CVTE NLP算法岗面经(实习)

CVTE数据挖掘部门

工作地点:广州

感受:十分感谢面试官对我这个二本渣渣的肯定😭😭(面试官真的很好)

一面

2021.6.9
电话面,1小时+
自我介绍
  • 直接问你讲一下最拿手的项目
  • 针对项目问的问题:
  1. 特征工程中干了什么?(去噪的手段等等)
  2. 不平衡样本的处理方式有哪些?
  3. 讲一下roc曲线和AUC值;真阳性和假阳性怎么算的?
  4. 讲一下改进的tf-idf
  5. 讲一下k-means与谱聚类
  6. 显存不够怎么解决?
  • 关于bert模型以及蒸馏的问题:
  1. 蒸馏的思想,为什么要蒸馏?
  2. 蒸馏中的学生模型是?
  3. 有哪些蒸馏方式?
  4. Bert的输入是什么?
  5. 字向量的embedding怎么训练得到的?
  • 关于transformer的问题:
  1. self-attention理解和作用,为什么要除以根号dk?
  2. 为什么需要进行Multi-head Attention?
  3. layer normlization的作用?
  4. LN和BN的区别?
  • 与Python有关的问题:
  1. 怎么进行维度交换(transpose)、维度转换(reshape)?
  2. 点积(维度完全一致的两个向量相乘,得到一个标量)和矩阵相乘(X*N N*Y==>X*Y)的区别?
  3. 怎么对字典的值进行排序?
  4. SQL:内连接、左连接、右连接的区别(结果集中右表中的字段必须全部存在且显示)
  5. python在内存上做了哪些优化?
  6. 怎么节省内存?(将数值型数据转化为32位或16位,手动回收不需要用的变量)
  7. pandas库怎么读取超大型文件?(分块读取)
  8. 爬虫:a.多进程和多线程的区别?b.有哪些解决反爬的手段?
  • 算法题:
  1. 无重复字符的最长子串
  2. 判断链表是否有环、链表环的入口
  • 场景题:
  1. 怎么把问题分配到多级的目录里去?


二面hr面

2021.6.10
视频面,30分钟+
自我介绍


  1. 介绍未来职业规划?
  2. 想在实习中学到什么?
  3. 为什么不考研?
  4. 家里人支持吗?
  5. 目前为止最让你感到挫折的一件事?
  6. 你的优点缺点?
  7. 对加班的看法?
#面经##广州视源电子科技股份有限公司##算法工程师##实习#
全部评论
电话面试,算法题是只说思路吗
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发布于 2022-09-02 15:03 浙江
去了吗
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发布于 2022-01-04 16:26
这么难
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发布于 2021-10-28 22:58
一面都HR面才等了一天,有多少人等了两周的…
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发布于 2021-09-29 17:40
技术面才一面吗?
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发布于 2021-07-11 19:01
想问一下二面结果是多久出的
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发布于 2021-07-01 12:16
这是21届春招还是22届提前批?
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发布于 2021-06-30 22:01

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吉林大学 测试工程师
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四平职业大学 机器学习
终于讲到一个还没寄的人才计划了,感谢兴子一面:兴子好像每一轮面试都是采用的群面的方式,每轮面试都是至少2个面试官在场兴子整体的面试氛围比较轻松,首先也都是介绍一下简历里的项目和实习,然后就是就是面试官对简历的项目进行提问,由于自己做的项目都是偏基础软件的项目,感觉面试官也并不是很懂,唯一相关的就是正在进行的实习,是做LLM推理Infra的经历,然后就是正常询问,问问做了哪些工作,有什么收益,感觉更像是我自己在说,他们也并没有深问,而且虽然投递的是大模型算法的岗位,但是实际上并没有拷打算法八股,反而是问了几个cpp和OS的八股,都比较基础,时间有点久也不太记得了。然后手撕只能算撕半个题,就是最经典的DP爬楼梯问题,让我把状态转移方程写出来就可以,不需要我写完整的代码哈哈哈哈,然后一面就比较轻松的结束了二面:二面当时去车站接女朋友了,然后出租车堵在路上了,无奈就没用电脑面试,用手机面了全程,最后手机还没什么电了,借了出租车师傅的充电器才完成的面试。二面就是综合面试了,感觉是轻技术重性格的一轮面试,问了很多开放性的看法问题,对xxx是什么看法,如果遇到xxx你会怎么想等等这类的问题,然后就是问了问在校期间最难忘的事情是什么,我说是本科打竞赛的时光,很充实,和队友一起碰撞思想很有意思,然后面试官就顺着这个问题继续问,问我如果队友没有完成他应做的工作会怎么做什么的,我就如实回答说我的两个队友都非常积极,我们都是遇到问题一起解决,谁遇到卡点了,其他人都会帮着一起看等等这样的问题。最后就是问了问我有没有女朋友,女朋友是做什么工作的,在哪里上班啊这样的问题,然后和这个部门的base地(上海)也都比较近,所以没有像腾讯那样不太好回答三面:三面相对来说是技术含量最高的一轮面试,这一次就是会拷打一些大模型相关的知识,让我觉得这才是正常的算法岗吧哈哈哈哈三面一开始也是一样介绍简历里的项目,并且进行深入的提问,对于实习经历重点问了问,因为比较相关,然后这边的部门感觉主要的业务是做AI Coding工具的部门,问了我很多Agent和RAG的一些知识,我说Agent没有做过相关的项目,但是大概了解过一些基础的框架如:LangChain等等,然后又问我对RAG技术是什么看法,这个问题我的回答有点狂了我说我不太看好RAG技术,感觉这是一个混淆概念对技术,面试官问我原因,我说与其把精力放在做RAG上,不如提升模型等Long Context能力,但是后面回想了一下,这两个工作的方面其实也不一样,一个是提升使用LLM的能力,一个是提升LLM自身的能力,当时不知道怎么回事就脑子一热了,面试官也没有拷打我,就说即便RAG技术不以现在的形式存在,也可能以另外一种方式存在,然后我就顺着他的话说是的是的,我刚才的表述不太准确然后就是简单的业务咨询和反问环节了,面完三面之后已经过了很久了,中间让我提交了一次附件材料,让我把获奖证书,奖学金证书什么的上传一下,说要进行评估,然后到现在也没啥消息,不过倒是不是很慌,三面的面试官就是推我进来的人,我俩有联系方式,我经常骚扰他问他进度,他给我的回复也都是还在蓝剑流程,所以也没有很慌哈哈哈哈,就看后续还有啥流程吧
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