追一科技 机器学习算法岗
一面：（7月30日 电话面 大概40分钟）
介绍自己
介绍项目
毕设，看过哪些相关的论文，分别有什么优缺点，你的创新点是什么
毕设的结构，怎么联合的，有哪些地方可以改进
毕设过程中遇到什么困难，你是怎么解决的
分类中的数据不均衡，有什么办法可以缓解（答了修改loss，重采样）
客服系统的项目（项目场景，主要负责nlg，是怎么做的，用户突然说了闲聊怎么处理：回答了生成万能回复）
场景：目前有十个领域，用户突然开始闲聊，如何判断是闲聊，如何生成回复
你了解的知识图谱构建有哪些过程？细节上需要解决哪些问题？（答了抽取三元组，实体链接，预测新实体，预测新关系等）
文本分类的模型了解有哪些？（textcnn,介绍textcnn的结构，和rnn的对比区别，应用场景？）
我买了苹果，和苹果公司，苹果的一词多义如何解决（回答了保存模型结构而且保存词向量）
了解其他的nlp任务吗？回答了MRC，match-lstm和bidaf，指针网络在片段式抽取答案的作用
一面后的当天晚上收到了一面通过的电话，约了二面的时间
二面：（8月1日 电话面 20分钟）
自我介绍
项目介绍
对预训练模型的看法
问我的职业规划
面试官对公司介绍
二面后很久没有消息
介绍实习经历
介绍项目经历
场景题：给定100万个ip段组成的数据库，每个ip段互相不重叠，各自对应一个城市，问给一个ip地址，返回对应的城市，有什么方法？
场景题：用户输入“北京”， 搜索框下的下拉框会出现多个联想词，如北京天气，北京旅游等，问： 现在给你做这个下拉框，你怎么做
问面试官什么时候给面试结果，面试官如果通过会有hr面，很快给消息
三面后收到了，当天收到了面试状态进入待定的消息，等提前批结束后才有结果（8月底才结束提前批）（我的感觉就是凉了，进入了备胎池）
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