达达-到家算法-算法工程师

一面 9.7 25min提问+10min手撕

1. 自我介绍
2. 深挖项目（NLP方向）
3. 介绍BERT
4. Attention、Self-attention、Cross-Attention介绍和对比
5. 如何解决过拟合和欠拟合
6. BN原理，训练和测试时分别怎么操作
7. Dropout原理，训练和测试时分别怎么操作
8. XGboost缺失值处理方式
9. 手撕：链表重排
10. 闲聊环节：
11. 什么时候出结果？一周内。
12. 我在官网看不见我的投递记录，怎么知道自己的进度呢？可能是内推通道，没有投递记录，不影响流程。
13. 面试官问我：现在的就业形势这么严峻，你怎么看待？换赛道、心态好balabala。

二面 9.15 50min提问

妥妥压力面，50分钟没有手撕

1. 自我介绍
2. 实习环节（预测+检测）：（30min）
   3. 检测任务数据有什么特征？为什么要用多个分析方法？每个分析方法对应什么特征？
   4. 直接设置阈值上下限不就好了吗？为什么要用模型？（为了检测出变化趋势，进行预警）。
   5. 用的什么评价指标？指标的计算公式是什么？
   6. 预测任务数据有什么特征？只是预测吗？有后续吗？怎么判定预测结果好与坏？
   7. 这块工作怎么分工的？怎么协作的？（独立完成。。。）
   8. 有没有撰写分析报告？（有分析汇报）
   9. 分析报告有哪些内容？（建议性操作）这些操作是怎么标记的数据？（网格搜索）为什么不能基于Bayes估计？（数据不完备，只有夏天的数据，样本偏差太大了）。
3. 介绍论文
   4. 评价指标是什么？计算公式是什么？
   5. 平时用过哪些评价指标？都是基于什么的？
4. NLP任务为什么喜欢用CosineSimiliarity评定相似度？不能用欧几里得距离吗？
5. 用过什么聚类方法？（Kmeans）怎么确定K值？（层次聚类）怎么判定聚类结果好坏？（距离度量？这块儿确实不了解。投影）
6. 做两个数学题
7. 平时朋友们或者老师有没有说你哪些方面不太好？（不善表达）
8. 目前在武汉，介意来北京工作吗？（非常愿意）
9. 手里面有没有其它offer？（有一两个oc）
10. 给你offer能来提前实习吗？（可以）
11. 反问：
    12. 什么时候出结果？下周二前
    13. 几轮面试？两轮技术面加一轮HR

9.26（本来约的9.24，HR有事情） HRBP面-20min

1. 自我介绍
2. 实习中收获了什么
3. 项目遇到了哪些问题，怎么解决的，有没有一些可以借鉴的类似产品
4. 论文
5. 自己的优势和有待提高的地方
6. 选择一个工作最看重什么
7. 为什么想来北京
8. 手里面offer进展，有开价的吗
9. 能否提前实习？最早什么时候？
10. 反问：
    11. 具体业务是什么
    12. 什么时候出结果（国庆以后）

        求一手意向（卑微求职人）