阿里算法面经
前两天刚收到阿里淘宝算法岗的实习意向书，历时一个多月的面试终于告一段路了，趁着热乎，发一波面筋回馈大家哈，希望自己接下来可以顺利入职吧。
整个面试是从6月初持续到7月中下旬，过程实在是难熬，所以大家在面试的时候做好打持久战的准备💪。
投递简历（6月2日）
一面：
1.自我介绍
2.自己的论文项目相关，GAN， lambdamart 和 lightgbm 区别。
3.什么是堆，构建堆的复杂度，堆找出第k大元素的复杂度。
4.如何在n个数组中找出它的中位数（n个数组无法完全放在内存中）。
5.在科研或项目中跟导师在想法上出现冲突，该怎么办。
...
二面（1h）：
1.论文相关
2.项目相关，deepfm的 embding初始化用了什么技巧
3.远程写代码，面试官会发你邮箱一个链接，点开就可以在一个linux虚拟环境下编辑了
给你两个数，比如（7，10），有三种操作 +=3, += 7, +=9 （大概是这样）
给出从7算到10最少的操作次数。
典型的背包问题～
...
三面（1h）：
三面问的几乎全是是自己的论文以及延伸
1.创新点
2.价值
3.gan在淘宝场景中的应用（从数据，样本，模型，评估层面分析）
...
四面（交叉面 50’）：
交叉到的好像是妈妈的高p
1.论文相关，gan的对抗样本对判别器有什么效果， gan生成的样本只考虑了一部分特征，如何考虑业务数据下游的下游特征，他们如何增强？
2.项目相关，原始数据被污染了怎么办，这时候怎么判断是模型的问题还是数据的问题。
3.lightgbm和xgboost区别。
4.给你1000万个宝贝，有两个特征购买量和好评数， 给这1kw个宝贝做个排序。
...
五面（hr面 10‘）：
1.确认基本信息
2.自我介绍
2.对自己所投部门的理解，对所投的团队的理解
3.为什么要投这么部门，原因（考察技能是否跟岗位匹配）
4.你有什么想问的：
：我可不可以去实习～
：可以
：😄
*阿里的面试流程比较长，大家一定要找一个靠谱的师兄师姐内推，通过他们可以提前知道接下来的流程。
**自己的论文，项目一定要讲清楚（背的滚瓜烂熟，阿里还是很重视论文项目的，对算法题要求没有那么高）。
*每一轮面试都要认真对待，即使是交叉面和hr面也要好好准备 （我就是到了交叉面有点浮躁，面试完感觉要凉凉了）， hr面我就老实了（毕竟hr具有一票否决权）， 提前准备了好多、常问的问题（你的优点缺点，最近看什么书，对福报的理解，部门的职责，团队的职责，价值观相关，还好问的我问题比较常规）
*最后特别感谢内推我的师兄给予的帮助（深鞠躬）～～
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