理想汽车 nlp二面

【理想汽车 nlp二面】

部门：nlp

事件：技术面二面，电话面（预约邮件上说是腾讯会议但是没有地址，问的hr说是电话面）

时间：30min

内容：

1. 面试题：自我介绍，问一些感兴趣的；问分类器了解不了解，说了svm、lr、树模型的名字，问判别式模型都有什么（我说是svm、lr，被质疑lr是否是判别式，我连忙改口说生成式，面完查了一下的确是判别式），问生成式都有什么，他们的区别；看我用了kmeans说原理

2. 编程题：口述即可，问给定词表和一个句子，怎么把句子分词成词表中的词，我第一反应是按照bert分词解决，说拍散成单字然后用长度增长的固定窗口遍历，复杂度O（n^2）；问更优方案，我说把词表做成前缀树，遍历句子O(N)；问一面有没有写代码，我描述了题目说写了并且用最优复杂度解决了

3. 反问：确认部门和业务；问我是否已经毕业，我说我学历还在审核，他说能否立即到岗，我说学历没下来——流程支持的话

总结和体会：感觉面试官比较累，猜测后面没有技术面了吧