某渣渣NLP暑期实习面经

写在前面的话：

在介绍面经之前，还是介绍一下个人的情况吧，本人就读于某中流211，参加过一些算法比赛，比如AI研习社 “LOL排位赛胜负推测” 比赛，DF平台CCF“离散制造过程中典型工件的质量符合率预测”比赛等，一些比赛的名次还算不错。在学校还参与过一些论文的改进。但也是到今年三月份论文才被录用，方向是机器学习相关，这可能是我大学为数不多的谈资。(大三找实习的时候论文还在修改中，因此简历都没提到，相关面试也就没有这部分内容。)
本文其实记录的是2020年春招的内容，是本人大三时候找算法暑期实习的记录，时隔一年才最终决定发出来，现在回头看看，当初自己还是挺菜的。最后在6月份的时候，侥幸收到了百度地图的实习offer。但当时考虑到许多算法岗还是挺卡学历的，于是自负地选择了放弃offer去准备考研。（结果考研内卷失败hhh TAT）
现在回头看来这也算一段挺奇妙的旅程，就打算发出来记录下，也希望自己的经历可能对后人的选择有所帮助。
就个人感觉而言，要想拿到算法岗实习offer，主要有以下几个方面，
1、业界相关的比赛经历；
2、较好的论文；
3、扎实的算法功底和领域知识（lc300+以上，我当时刷了快400+）；
4、较好的研究生学历，一般小厂都会卡学历，大厂有些也会，也是我选择考研放弃offer的主要目的。

腾讯后台机器学习一面：

过拟合是怎么判断的？
过拟合的解决办法？
特征工程是怎么做得？交叉特征是怎么做得的？
GAN生成效果怎么样?为什么GAN很难训练?用过什么样子的GAN?
后续有没有考虑新的模型？是怎么考虑的？为什么要用TextCNN？

字节跳动飞书一面面经:

介绍项目.
数据增强怎么做的?
有哪几种做法? 做
的效果怎么样? (同义词替换,词删除,词序转换.)
XGBoost具体的算法内容了解么?算法思想有哪些?
LSTM解决了RNN的什么问题?怎么解决的?

代码题目:
敏感词过滤：给定字典[word, world, test, text] 同时有字符串workwordtestcardadtextext等.如何从字符串中取得对应的字典中的词.问算法的时间复杂度.（解题思路应该是前缀树，通过对字典构建前缀树去判断对应的下标是否存在对应的内容。）

字节跳动飞书二面面经 :

介绍一下word2Vec内容,负采样了解吗? 怎么做的?
层次softmax为什么? 怎么做的? 从根节点到叶子节点的过程是怎么样的?
TextCNN的运作过程?
TextCNN的卷积核维度?
TextCNN的参数维度?
Atteneion了解的怎么样?
介绍一下BERT?
word2Vec和BERT的词向量为什么BERT更好?

开放题目: 给一个不知语种的文本,如何做属于哪个语种的分类?怎么做不同语种字的分词?(没有什么思路,考虑的是从字向量入手,对每一个语种的字做字向量的嵌入.用字向量的叠加来作为整个文本的向量,从而分类,采用doc2vec的方式?)手撕TextCNN.

360数据平台机器学习一面:

简单介绍比赛内容.哪个平台的什么比赛,什么时候到什么时候的。持续了多久等...
介绍一下GAN模型和XGBoost回归的做法，对于GAN训练困难是如何解决的。问了比赛团队分工的合作.模型融合是怎么做的。特征组合怎么选择的。是人工筛选的吗?
文本比赛方面是怎么选择的模型，对于类别不平衡是如何解决的。BERT的训练时长
介绍一下XGBoost和LightGBM的算法的优缺点.
手撕代码:牛客网“二分简单”题分组.

阿里巴巴蚂蚁金服一面:

自我介绍,介绍项目.
有没有对分类错误的一些语料进行查看什么的.对于那些语料有没有考虑怎么采用方式进行改进.(扩充数据量?)
BERT模型怎么做的?大致的网络架构是怎么样的?BERT模型对防止梯度消失优化是什么?
LSTM和BERT模型有什么区别?简单介绍一下你理解的优化器?SGD的优点是什么?(对于梯度的要求很低,计算比较快)
介绍GBDT算法的原理,介绍对应的LightGBM的对于XGBoost的一些优化?

代码题:
给定列表[1,4,2,5,2,3,1],列表中每一个数字是可以移动的台阶数,如何用最少的次数从上完所有的台阶?(隐约觉得是lc原题,但不记得是那题了.用的动态规划解题.要改进但是我没做出来.)

阿里巴巴蚂蚁金服加面：

自我介绍，项目介绍。
简单问了一下XGBoost和LightGBM的算法的差异性。
开放题目：如何对爬虫收集到的文本数据判断对应的主题？
怎么做一个特征筛选？XGBoost是怎么预防过拟合的？
问了一个python中如何去除列表中空字符串。
反问。面完就感觉自己凉了。。。。

好未来AI算法优化一面：

自我介绍，项目介绍。
介绍一下word2Vec模型，对于其中的窗口选择策略？窗口选择5，10，15都有什么区别吗？是不是越大越好呢？项目中的一些调参的方法是怎样做得呢？
BatchSize设定的大小都有什么关系吗？越大的BatchSize就越好吗？
了解TensorFlow吗？
对于神经网络的本质是怎么理解的？（完全懵比，应该从一个问题的最优化的层面来介绍。然后给我介绍了从函数方面的理解。意思上比较像是引导我说对应的）
是否了解一些模型加速和优化的策略？（讲了知识蒸馏）为什么要用大模型训练了再采用小模型进行训练呢，反正不都是需要最后训练大模型么？（也不知道是我不懂还是面试官不懂了,反正我懵了）
介绍一下TextCNN的模型。
讲一下线性模型和非线性模型的区别?
了解强化学习吗？对强化学习的理解程度有多少？强化学习和普通神经网络间有什么差别？层次聚类是怎么做得？背景是什么？

