秋招各个公司 算法工程师 面经(微软,百度,头条,美团等)

秋招至今为止,面了好多家公司了,趁着国庆,总结一份面经,贡献给牛油。

慢慢更新,占个坑位先。

个人找工作心得

职位选择的重要性

  1. 视公司体系而定,具体的话,部门直聘优于集团招聘(不知道被什么部门捞,什么时候捞),实习优先级最高
  2. 一定要早,抢占先机很重要,当然要量力而行,(可以 以面代练)
  3. 经历和岗位一定要匹配

面试时重要的基本素质

  1. 思维广度
  2. 项目经历
  3. 沟通能力

各大公司面经

阿里

那会想着观望一下再投,后面突然发现已经招满了,就没有参加面试了,这里告诉各位一定要抓住机会,不要等待。

微软探星夏令营

微软招聘一般分了三波:实习生,夏令营,校招。
微软校招一般在十一月底,非常晚,想进微软,但是不能实习的人建议走夏令营这一波。

笔试: hihocoder内推的,免笔试;笔试也在hihocoder上进行
面试: 2轮视频面试+3轮现场面试

视频一面

  • 程序题: 迷宫题,深搜广搜题
  • 设计题, 输入法关键词生成emoji表情
  • 聊聊c++相关
    • 虚函数
    • 一个类对象会不会有两个虚函数表指针
    • 类类型转换 dynamic_cast,static_cast等等
    • c++新特性

视频二面

  • 程序题:树的非递归遍历实现
  • 一些业界的认识,比如机器学习的出发点,意义,影响,作用等等
  • 网络相关编程,TCP,UDP,握手协议,拥塞

现场一面

  • 项目相关,面试官做图形学的,对项目挺感兴趣
  • 二分查找代码

现场二面

  • 最近公共祖先: 接口定制,要求根据接口做实现
    • 接口 TreeNode LCA(TreeNode rt, int i,int j)
    • 这一面主要考察调查能力,你是否明白需求?实现需求对应的功能?是否有效沟通? 等等

现场三面

  • 题目:求一个点集的凸包,但是不能使用计算几何学的知识
    • 微软的主管面试,主要考察数学思维

拼多多

面完微软,应邀到上海参加拼多多面试,主要:2面技术面+1面hr面

技术一面

这一面考察广度,回答一定要简洁明了,不能长篇大论:

  • 分类算法的理解
    • 决策树的原理
    • 支持向量机
    • 逻辑斯蒂回归
  • 聚类算法的理解
    • 均值聚类,可选的参数,如果确定聚类个数
    • 聚类和分类的异同,举例说明
  • 特征选择算法的理解
  • 集成提升的理解
    • xgboost
    • gbdt
  • 代码题:给一堆区间[a,b]集合,输出区间并之和的结果。 例如 输入[2,5],[4,8] ,[9,10],[10,11],输出[2,8], [9,11]
    • 点排序+线扫描解决
  • 设计题: 大文件中查找某个数

技术二面

  • 项目介绍,探讨项目的细节
  • 机器学习相关框架
  • 神经网络、LR模型 目标、导数推导
  • 代码题: 快速排序

今日头条

今日头条一共面了五面,基础是三面,后面加了一面(面的一般,但是通知通过),9月30号又加了一面(面的不好),还没通知结果,目测已挂

一面

这一面主要考察代码功底

算法题:

  • 一棵树上路径和为固定值的那些路径
  • 归并排序

语言相关基础:

  • 封装、继承、多态
  • c++和c的区别,和现有更高级语言的区别

二面

考察机器学习相关的知识:

  • 项目介绍,深入讨论
  • 项目中一些细节模块的选取考虑,为什么这么做,有其他做法吗?在性能和精度上,是否能有这种等等

三面

吃完饭有点犯困,这面也是考察代码

  • 二分查找
    • 无重复元素的二分查找
    • 含重复元素的二分查找
  • 找第k大数
    • 快排实现、堆实现
    • 进阶:不用额外空间,尽可能快的找到第k大数

四面

面完三面,后面通知要第二天加面,这一面考察业务能力,全程基本是我在讲,对方也没怎么提问:

  • 项目相关,有什么商业价值
  • cv相关的一些认识
  • 代码题: 用c语言实现一个外部排序的程序,看到要实现外部排序,心凉了半截,写了半个小时,没写完,面试就结束了

五面

9月30日 今日头条突然打电话来加面,楼主第二次头条加面(第五面),之前加面过一次,接到电话一瞬间觉得自己要挂了

面试的时候比较难,面试官是个技术牛人,会的很多很深,也怪楼主基础不扎实,答不好问题 ~全程跪着下来的,基本都没答好

面试主要分三个方面

  • 数据结构算法

    • 1 一些数字,如25341,删掉其中的k个位,得到最大的数。例如,25341删一个数,有 5341,2534等等,其中最大的
  • 系统设计

    • 大规模数据优化 1. 大数据下寻找数字异或和位数小于5的数字集合, 没做过优化这块,讨论了半天没给出满意答案
  • 机器学习相关

    1. 损失及对应推导,logistic regression 标签-1和1情况下的目标,和0 1的区别(不能简单把标签做转换,两者应该有本质上的区别,没答好),导数推导 ,因为视频面试,写的很乱
    2. 梯度消失
    3. 激活函数,饱和性质,饱和区间在哪段?有什么影响? 楼主多嘴提到激活单元可正可负会提升迭代效果,举了tanh和sigmoid的例子说明zigzag状况,面试官表示tanh是2sigmoid的两倍,不会有这个问题,并且延伸出几个相关问题。这里答的不好

