美团机器学习/数据挖掘一二面面经,同时打探三面情况

一面:
1. 五年以内的职业规划
2. 介绍最有成就感的项目(图像、CV项目)
3. 分条概括项目的难点,怎么尝试解决的
4. 解决过拟合的方法有哪些
5. dropout的随机失活因子以及怎么反向传播
6. 池化层如何反向传播
7. BN底层如何计算,手撕BN,BN在训练、测试阶段的计算有什么区别
8. SVM的松弛因子作用
9. 树模型节点划分的依据,如何理解基尼系数的概念
10.并发和并行的区别
11.第一范式、第二范式
12.手撕2的N次方
二面:
1.聊项目(图像、CV项目),难点怎么解决的
2. ResNet为什么能够保证很深的网络具备不错的效果?
3. 问一些一面聊过的DL、ML基础知识
4. GAN、LSTM、GRU、NLP相关的大概聊聊,主要我是图像背景,文本、推荐相关的不咋懂,聊不下去
5. XGBoost、GBDT
6. 手撕如何使用rand7()生成rand10()
7. 个人的规划,是不是一定要做图像相关的? 
8. 平时如何进行技术的学习、积累,用哪些途径?
9. 在实验室的出勤作息,每天除实验室工作外,个人进行自我技术学习、提升的有效时间能够保证多少?
到店事业群,做到店付/团购这一块的,一面面试官做推荐相关的,二面面试官做NLP的。二面面试官结束时说是复试的话再通知,今天约了下周三面,不知道三面是什么情况,技术面还是HR面?。。有清楚的小伙伴方便解答一下。。

#美团##校招##面经##机器学习##算法工程师#
全部评论
三面是主管面,还是技术,我是CV,在等待HR面
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发布于 2019-09-20 13:15
主管面
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发布于 2019-09-20 13:15
联想
校招火热招聘中
官网直投
借楼问下,美团总监面会问的比较宏观吗,还会不会写算法题
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发布于 2019-09-20 14:06
一二面 是同一天面试吗  一面完结束后再通知二面
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发布于 2019-09-21 17:07

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投递职位:搜推算法timeline:3月初投递,3月中笔试,3.25一面,3.28二面,4.11三面,4.12offerbg:双清信息学院,三段算法/开发实习经历,无搜推经历笔试:        A了三道,之前没怎么刷过算法,笔试结果不是很理想开始猛刷lc(事实证明对后面面试手撕代码有很大帮助)一面:60分钟        先做了两道题,一道easy,一道mid,都是链表。接着自我介绍,讲了之前的实习项目。由于没有搜推相关经历,面试官没有细问项目,开始问八股(由于时间比较久远,只记录一些印象深刻的问题)        机器学习相关:LR和FM,RF和GBDT区别,归一化方法,决策树特征选择        深度学习相关:transformer结构,lstm和rnn区别        搜索相关:了解learning to rank吗(这个没了解过,之前对搜推一无所知,一面后恶补LTR,找了几篇搜索排序的经典论文读,后面二面时候还真又问到了LTR和相关的评价指标)       反问:存在什么缺陷(背景和基础都不错,和其他面试者相比缺乏相关经历)二面:60分钟         开场自我介绍,介绍项目,开始问八股。(和一面差不多,机器学习,深度学习,搜推领域经典论文都问了,除了GBDT和XGBoost区别没答全其他都回答了)         coding:一道二叉树mid,一道动态规划mid         反问:问题和回答都和一面差不多三面:30分钟         自我介绍,项目介绍,简单八股         coding:一道链表mid         反问:结果大概什么时候出(三天内)从投递到最后offer差不多一个月的时间,由于本人投递的比较少,没有多少面试,所以有比较多的时间复习八股和阅读论文。不过没有相关经历还是比较大的硬伤。整体来说美团的面试流程还是很舒服的,面试官都很和蔼,决定暑期就去美团了。其他公司还有腾讯和抖音在面试流程,如果过了也准备拒掉了。 #美团暑期# #美团OC#
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