传音控股NLP算法工程师面经
笔试：45分钟，相对来说比较简单
一面：9.10，电话面试
1. 自我介绍
2. 介绍一下你论文的创新点，讲的很详细
3. 介绍一下你的项目，也讲的很详细
4. AUC和F1有什么区别？
5. AUC的横坐标和纵坐标分别是什么？
6. 推荐系统有哪些指标？
7. 你的推荐系统是分类还是排序？
8. 有没有了解过排序模型，比如learning2rank？
手里有没有其他offer?
总体感受：面试官很nice，面试体验非常好。
二面：9.15，电话面试
1. 你的模型的大小是多少？
答：41M，面试官反问，你确定只有41M？感觉像是压力面
2. 有没有了解过深度学习背后的数学计算？RNN批量送入数据是怎么反向传播的？
3. 统计FLOPS的公式是什么？
4. 卷积层和FC层的weight哪个占用的空间大？
5. 量化感知训练是充分调研后做的？还是你领导让你这么做的？
6. 你的项目中大类和子类最后做的融合，为什么训练的时候一开始不融合？
7. 你的每一层的量化为什么要做反量化？
8. 为什么选择shufflenetV2这个模型？
9. 介绍一下你论文的创新点。
10. 你的用户相似性具体是怎么做的？
11. 你是怎么做CTR的？
你对什么方向感兴趣？
感受：二面感觉全程在为难我，从介绍论文的第二句话就开始压力面，一直到最后，果然leader比较有气场
9.16 hr联系通过面试
应该还是没有写完整，问的特别多，主要还是围绕简历问。感觉传音控股反馈非常快，从笔试到面试，基本上都是第二个工作日给结果。
#传音控股##面试题目#
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