微软2022暑期实习lead面面经

1. 自我介绍
2. 讲一讲现在实习做的项目
3. 项目中自己参与的工作
4. 设计实现LR
5. 在实习中遇到最困难的事是什么,如何解决的?
6. 反问

总结:再一次再一次称赞微软的面试官很棒,lead面的面试官人很温和,没有丝毫架子和压迫感,在跟面试交流的过程中也会给予合适的feedback。teams网络不好的情况下,面试官也很耐心不着急,给微软的面试官点赞👍。可能是由于我调查问卷填的方向是推荐算法,lead面的面试官应该也是做相关方向的。于是在我现在实习项目上唠了接近40分钟,从项目细节,召回排序怎么做的,ctr表现,到优化思路如何产生,如何验证实验效果,怎么体现长期兴趣,面试官都很耐心细致,也给我提了一些很有用建议。然后剩10分钟给了一个类似设计实现LR的题目,聊了一下如何实现,损失函数,参数更新,batch,iteration如何设计,如何更快,如何判断停止,局部最优的处理方式等。

改进:1. 自己参与的是召回阶段的工作,所以对于排序模型的了解不够deep in,这方面知识需要补习
           2. 对于实习项目的掌握还是不够,要多和组里同事学习交流
           3. 刷题刷题刷题,过年有空了要坚持刷题了,最近没刷题基本裸面真的没底


#实习##微软##面试题目#
全部评论
你好,微软搜推广业务也是投的sde吗 还是rsde
1 回复 分享
发布于 2022-01-25 10:50
LR是指logistic regression吗,手写吗?
点赞 回复 分享
发布于 2022-01-25 18:04

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