小米推荐算法新鲜面经3-25

楼主小白,研二才参加第一次线下技术面试,抱着弱鸡的心态,吃完午饭从学校打车半小时来到小米,下车的时候竟然晕车吐了(一直告诉自己不紧张,可惜身体不争气!!!)
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一共两面,然后两面的面试官都超级NICE,属于那种面试风格非常温和然后态度非常友好,遇到不会的时候会提示你而且会延申一下你的认知,总之面试体验非常好,感觉小白第一次遇到这么好的面试官是自己的荣幸。
下面是面试遇到的问题
一面:简单介绍然后直接走简历。一面面试官非常强调基础,大致项目和比赛经历没怎么问。
第一个问题是开放型的问题,你觉得机器学习解决了什么问题,机器学习对比人的优势在哪里,你觉得有哪些场景是机器学习不适用的?
第二个问题是 LR的损失函数,很简单嘛,基于极大似然估计,然后楼主嘴贱不小心说了一下最大后验估计和极大似然估计,然后问题来了!!!!!!你知道最大后验估计?那么最大后验估计和极大似然估计解释一下两个分别是什么意思。然后概率估计中贝叶斯学派和频率学派的区别是什么!然后楼主提了嘴先验分布啊,然后接着就解释一下beta分布和二项分布的共轭关系,beta分布的表达式会写吗,beta分布的两个参数是什么意义,比赛中用贝叶斯平滑解决了啥问题。
第三个问题是svm和xgboost面试官看我比赛写了xgboost觉得我很熟悉就说不问了,SVM是非常经典的问题,就和我讨论了下SVM的用法吧, 挖的比较细,不过在高斯分布那块,有个问题是为什么高斯核经过大量调参可以出很好的效果,楼主回答的是因为可以映射到无穷维,但是具体不太清楚,然后面试官超级NICE的给我讲导了很多blabla的知识。
前三个问题,由于展开的很深,这个时候差不多1个小时过去了,最后的话面试官就出了道 两个链表求交点的code题,不是很难,感觉面试官是现场想出来的,根本也没准备为难
最后聊了聊之前本科的经历,然后觉得挺有共鸣了,和我聊了20分钟,然后继续下一面

二面:简单介绍了自己,二面面试官人非常佛系,给你一种风轻云淡的感觉,没错就是大佬的感觉,由于一面时间比较长,二面相对比较短,感觉是面试官交流了不用问基础了,就问了些模型
第一个问题,介绍一下CTR预估里面的模型,画一下DeepFM的示意图,然后解释一下这些的区别
第二个问题,手撕代码,写一个矩阵旋转90度的代码,解释一下坐标变换公式
第三个问题,用非递归的方式实现一个二叉树的删除操作,引申问题O(1)的空间复杂度怎么解决? 时间换空间,面试官给我说了很多blabla
然后就是聊天环节,感觉一面二面面试官都超级年轻,看到我们这种小白也能有共鸣,当年这些老哥都是这么过来的,所以说了很多自己的经验,然后对我的建议。

面完感觉十分轻松,因为面试中感觉就是两个好友在聊天的模式,非常非常nice的氛围,觉得小米真的超级赞。最后楼主吃了顿沐鱼小食,安心回学校好好学习,天天向上,查漏补缺!!!!

#小米##面经##机器学习##春招##算法工程师#
全部评论
拿到offer没有
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发布于 2019-03-26 11:37
秋招专场
校招火热招聘中
官网直投
请问楼主是在哪里投的啊,我投了很久都没有消息哎
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发布于 2019-03-26 12:02
😏说一下fm ffm deepfm ffm nffm xdeepfm区别
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发布于 2019-03-26 12:12
为什么我的小米二面难的不行,要是遇到你的面试官就好了。。。
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发布于 2019-03-27 09:28
请问楼主有算法方面高级别论文吗,面试被问懵逼了
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发布于 2019-03-27 20:39
欢迎来小米😁
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发布于 2019-03-27 21:23
楼主面的是北京地区吗?是实习吗?
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发布于 2019-03-28 13:02
巧了,我也是做推荐算法的啊,目前研一,想问一下楼主 深度学习要学很多吗,我最近在看VAE,md根本看不懂啊,好痛苦,你是怎么学RS的鸭😅
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发布于 2019-03-28 17:32
大佬过了吗?
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发布于 2019-04-17 07:46
楼主面试完多久有的结果呀 现在选好去哪里了吗
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发布于 2019-04-29 17:21

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这次面试没有八股全是深挖实习项目+算法,可能是发现问完项目已经40min了,可能对牛友们没有很多参考意义但是我还是发一下,毕竟发了许愿蔚来的帖子面试前闲聊:蔚来没有日常和暑期的概念,转正看部门有没有hc1自我介绍2介绍已经实习项目业务,你具体做了什么(简单介绍流程,负责的是回调链路)3怎么支持的这么高的qps4这个系统几台机器然后继续和他扯业务流程细节,和优化的细节点直到面试官明白...他的质疑有点多,幸好这些点我都想过5有没有办法能更快的通知到用户给用户更好的体验(我们是一个tob而不是toc没法直接接触用户,只能快速把订单处理好然后尽快通知上游来回调)6你这个身份信息重复刷新问题怎么解决的(用了double check单例模式的思想和lock锁 然后说了我比较倾向与选择定时任务的方案,因为性能更好,但资金开销比较大)7用锁的方案会不会有大量线程阻塞的问题导致oom(用了trylock锁,阻塞300ms直接就失败返回)8订单失败了怎么办(定时任务在失败订单表里重新拉)9会重复拉取订单吗要是重复拉取多支付了咋办(先放redis的set里过滤,然后数据库唯一约束兜底)10讲讲你们的数据库死锁问题怎么发生的,怎么解决的11oom是怎么产生的,怎么解决的手撕:lc381题,LCR 030. O(1) 时间插入、删除和获取随机元素次日通知面试通过约hr面后续:hr面完下午oc
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