2020届360暑期算法实习生面经,攒人品

LZ面的是搜索部门的机器学习工程师(偏NLP的),参加了3月底的宣讲会,免笔试进了大流程面试,不过基础不牢,一面挂掉。
4.17上午在360北京总部参加的百人现场面试,蛮震撼的,现场有等候区,有水有零食,还是很贴心的哦,然后在等候区里有个电视实时播报进去面试的人,跟餐厅的叫号系统一样。
前面一个人的时候面的有点长,稍微坐了会,趁空闲又各种排序看了一遍(没问到,可惜了哈哈哈)
接下来分享一下面试的过程:
进去找到自己的面试桌位后问好坐下,递上简历,面试官很和蔼
1、自我介绍,介绍了项目和实习经历,本科学通信,面试官问了一下为啥转了专业(现在基本偏CS了,毕竟做NLP),项目是什么级别的等等,相当于暖场了一下
2、介绍了项目,说明自己做了什么,详细的就是面试官根据项目的细节展开了问,具体的各位可以结合自己做的东西替换:
(1)数据哪来的,数据的形式,如何处理,总量是多少,分布情况
(2)达到什么结果
(3)用了哪些模型,详细介绍一下模型:输入输出长什么样;多少层,模型各个层的样子,以及这样设计的用意和原理是什么;用了一些什么优化的方法,为什么要用这些方法;评价指标是什么;选择这个模型的原因。
(4)模型输出后接全连接层的原因,是否有什么改进
3、介绍word2vec原理,如何设计,如何训练,越详细越好;用了什么加速方法,word2vec算法本身有哪些优化,加速方法,最后的一层softmax怎么加速(这个有点没听懂,求大佬指出)
4、介绍GBDT
5、LR的损失函数,为什么要用交叉熵
6、什么样的任务适合用深度学习,什么样的问题不适合
7、CNN中卷积如何使用的,卷积核的样子,如何获取到文本中的特征,如何捕捉句子间的关系
8、C++中的STL(我表示已经忘了,然后就没继续问了)
9、线程和进程的区别,各有哪些资源
10、手撕代码,反转链表(感觉面试官还是对我挺仁慈)我用python写的,第一次手撕代码,有点紧张,忘了写 return,然后写完后还要给他介绍思想。

完毕,虽然挂掉,但是明白了自己的短处,收获很大:
1、自己的基础还是不够牢固吧,在原理方面还是理解不够透彻,最好能手推公式我想应该是最好的。
2、项目中用了什么方法最好能知其所以然,才能处乱不惊,没准还能想出新的idea

期待更优秀的自己,也希望大家都更加优秀,加油


#360公司##实习##面经##算法工程师##机器学习##春招#
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面试都是这样 找个时间所有人一起去面吗?
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发布于 2019-04-17 22:01

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