菜鸡的秋招面经汇总,保持更新~

基本信息:
本科985,硕士滑铁卢,转专业菜鸡,之前想做CV方向,奈何智商不够,转推荐系统方向
慢慢的秋招笔试和面试都开始扎堆的来了,借此平台记录一下面经
8.27号更新,由于笔试题发出来不好,仅记录面试题目和过程
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8.10 美团人工智能岗一面
面试官人很好,他先自我介绍了一下,我还没有自我介绍,就开始聊我在小米实习的内容,可能是做的东西和他们一样吧
主要就是问了我实习做的事情,负责的模型,模型特征是怎么用的,因为都是自己做过的,问到我不会的,实习没有接触过的,我就实话实说不知道,他也表示理解
最后写了两个easy 难度的题目
1: 输入一个list, 输出list,要求奇数在左,偶数在右
2: 输入一个字符串,返回不包含重复字符的subset 的最大长度
都是leetcode 原题 难度不大
最后我问他 如果没有过,或者过了,怎么通知我,因为我看网申状态还是网申成功,没有变状态
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8.16 网易云机器学习提前批一面
16:00的 我3点45签到 结果16.48才到我~ 我等的快自闭了
自我介绍
上来问我实习经历
问我实习的时候对dssm模型做了哪些优化
说dssm模型本来是用来做搜索的,如何用来做召回,特征怎么构建,效果怎么样
问项目
广告点击率预测gbdt+lr的效果 效果没有明显变化的原因在哪里
gbdt 单颗树是什么树
ID3 C4.5 CART的区别
说完就coding了
input 一个 string output 最大无重复字符的subset (竟然和美团一面的面试题一毛一样)
最后我问结果大概什么时候能知道
面试官说听hr通知,如果有二面的话就是下个星期(如果有...心里凉了一半)而且一共只有36min 又凉了另一半
求个二面机会吧
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8.20 作业帮 一面
主要问实习
然后讲讲xgboost,每个叶子节点的值是怎么确定的,如果换一个loss 函数还是一样吗(我不太确定,瞎扯了一下)
两道编程题:
1  求x的平方根,精度0.01
2  input 一个string 例如'aacab' 求所有可能的分割使得每一个substring 都是回文数
例如 [a aca b] [a a c a b] [aa c a b]
最后加问了一句,dssm模型是怎么进行召回的
反问环节:
斗胆问了一句您觉得我怎么样,他尴尬的笑了笑,说不错,两道题都写出来了,但是xgboost要多看看paper,和同事商量一下过没过
感觉凉凉,基础还是一个大问题,不熟
面试官挺好的,话不多,也不打断
虽然估计是凉了,但是体验还是不错

更新~收到短信,竟然过了
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8.21 携程一面
全程和面试官小姐姐闲聊,我都怀疑我是不是第一面是hr面,互相很随意的讨论模型的一些思路,看法,没有正式问问题的感觉
小姐姐一直介绍他们的部门,新创的部门,业务做的比较多,所以可能和我的职业规划不一样(我没有职业规划,有人要就行)

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8.22 作业帮二面
自我介绍
实习
讲下auc,xgboost
LR懂吗? LR怎么加入非线性?
怎么解决过拟合?
最后一个问题,auc 和log loss的区别? what?  我反正不知道到底想问什么。随便扯了一下
最后反问环节
问部门后续发展主要是优化什么模型,就算过不了,我也可以下去多看看相关paper
问后续安排大概什么时候会通知,然后他说很快,后面部门老大可能还需要给我聊聊(听到这里就放心了)
果然晚饭的时候就收到面试安排

凌晨收到 360的面试安排,强制安排下周的一个时间,而且之前已经约好了,但是360公众号里面那个语气。。。不敢改,也不知道怎么联系hr
只能说360有点厉害,这么霸道,大概就是想用这种方法再刷一批人吧
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8.26 号 360 一站式面试 2面挂
面试之前听说视频面试的效果不好,体验极差,不过我自己试试网络其实还行,没有很卡
推荐算法岗位
360 一面
实习问的很细,主要不是看代码写的怎么样,主要是看你对业务的看法,和思路
我一直在说我干了什么什么事,面试官说这些都不重要,这仅仅表示你会写代码,会实现,要懂得为什么这么做
全程被怼,只怪自己太辣鸡,实习的时候主要是想着怎么完成,确实没有想背后的道理
很感激这个面试官
编程题是最大连续子串的和,dp的easy题
本来以为凉了,没想到过了
360 2面 等了一个多小时才面
接着怼实习,全程不正眼看我,推荐部门的总监,不知道是压测还是什么
问如果推荐的文章想要语义上的逻辑,应该怎么办,比如用户点过特朗普这个关键词的文章,给他***朗普相关
我说加对应的特征,加点击过的关键词特征,或者新增一个队列,专门负责召回用户点击过的关键词
但是他脸色一沉,看来是凉了一半,后面也是和一面一样,注重为什么,而不是怎么做
果不其然二面挂
不过360 真的挂的不亏

