个人情况

双非本科，985 研究生，研究方向自然语言处理，比较渣，大概从 19 年 6 月份开始准备秋招，大部分压在了提前批，七月份疯狂投简历，投了大概有二十几家，收到面试的有五六家。其中作业帮收到意向 offer；百度确定已有 offer，国庆节左右谈薪资；京东已收到录用函，职位软开。

百度 算法岗（提前批，百度地图）

共三面，可以说三面都是技术，不过第三面夹杂了点职业规划。

一面（90min）

  • 自我介绍+项目提问

  • 机器学习算法都用过哪些

  • 说一下决策树吧，节点划分有哪些方法，如何剪枝

  • SVM了解吗？有什么优点？优化方法？

  • Bagging和boosting

  • 有什么想问的（问了部门方向之类的）

二面（100min）

  • 自我介绍+项目提问+实习经历提问

  • Batchnorm了解吗？

  • 你知道哪些优化函数？

  • 为什么xgboost效果不如随机森林？

  • 选取了哪些特征？

  • 机器学习的优化方法了解吗？

  • 相似度计算除了神经网络的方法还有什么方法？针对文本和离散特征的情况呢？

  • 我看你本科学硬件的，传感器了解吗？

  • 手机上有哪些传感器？（可能是手机地图的部门）

  • 情景题：如何检测藏头诗？机器学习可以吗？神经网络呢？为什么可以？如果不是诗句，普通的文本如何检测是否有人为的编码信息？有什么思路？（情景题是考验思路，一定要灵活，不对也没关系，找到问题的几个关键点，先弱化其中几个关键点，再提出思路，一步一步解决）

三面（60min）

  • 项目提问（占据大部分时间）

  • 如果产品向你提出了不合理的要求，你如何处理？

  • 有没有很深刻的受打击的经历？

  • 如何看待工作压力大的问题？

  • 平常如何释放压力？

  • 如果我给你offer，你有多大几率会来？

一周后收到 offercall，总体面试体验极好，面试小姐姐说唯一遗憾的是电话面试，没能面到代码能力，不过觉得我比较 match，给了 offer，真的是面试体验最好的一次了。

寒武纪 算法岗

共一面，未过。之前拿到的免笔试直接面试资格，很晚了才通知面试，估计是走个过场。

  • 浅copy和深copy的区别

  • Python中的self关键字

  • 类的继承

  • 完全二叉树的概念

  • 一个具有N节点的完全二叉树深度是多少（ [log2n]+1）

  • 链表与线性表的区别（答错了，把线性表和顺序存储搞错了。。。）

  • 介绍一下第二个类案推荐的项目

  • 为什么使用transformer？

  • 分层的结构会破坏文本的连贯性吗？

  • 目前有多少数据？

作业帮 NLP 算法岗

共三面。一周后收到录用意向书。

一面

  • 项目提问

  • 给出前序遍历和中序遍历，重建二叉树

  • 旋转链表

二面

  • 项目提问

  • N3的木板，用13的块铺满，有多少种方案？（动态规划）

  • 旋转数组找最大值

三面

  • 感觉我们面试官怎么样？

  • 说说你对作业帮的了解

  • 你对薪资有什么期望？

  • 机器学习和深度学习你希望从事哪方面的工作？

  • 你希望的工作环境是什么？

  • 能来实习吗？

科大讯飞 自然语言处理算法工程师

共两面。一面较简单，二面未过。

一面

  • 自我介绍

  • 你使用过的优化器有哪些，简单介绍一下

  • 类案推荐项目结果怎么样，如何评测的？

  • 一篇文书里面多个案件的情况是如何处理的？

  • 长文本的问题是如何解决的？

二面

  • 项目提问

  • 你在项目中属于什么角色？

  • 遇到不会的问题一般怎么解决？

  • 师兄对你帮助大吗？

  • 合肥和北京你想去哪里？

  • 对薪资有什么要求？

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