热乎乎的百度面经(机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师)

28号从早上九点半开始面试,到十一点四十结束,趁热打铁,不妨整理下我的面经。首先说百度的面试体验是非常专业的,无论从流程安排还是面试官的水平,技术一面二面三面是连续的,如果哪一轮不幸挂掉了,那可能就需要秋招加油了。

一面

  1. 自我介绍
  2. 聊做过的项目,这里注意要按照逻辑顺序交代项目背景、遇到的跳招,手段和成果,让面试官更清晰地了解你做过的项目。
  3. 手撕代码:最大的字序和
    我一开始很蠢的用了O(n2)的递归去做,面试官无语的diss了一下,后续改成O(n)的,中间还是出现了一些小差错。
  4. 树模型:ID3和C4.5的区别;RF和GBDT的区别;GBDT是否适合于处理大规模的ID特征
  5. 知道哪些激活函数,都有什么特点,如何使用

问问题环节:我问了面试官做什么业务,面试官回答百度是统一面试,后续再具体分部门,所以如果没有内部关系,不知道自己会被安排到什么部门。

二面

  1. 聊做过的项目,和一面讲的是同一个项目。
  2. 项目中用过CNN:CNN有什么特点和优势;常用的pooling方法有哪些,那个更好?
  3. 手撕代码:学生成绩的第1000名
    一开始没问场景直接搞了最大堆,面试官中间暗示我可以问问具体场景。面试官说不要用堆,想想O(n)的方法,因为成绩是整数且有最大值,可以统计一遍信息然后二分查找,没写出来,面试官说OK了,思路有了就可以了。
  4. 开放问题,聊了聊项目模型和DSSM模型的区别;
  5. 开放问题,逻辑回归特征重复了一维会有什么影响。

三面

  1. 聊做过的项目,和一面讲的是同一个项目(所以对于菜鸡来说,有一两段能聊的项目经历太重要了)。
  2. 项目如何验证有效性,在业务中怎么用
  3. 聊聊项目中的一些bad case
  4. 训练时样本不平衡问题如何解决;小样本问题如何解决
  5. 给一个任务:垃圾邮件分类,分阶段和流程细致描述一下每一步应该怎么做,以及最终要优化的效果。

剩下聊了什么时候能来实习,可以实习多久。最后面试官介绍了一下自己部门的业务,通知两周之内会有hr联系。

#百度##面经##数据挖掘工程师##机器学习##自然语言处理#
全部评论
吸一口欧气
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发布于 2022-04-22 20:27
4/10百度实习面,沾沾喜气
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发布于 2022-04-02 09:23
楼主你好,请问你是实习、校招还是社招?
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发布于 2021-04-20 14:41
楼主,你好。你三面结束后,微信公众号面试结果是什么,我显示的是[今日面试结束],感谢您对本公司的关注和支持。有点慌
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发布于 2021-04-17 23:25
沾楼主喜气
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发布于 2021-04-13 14:47
沾楼主喜气,希望我也能顺利进行三面🙏
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发布于 2021-04-09 21:50
请问你现在🈶️oc了吗~
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发布于 2021-04-07 16:52
你简历有论文和竞赛吗?找算法要不要这些硬性条件
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发布于 2021-04-03 10:26
二面算法是要用计数排序吗?用不到二分查找叭。😕
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发布于 2021-03-30 13:27
我只有两面,我是不是第二面凉了😂楼主三面一共面了多少时间呀
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发布于 2021-03-29 11:18
现场面吗?
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发布于 2021-03-28 20:29
我三面结束,面试官没有介绍部门业务。然后我问结果什么时候出来,她说两周内,慌ing
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发布于 2021-03-28 15:28
我第一面就要写两道题,结果第二题没写出来,面试结束!
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发布于 2021-03-28 14:31
沾点福气
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发布于 2021-03-28 13:51

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头像
04-27 15:11
已编辑
华东师范大学 算法工程师
暑期实习从2月开始投,面了两个月,流程该挂的都挂完了,腾讯字节一共号称是1.7w个hc,不知道都发给谁了,估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿,没进面。携程:3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面(hr面)4.14 英语测评4.23 offer(已拒)腾讯:2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面(挂)3.11 teg一面3.21 teg二面(取消)3.31 teg一面4.10 teg二面(挂)4.21 wxg一面4.24 wxg二面(挂)字节:1.28 aml约面(取消)3.17 火山一面(挂)4.8 aml一面(挂)4.20 抖音data一面(挂)阿里:3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面(取消)4.15 淘天hr面4.16 淘天offer(已接)4.21 高德一面(取消)4.22 淘宝闪购一面(取消)面试最大的感触是,现在撞上ai转型,一堆老业务急着转向,新业务非常不成熟,研究型的组bar非常高根本进不去,业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活,面试却又要问算法,另外agent的落地也远没有那么广,绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag,其余少部分真的在搭agent的,基本不能在线上服务用什么很智能的模型,现阶段成本太高,进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底,除了业务场景的应用和数据经验以外,技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好,之前判断失误了完全没投,秋招不知道还进不进得去。
嵌入式的小白:不错啊,淘天也是挺好的,恭喜
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