机器学习面试基地
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2021年秋招算法岗面经-字节跳动

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一面过(一个小时)

  • 讲实习
  • 实习的结果是如何评估的
  • 为什么用AUC，而不用别的
  • AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分
  • 最大池化的反向传播求导公式
  • LSTM解决了什么问题
  • 通用的提高模型泛化能力的方法(解决过拟合的方法)

二面20210922(一个小时)

  • 自我介绍
  • 先做道题吧：矩阵中的路径 https://leetcode-cn.com/problems/ju-zhen-zhong-de-lu-jing-lcof/
    • 然后有个待优化点是，输入的是一个字符串数组，相比于把一个个字符串拿去和矩阵匹配，有什么优化点吗？只说了利用字符串数组的相似性避免重复查找，然后就不知道了。最后就跳过了，他说也不重要
  • 问实习(占据了大部分时间)
  • 问实验室项目
  • 问基础知识
    • batch normalization,实际如何使用的
    • 先问了神经网络初始化方法和激活函数的关系，然后改问神经网络初始化方法
    • L1和L2正则化
    • 偏差和方差了解吗？有哪些解决方案

三面20210926(一个小时半)

  • 是leader面，问了下，是我内推人的老大
  • 自我介绍（介绍的中途打断问了点专业之类的问题）
  • 先做道题吧 https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-path-in-a-matrix/
    • dfs写完之后，找边界bug找了好久，面试官还尝试帮我找来着。还好最后我自己找到了。耽搁了好久时间，导致面试时间较长，面试官最后还说了一句：'今天面试时间长了点，因为前面代码题耽搁了会儿'，难顶
  • 讲讲自注意力机制、包括公式
  • 手推逻辑回归求导公式，纸上写好，拍照，上传到电脑然后屏幕共享，然后给他讲
    • 也很熟悉了
  • 画LSTM结构图，同样拍照然后共享
    • 闭着眼睛都能画出来
  • 了解哪些归一化方法
    • 我讲了减去最小，然后除以（最大减最小）的0-1归一化，还有减均值除以标准差的归一化
    • 然后接着说了BN\LN\GN
  • 场景题：感兴趣私聊

HR面20210927(二十多分钟)

  • 三面完，第二天上午就约了中午的HR面，效率很高，点赞
  • 小姐姐态度很好，体验很好
  • 体验过字节产品吗
  • 问了些实习的事
    • 实习公司团队规模
    • 有没有转正机会
    • 实习的体验
    • 和产品之类的对接体验，有没有过隔阂之类的
    • 之后还考虑别的公司吗
  • 我的专业（非科班）有学过相关课程吗
  • 喜欢做业务还是科研
  • 前面面试官跟你介绍部门了吗
  • 内推人就是组里的，跟你介绍过吗
  • 留京还是别的城市
  • 反问
    • 部门情况
    • 新人培训
    • 加班情况

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