鹅厂pcg推荐岗暑期实习面经

已经拿到offer了~
面经如下:

PCG一面(35min)

问论文和比赛。
讲一下LR,RF跟XGB这些的内容。
讲了一下LR,然后问他我对树模型比较熟悉,要很详细的讲么?
他说越多越好。
我从ID3开始说起,说到GBDT他说好了够了。
然后又问了下对深度学习,推荐方面有多少了解。

PCG二面(30min)

自我介绍
讲一下两个比赛,在团队中的分工之类的
问了两道算法题
第一道是经典的高楼扔鸡蛋问题,不需要数学最优解,能把DP解法讲出来就够了。
第二道有点乌龙,我指出他问题描述的场景有问题,他想了下觉得我说的对,然后就说这轮面试就到这里。

PCG三面(22min)

自我介绍
挑一个比赛讲
平时怎么学习
平时看不看论文
对于一个新技术,一般如何去上手
熟不熟悉短视频推荐比如抖音?我说很少用,B站用的多
然后就问我对B站推荐满意不?
如何改进?
能实习多久?
我说六月到九月,他问五月能来不?


总的来说鹅厂的三轮技术面都比较简单,而且时间都很短。估计是PCG比较缺人吧=-=
现在官网上状态变成了等待HR面,希望能过吧。

HR面(20min)

自我介绍
比赛团队分工
学到了什么
还有什么地方可以改进
简历之外有什么想分享的(这里我聊到了爱好二次元,她让我推荐几部动漫给她。。)
本科是否实习过
为什么选择腾讯

已录取

顺便发个阿里面经的传送门:https://www.nowcoder.com/discuss/373146?toCommentId=5426535

#腾讯2021实习##腾讯##实习##算法工程师##面经#
全部评论
 我不知道为啥我PCG一直没被捞
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发布于 2020-03-14 21:56
老哥,请问你的论文和比赛细节抠的多吗?
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发布于 2020-03-14 16:10
吸一波欧气…我也是做推荐的,下周一面腾讯,不知道是不是被pcg捞了🤔
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发布于 2020-03-14 16:10
酸了 你怎么这么轻松 我被pcg做推荐的捞了(我不做) 一面狂问推荐 其他都不问 然后被挂了
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发布于 2020-03-14 14:32
大佬去了吗~
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发布于 2020-07-16 02:13
一共面了三次,3-6最开始面了一次,不知道是什么事业部,后面3-15第二次是应用研究,知道是PCG了,今天3-19又面了一次了,后面两次问的东西不多,基础算法都没问,就问了问简历中的项目,今天这次不到二十分钟,不知道是不是凉凉
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发布于 2020-03-19 19:30
二面之后官网显示的还是复试状态,是不是还有一轮技术面啊?会不会被加试,
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发布于 2020-03-19 18:27
 你好,想问楼主是二面之后进入复试状态的吗?
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发布于 2020-03-19 18:09
吸 欧气!!!
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发布于 2020-03-19 00:39
发起面试的是应用研究岗吗
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发布于 2020-03-18 00:37
请问都是电话面试嘛?
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发布于 2020-03-14 20:03
三面主要就是聊聊天吗?
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发布于 2020-03-14 15:50
您好,腾讯的算法需要写出来还是把思路讲清楚就好啦?
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发布于 2020-03-14 15:34
HR面就是过了的意思了。
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发布于 2020-03-14 13:47

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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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