秋招面经总结帖 (美拼浦百蘑 携米3微V)
九月也快要结束了，之前答应了要发面经，最近一直忙于学校、实习和面试之间，临近国庆稍微松了口气，把秋招以来的面经总结下回馈牛客网
先简单介绍下 楼主坐标上海 非科班统计硕士一枚 秋招头铁硬刚算法 NLP方向
目前拿到的意向书就pdd一家，浦发、微博、vivo、小米走完了流程，不知最后结果怎样，至少现在还不算失业状态，大家一同加油
美团(二面，已凉)
拼夕夕(一战数分凉，二战算法意向书)
浦发(已完成背调，意向书)
百度(一面，凉)
蘑菇街(一面，凉)
携程(一面，凉)
小米(二面，意向书)
360(二面，凉)
微博(四面，意向书)
vivo(二面，意向书，已拒)
星环科技(一面，大概率凉)
银联(二面，等待三面)
美团点评
算法工程师\数据挖掘
8.16 一面 视频面试
1. 自我介绍
2. 直接介绍项目，问对特征的具体处理方法
提取数据，数据清洗，变量选择，建模，模型融合
3. 为什么用RF来计算变量重要性的方法
RF可以计算出每个变量的重要性，可以采用OOB的计算方法，先对特征X计算袋外误差error1，
再对每个特征X增加噪声，在计算一次，则该特征重要性就是sum(error1-error2)/Ntree
4. L1和L2的区别
5. 问另一个文本的项目，具体如何做的，为什么用BERT
6. 做了个算法：最大上升子序列
写了个dp，并说了下思路
7. 开放题：推荐系统中，想下能用啥特征来解决，
（用户方面、商家方面、平台方面，成交额、交易频率、浏览商品时长。。。。）
反问
1. 他们团队具体做啥，
（大众点评团队，主要是搜索、消息推荐、广告CTR、用户推荐等，用DNN、DIN）
2. 结果：下周一、下周二
8.21 二面 电话面试
1. 自我介绍
2. 问了下文本的项目，为什么用BERT
3. 问了个智力题，36匹马6条赛道，选择最快的三匹马
6+1+1
4. 问我计算机方面的课程学了多少
提到了数据库
5. 顺便问了下索引，对索引是否了解
简单说了下索引后，提到用过倒排索引，讲了下倒排索引
4. 场景题：如果要我设计一个推荐系统应该从哪些方面考虑
感觉这边没有答好，因为对这边不熟悉，回答的和一面一样的，后面问同学，好像应该用召回和排序两方面来讲
9.27 感谢信
拼多多
学霸批 数据分析
8.17 一面 直接被叫走
直接被问未来规划
脑抽回答想做数据挖掘，之后全程和面试官围绕数据分析和数据挖掘的区别进行讨论
转头再战寻梦计划 算法 NLP方向
9.7 一面
依旧万年不变的自我介绍
问项目具体如何开展，命名实体识别是怎么做的，word2vec的原理，LSTM和RNN的区别，简单介绍下BERT
代码：根据字典最大前向分词
例如：str_ = “南京市长江大桥”, dict_ = ['南京','南京市','市长','长江','长江大桥','大桥']
当时给的思路是构造字典树，根据字典树循环一遍str_进行分词，但好像这样会有点问题 最好的方法应该采用有向无环图来处理，按照jieba里面的方法
反问：工作内容
主要是搜索场景
二面
自我介绍
介绍命名实体项目
问机器学习方面知识，介绍逻辑回归，讲下逻辑回归和SVM的区别，讲下L1和L2范数区别
为什么L1可以压缩到0，L2范数只能接近于0
代码：给定list，重建搜索二叉树
反问环节：新人培养机制
HR面
父母工作、就职地点、自己的优缺点、期望薪资、对pdd加班态度
浦发
总行信息科技 大数据部门
8.18 上机
三道编程：二进制转化、检查IP地址、邮箱地址检测
面试
1对7，自我介绍，其中一位老师对我简历当中neo4j比较感兴趣，问非关系型数据库与关系型数据库区别，
讲下其中一个实体链接项目，问了个sql题目（主要考察group by、having、where的用法，挺简单的）
问了下neo4j的语法
最后一位老师问，目前是否有投递其他公司，以及如何选择
百度
知识图谱部门 数据挖掘与算法
8.19 一面
介绍实习部门与工作内容的关系，问自己做的是否为特定领域任务，
回答的是开放性领域任务（老师好像对这个比较在意，认为做东西之前一定要问清楚是在哪方面有作用）
然后介绍命名实体识别任务
问为什么用CRF，CRF得损失函数是什么，attention机制得原理，如何在模型中增加attention机制
问了下数据库中索引
最后给了道代码（自己太菜了）
大概意思是给定两个str，例如：str1：ab str2：bbbbba，判断str2中是否出现str1的任一一种排列情况，例子中str1的排列有ab、ba，ba在str2中出现，返回True
想了半天说先把str1的所有排列算出来，然后再进行匹配，
被问复杂度，排列算法如何实现、匹配算法如何实现
后来又问，能否优化，后面想到不用把排列给出，可以直接给一个dict，来存str1中字母的个数，然后遍历str2，判断其字母是否再dict中，再得话对其值减1，然后到了len(str1)长度后
判断dict值是否为[0]*len(str1)，是为1，否则往后递推一个字母（这是目前自己想到得方法，有更好希望可以学习下）
蘑菇街
算法
8.20 一面（在连续被各种挂了之后，有点面试恐惧症）
直接撕代码，给了道很简单的螺旋打印矩阵，搞了半天没写出来
然后问项目，为什么用CRF，CRF得损失函数是什么，attention机制得原理，如何在模型中增加attention机制
最后反问：工作内容
CTR、推荐，说除了图像以外其他算法都归他们
厚着脸皮问对我得评价
说理论还行，但代码能力需要提升
携程
8.28 机器学习工程师
介绍项目
疯狂被打断，期间被问为啥做这个，为什么不在实习公司留用
然后针对比赛项目，被问为什么没用知识图谱方面的算法，为什么只用语义方面的方法，（一脸懵）
问知道什么知识图谱方法，回答了知道了些graph embedding
然后被问graph embedding方法，答了随机游走，然后被各种鄙视，说这很早年前的算法，知道最近的嘛（自己也是太菜，图谱方面也就看了一点资料）
小米
机器学习
9.10 一面
9.26 二面
360
机器学习
9.11 一面
二面
微博
9.24
一面
二面
9.25
三面
HR面
vivo
互联网算法工程师
9.26 一面
HR面
先睡了 后面再补
#拼多多##秋招##offer比较##校招#