京东算法一面:

自我介绍,项目介绍.
介绍LSTM模型,
介绍LSTM对RNN模型的改进.
RNN存在什么的问题?
LSTM对比BERT有什么区别.
介绍一下Transformer.
你认为Transformer同LSTM这些有什么区别和关系?
比赛对应的评价指标? F1指标是怎么计算的? 了解对应的ROC曲线吗? 怎么计算对应的ROC曲线?
还认识什么机器学习的模型? SVM中的松弛化是什么? 支持向量是什么?常用的核函数有哪些?怎么选取?

代码题目:

两个链表找对应的相交点(做了哈希和双指针,叫写更低复杂度的没写出来.)
最大连续子数组和(写了前缀和和动态规划的做法,但dp思路不清晰.)
反问,问一些面试的改进啥的,交流了一些对应的知识都是怎么学的,为什么不读研啥啥的.

百度算法一面：

自我介绍,介绍项目.问了一下合作分工这样.(侧重于基础内容)
XGBoost和LightGBM的差别?
word2vec是怎么样的模型?
负采样是怎么样的?
CNN和DNN的参数计算量差别?
进程和线程的差别?
C++多态? 底层是怎么实现的?(猜猜不知道是不是泛型,总之8会.)

算法题目:

给定对应的字符串列表,对字符串列表中的内容进翻转.
快速排序. (面试官嫌我前一题用了python的特性就写了两行,又叫我写快排.结果一下子没有撕出来,但是给面试官讲了我的思路,估计我的思路他没见过就整个人显得很惊讶hhhh.危险过了算是.)

百度算法二面

(侧重于知识和业务拓展方面。)

自我介绍,介绍项目
大致问了怎么做的?
项目中的A,B,C类参数是一个什么样的关系?
有没有看过别人的冠军代码这样.问了一下具体的项目分工这样.
介绍一下LSTM和TextCNN和BERT这些模型这样子.
问了GBDT 和 XGBoost和LightGBM的大致改进.
问了解信息抽取吗?(撞我枪口上了吧!哈哈,拿着NER给它大讲了一通.)后来问用BERT+LSTM+CRF的训练数据大概要多少?会存在什么问题吗?

算法题目:根据每日气温列表，请重新生成一个列表，对应位置的输出是需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数。如果之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。
例如，给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73]，你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]。(单调递减栈)
反问.

百度算法三面

(一看就是真大佬,透露着一种智慧的气息.也是唯一一个我还没介绍就叫我名字的.这一面更侧重于整体的个人学习及思路吧.)

自我介绍,挑项目介绍.
为什么选择模型的一个大致思路? 具体问了问我CRF(几个月前做的记不清了,大致讲了一下.)了不了解百度对BERT做的一些改进?(暗指ENRIE模型).个人在实际中遇到的一些困难,是如何解决掉的?
对个人的职业规划是怎么样的?
最近有没有学习什么的?排序和推荐的对应的理由是什么?有没有接触过对应的一些spark,hadoop这样的大数据工具.
反问.

华为算法一面:

(双管齐下的面试官,一个负责算法一个负责开发部分.开发面到自闭,也更提醒简历的重要性.)

开发面试官问我了解python协程方面的内容吗?
数据预处理也用的python吗?
是否用过协程?
看到你OS写得92分,介绍一些操作系统的内存调度算法? 了解进程的三个状态吗?(开始怀疑我的操作系统.)
算法部分倒是没什么问题.常规的问了LSTM,word2Vec,BERT,TextCNN等模型内容,
因为面的语音方面,可能更关注到了HMM的模型等, 问了HMM的改进模型有哪些?
HMM是一个独立考虑的模型,有没有对应的能考虑全局的模型?(????)
写代码的时候共享屏幕被看到的SVM的内容,又问了问SVM是怎样的模型.

手撕代码: 给定数组,其中有n个数字, 数字的数目在1到n-1这样. 找到出现两次的数字.
(就用了hash表做..犯了一个很脑残的错误,然后被指出来了...然后也不知道是不是问改进,总之听不清,感觉面华为还是得准备对应的计算机基础的内容,包括OS,计算机组成原理等等.)

华为算法主管面:

(主要是考察一些个人内容.面试官显然不是很懂具体业务内容....)

询问一些地域的考虑,家是哪里的.自己的职业规划是怎样的.
怎么学习研究?
怎么看待华为公司?
有遇到什么问题? 是如何去解决的?

58同城NLP实习生一面:

介绍一下项目.了解过一些更优化的模型吗?如ALBERT,XLNet等.
介绍一下BERT的三种的embedding的输入.
transformer的position embedding和BERT的position embedding的区别.
对于数据类别不平衡的一些解决的办法，如何从损失函数的层面去考虑。
了解seq2seq吗?有没有用过对应的transformer进行对应的使用项目?
手推LR,能不能从最小化损失函数的角度介绍介绍?有没有了解过LR是服从什么的分布?有没有了解损失函数的层面,有没有了解交叉熵.SVM过程大致介绍一下.SVM如何实现多分类
统计学的怎么样?怎么看待数学的?
反问.