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【面经】阿里+腾讯+网易游戏面经(均已拿offer)

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木木三
编辑于 2016-10-31 10:47:53 APP内打开
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本人基本情况,本科研究生均为985(靠后),研究生阶段做了一些计算机视觉的项目(终身机器学习和迁移学习),另外参加了阿里天池大数据等数据挖掘竞赛(top10,队名 climbers 个人ID:木木三),在腾讯广告部门实习过(基础研究)。 校招阶段开始就拿到阿里内推的offer, 所以很多公司的校招就没参加了,下面就分享所面试公司的面经

校招面试

1. 腾讯 - 基础研究

一面现场面,自我介绍加挑一个项目细讲,还有场景题,第一题是 QQ 添加好友按名称搜索时,怎么区别广告号,诈骗号;第二题是微信朋友圈内容的安全鉴别;第三题是如何鉴别实施诈骗的 QQ 用户;第四题是如何做反作弊,例如公众号的刷阅读量。

二面现场面,自我介绍,聊项目,场景题如何鉴别淘宝上卖假货的商家,价格维度可以用什么策略等

2 .阿里 - 算法工程师

直通终面(一面技术面 +hr 面)

技术电话面主要是聊简历提到的竞赛项目和实习经历,数据结构题目,合并两个有序链表的方法的递归和非递归实现等。

3 网易游戏 - 数据挖掘研究员

网易游戏的两个面试官一起面试,一面主要问项目,然后问游戏情况,如热爱游戏吗,喜欢哪些游戏游戏等级多少,游戏的时间多少,另外根据你玩的游戏出了一个场景题,问我对于英雄联盟,假如换了一种新的开局英雄匹配算法,如何衡量新旧算法的好坏(我主要答到了 用户流失率,玩家胜率分布,游戏时间,玩家言论(游戏内,外部论坛),专家文章

另外出了一个题是 给定前 N 玩家 id, 操作时间,操作类型(登入 / 登出),玩家等级,让你预测第 N+1 天的玩家登录情况。

二面主要是聊项目 + 聊三观,问游戏情况,顺便问了一下所玩游戏的平衡性问题还有数据挖掘在游戏中的应用点。

4. 百度-机器学习

一面 自我介绍 + 项目 + 机器学习基础 + 编程题,机器学习:几种树模型的原理和对比,朴素贝叶斯分类器原理以及公式,出现估计概率值为 0 怎么处理(拉普拉斯平滑),缺点; k-means 聚类的原理以及缺点及对应的改进;

编程题:实现求正整数平方根整数部分的函数(使用梯度下降)

5. 唯品会 - 算法助理工程师

一面二面都是聊实习内容或者竞赛,没有写代码

实习面试

1. 腾讯内推 - 基础研究

一面电话面,问项目 + 远程编程,第一题是多位数用链表存储( e.g. 123 1->2->3 存储),实现相加功能函数 第二题是两题 sql ,涉及 join,group by,max,min,sum,count 等操作的结合,以及同个题目多种写法。

二面是去微信总部现场总监面 + 组长面,主要问项目

2. 阿里内推 - 算法工程师

一面电话面 自我介绍 +项目细节+3 道数据结构题目,第一题是链表倒数第 k 节点;第二题是二叉树打印路径,第三题是矩阵中将 0 元素所在行列全置 0 的最优空间解法

二面电话面 自我介绍 + 简历所有细节 + 数据结构熟悉程度了解(堆排序等)

三面电话面 自我介绍 + 项目 + 机器学习基础(线性回归与逻辑回归区别等)

3. 蘑菇街内推 - 算法工程师

一面电话面,自我介绍,问简历中提到的机器学习模型, RF GBDT 区别,原理优缺点适用场景分析,哪个具备交叉验证功能等

4. 美图秀秀面试 - 机器学习岗(大数据方向)

主要问最优化方面的知识,梯度下降法的原理以及各个变种(批量梯度下降,随机梯度下降法, mini 梯度下降法),以及这几个方***不会有局部最优问题,牛顿法原理和适用场景,有什么缺点,如何改进(拟牛顿法)

5. 华为 - 大数据开发岗

一面二面都是聊项目项目比赛成绩证明,为什么选择华为等;

数据挖掘岗位笔试面试涉及知识  中文书籍推荐
周志华 《机器学习》,机器学习入门,通俗易懂,涵盖较全
李航 《统计学习方法》,机器学习的数学理论讲解
何海涛《 剑指offer》,数据结构题目,笔试面试常考题目,(还有leetcode上的题有空最好也刷一下)
程杰 《大话数据结构》,通俗易懂的数据结构入门书籍


有关数据挖掘机器学习方面的欢迎交流 qq and wx:467226952,希望大家找到心仪offer。

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