助到有需要的人。

阿里

阿里的面试周期最长，最初2月份参加预面试，到正式面试到收offer，经历了2个月。

一面：1h

• 面试讲项目

• 项目中为什么使用lightGBM，比起xgboost的优点是什么

• 因果词向量的应用场景

• tf多个变量如何共享权重

• SGD  min-SGD的区别

• 对epcho做shuffle，类似于哪一种优化器

• 介绍一下优化器

• 什么情况下不适用动量优化器

• WGAN，要保证梯度平滑，使动量优化器容易过拟合，防止梯度突变

• 介绍一下生成任务的做法

• 用auto-regression的模型

• beam-search，如何在做生成任务的时候，生成多个结果并且保证结果的多样性

• 非自回归的模型如何一次性生成整个句子

• 做后序遍历，判断一个数组是否满足后序遍历

• 机器翻译的最新论文

二面：1h

部门leader面，主要问项目，项目难点在哪里

• 介绍attention 和self.attention区别

• 算法题目：

• • 给定x种硬币，凑齐y元

  • 给2种硬币，非均匀，计算正反面的概率，随机选1枚，抛100次，重复1000次，如何计算2种硬币的概率

阿里3面（交叉面）

• 只能只用两个api ：getcolour O（1） --获取指定位置的颜色  Swap：ij 交换位置

• lr模型的输入和输出分别是什么

• lr对商品进行点击进行概率预测，输入需要做一些什么处理

• Lr---对商品，估计商品点击的概率--预测

• 什么情况下需要将连续特征离散化---  One-hot

• lr按照分布需要将特征如何进行离散化

• 树模型如何处理离散型特征

• lr模型---根据做特征交叉，为什么

• lr中如何缓解过拟合

• 减轻特征工程的手段，--如何构建更多的特征

• coding题目：黑盒子，n是3的倍数个球，3种颜色，n个球排成一排，乱序  rgb

腾讯微信

一面挂

• 学习率/优化器（adam）/bach-normalzation/➕res+learn-rate

• 一种可行的方案是用拒绝推断

• 一种方案是用smote

• 自我介绍+询问简历内容

• 词向量的方法

• 正负样本不均衡的问题，如何解决

• 介绍bert；bert如何使用transformer的encoding模块-bert的输入和transformer有什么不同

• bert有什么缺点

• XGboost和GBDT

• xgboost做树的分类的时候是怎么做的--

• 做过哪些nlp深度学习的任务

• 深度学习模型在训练过程中如何加速收敛

• 防止过拟合

• mse和交叉熵的区别----为什么用交叉熵

• 一对父母，已知一个人是男孩，另一个人是男孩的概率

• 给100亿个数据，怎么找到中位数

腾讯PCG

pgc一面：（30min）

• 主要聊项目

pcg二面：

• 模型学习中，正负样本的训练方式不同有什么影响

• 引入词向量的相似性对于结果有什么不好的影响

• 面试题目：给两个球，求解最坏情况下走多少步（采用贪心的思想）

pcg3面：（交叉面）

• 主要问项目

• 相似性匹配的常用算法

• bert

头条

算法岗挂，后来大数据岗通过面试，主要在这边记录算法岗的面试经验

一面

• 问了bert ，transformer

• 用梯度下降的思路求开根号

• 写交叉熵公式

• 防止过拟合的方法

• transformer的中的attention机制，其中self-attention和encoder-decoder attention之间的关系

• 最小二乘法的推导公式，最小二乘究竟是什么，和极大似然的关系

• 在词向量中很稀疏和出现未登录词，如何处理

• 线性和非线性存在什么关系之间的关系

• logistic和svm之间的区别---svm自带正则化

• 依存句法如何实现---涉及crf-序列标注

快手

nlp和风控工程师

一面

• 问项目，着重问了第一个项目

• 然后两道算法题，bugfree

• 问了batch-normalization和layer-normalization的区别，然后问在inference线上模型如何处理

• FNN-中有没有隐层

• inference-batch-nor---针对一条输入

二面

• position位置，信息

• transformer为什么用+不用concat

• Drop--  实现方式上是否会有差别----train 和test上有什么区别

• train会有一定概率抛弃，test会保留全部，train会除以概率

• dropout 和L1 和l2是什么关系，有什么异同

• 做题--两种方法实现

paypal

数据科学家岗位

一面二面同时：

• 项目+场景题

• 如何防止过拟合，dropout为什么可以防止过拟合

• sql的题目

• 具体问项目，问具体的实现策略

三面

• acc recall f1

• 变量与target相关性的描述

• 特征组合

• 特征重要性判断

• 模型好坏的评估

• 分数映射是否符合正态分布