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8.27 作业帮3面 过
作业帮推荐方向的算法leader,人很好,也不为难
怼实习,做了什么事,调了什么参
如果接触一个新的模型,学习方法是什么样的,从刚听说到落地
机器学习领域很多,图像,视频,音频,图文,推荐,你以后的职业规划是什么
过拟合的方法,如果让你做,你会选哪个,我说会选bn,说说bn的原理
面试官说,你最近刷题多吗
我说都在刷,要找工作嘛,他说那我就不考你了,你说说你遇到的一个有趣的题目
我脑子蒙了,想不到一个笔试题,我说笔试做的有点多,一时半会想不到
面试官于是说,那我还是考考你吧,我说没问题
从作业帮的题库里随机选了最长公共子串~
神奇的一幕来了,我说...这个题我刷过,一个m*n的2维状态矩阵做dp,要不要换一个?
我的天,遇到做过的题目不是应该偷偷装作没刷过,然后顺利写出来吗? 看来我是飘了
换了一个 input 是一个数组,一个target 返回所有相加等于target 的子序列,一个数只能用一次;backtracking 3分钟写完
面试官说,讲讲backtracking的思路,说了一下就进入反问环节了
问后续安排,问作业帮推荐主要是那些场景
几个小时后,约了明天的hr面

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8.28  携程2面 过
也不知道是我运气好 还是运气坏,携程的两轮面试都是偏重于业务层面
首先是实习
然后就是情景题
有用户的行为信息,百万级别酒店的信息,用户的基本信息,设计一个推荐的大概框架,优化目标不是ctr,而是转化率
协同过滤,user-cf 矩阵太过于稀疏,效果不好,怎么改进?
pm不懂技术,怎么给他解释推荐系统的推荐结果,也就是推荐系统的解释性

感觉答的不太好,情景题,偏业务的东西需要经验,相关的经验有点少
不过最后还是过了

作业帮hr 面
约的晚上7.30,在商场吃饭的时候跑到商场的楼梯间接的电话
主要就是问面试体验
未来的规划
手上的offer情况
对作业帮岗位业务的了解
问了一下毕业时间,最后说1个星期内给答复
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8.30
携程hr面
职业规划,offer情况
说之前面试官觉得我工作经验不足,但是愿意培养我
问了期望的薪资,说今天或者下周一给通知,需要和业务那边通个气

阿里一面电面
自我介绍
实习
l1 l2的理解
学习那些ML 模型  怎么学的
怎么理解特征工程,有什么方法
模型召回和其他召回队列召回的区别,有没有什么好处
java , c++ 了解多少
还有一些不记得了
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9.1
头条3面挂
本来以为一面挂,结果意外进入三面,最终挂掉,还是很心累的,期望越大,失望越大
一面:
自我介绍
实习
编程题:二叉树左边看得到的节点
LR推导,手写拍照上传
朴素贝叶斯公式
分类模型有哪些,讲一讲

二面
自我介绍
实习
决策树怎么划分的,gini系数公式
RF,GBDT,LR,XGBOOST区别
树的过拟合措施,深度模型的过拟合措施
一个硬币,正面向上是p,投2k+1次,正面比反面多的概率,写出表达式
编程:
一个字符串,一个单词字典,把字符串分成若干个子串,每个子串都包含在字典中,返回多少种分割法,leetcode原题
解释代码

三面
自我介绍
实习
BN层做预测的时候,方差均值怎么算,online learning 的时候怎么算,没怎么了解过online training,就扯了下
ema,moving average (听说过,但是没用过,就随便扯了下)
甲赢得比赛的概率是0.6,那么bo3 还是bo5  哪一种赛制对甲有优势
优化算子了解多少?(这一块打算看来这,结果没有来得及复习)
编程:
字符串左移K位,space complexity  O(1) time complexity O(n) leetcode 原题,需要处理考虑回到初始起点的情况,15分钟内写完
开始忘了考虑,后来想起来回到初始点的情况,最后还是写出来了

三面考察了太多之前没有接触的点,挂掉也是情理之中

#快手##字节跳动##作业帮##校招##算法工程师##面经#
全部评论
楼那个“我没有职业规划,有人要就行”真可爱啊😂
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发布于 2020-02-06 20:11
mark,我美团居然是视频面试
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发布于 2019-08-10 20:41
阿里巴巴
校招火热招聘中
官网直投
mark期待
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发布于 2019-08-21 15:02
同水卢 老哥你是cs的吗
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发布于 2019-08-22 21:54
up主太幽默啦,我没有职业规划,有人要就行🤣
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发布于 2020-03-04 02:57
滑铁卢cs 本科生路过。。。基本错过春招😣
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发布于 2020-06-02 22:05

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