面完没有通知,但是目测是挂了,没有一个问题答的好

内推-百度运维部

  • 师兄内推的,运维部就面了一面,这一面面的很晚,现在还在内推流程中,因为面试官都在忙校招,所以估计二面还要往后面推

技术一面

  • 项目介绍,各个子模块选取的依据,必要性,效果等等
  • 代码题:
    • 一颗树,从右往左看,能看到的序列是什么
    • 细节探讨,为什么用全部变量,不用局部变量? 等等
  • 介绍一个熟悉的模型,从原理、目标、更新迭代,性能等等方面阐述

内推-百度系统部

  • 系统部面试的体验不太好,因为这边被捞起的岗位是 核心网络工程师, 在这边强调一下,岗位最好与经历有匹配

技术一面

  • 这一面研发为主,都是围绕研发展开的
  • 编程语言
    • c++的多态
    • 红黑树底层实现
    • qsort函数实现
    • static类型
    • 变量链接性
  • 网络
    • TCP三次握手,四次分手流程
    • 网络结构,某些协议在哪个层
  • 操作系统
    • 多线程编程, 这个不会,答不上来
    • 一些linux小工具
  • 编程
    • 用rand5生成rand7, 要求等概率
    • 这一题忘了,水题
  • 设计题
    • 如果捕捉网络包中的异常包,异常检测这一块的应用。

技术二面

  • 二面面试官比较忙,没有通知我的情况下,就放了我两次鸽子
    • 约了早上十点钟,没来电话,等了半小时,问hr,时间改到下午2点
    • 下午两点还是没来电话,问了hr,hr催了一下,过了二十分钟来了电话
  • 项目介绍,细节分析
  • 聚类在大数据下的加速优化
    • 三角不等式
    • kd 树
  • 然后突然 “时间关系,面试到此为止”,莫名结束了,面试时长大约25分钟

百度校招

一共三面,2面技术面,1面经理面

技术一面

  • 面试不太注意细节,思路正确即可,问的很广,什么都问
  • 代码题:
    • 二分查找
    • 树的子结构查找
    • 两个链表交点查找
  • 项目介绍
  • 对时间序列预测算法理解
  • 评估模型性能的方法
    • ROC,AUC
    • 假设检验
  • 会什么聚类算法? 还有其他的聚类算法?
  • 传统的图像处理技术,如 形态学

技术二面

  • 聊了聊本科研究生学校
  • 聊了聊项目
  • LR,FM,GBDT三个算法的介绍,写出更新公式
  • 代码题:
    • 寻找串str中出现频率超过两次的子串。
      • 思路一: 动态规划求解
      • 思路二: 二分长度,搜索字符串
    • 字符串中的空格删除,规则是:空格两边是同类型的符号就删除,异类型就保留
  • 有什么offer

经理面试

  • 项目介绍
  • 生涯规划
  • 手头offer
  • 对百度的看法? 想进什么部门? 等等
  • 面试官介绍了一下他的部门

滴滴

  • 滴滴一共3轮技术面+一轮hr面

技术一面

  • 项目介绍
  • 代码:二分查找

技术二面

  • 项目介绍
  • 代码:迷宫搜索题

技术三面

  • 项目介绍
  • SVM线性可分,对于N100和 N1000的样本来说,哪个的支持向量多?
  • 四层神经网络,初始化权重为0,会导致什么情况?(公式说明)
  • L1,L2范式的不同? L1为什么有稀疏性?证明

美团

  • 美团也是技术三面+hr一面
  • 很多问题忘了,大体是基础知识问答吧,列一下记得的
  • 美团很给力,面完没几天就给结果了。

技术一面

  • 项目介绍
  • 代码:
    • 树的后序遍历

技术二面

  • 项目介绍
  • word2vec详细解释
  • gbdt的原理
  • 代码题:
    • 小于N的素数个数(用 素数计数原理,Euler筛,分块筛 解)

技术三面

  • 这一面就是设计面,给你一个场景,去设计一个推荐系统,全程没有什么提示,就是你给思路,他点评。

搜狗

搜狐

小米

网易

#微软##网易##美团##滴滴##搜狗##字节跳动##算法工程师#
全部评论
楼主好6,感谢分享!
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发布于 2017-10-03 13:56
百度感觉对algorithm的要求还是很高的,得好好刷题才行,感谢分享。
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发布于 2018-01-02 17:41
阿里巴巴
校招火热招聘中
官网直投
超级大神,受小弟一拜
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发布于 2017-10-03 14:18
谢谢楼主的分享!
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发布于 2017-10-03 18:10
感谢楼主分享😘😁
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发布于 2017-10-03 18:32
赞楼主~
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发布于 2017-10-03 19:35
感谢分享,棒
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发布于 2017-10-03 19:45
大佬受我一拜
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发布于 2017-10-03 22:14
感谢分享~~ 先加精
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发布于 2017-10-03 22:19
感谢分享,点赞!
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发布于 2017-10-03 22:19
全都要写啊,岂不累死。
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发布于 2017-10-04 01:00
大神你好!请问部门直聘怎么投递呀  我都是投的各个公司官网的招聘 ⁄(⁄ ⁄•⁄ω⁄•⁄ ⁄)⁄
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发布于 2017-10-04 02:43
微软终面不用几何知识怎么求凸包求私聊教学
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发布于 2017-10-04 18:08
谢谢
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发布于 2017-10-05 20:48
楼主有微软offer吗
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发布于 2017-10-12 15:39
楼主牛逼,请受小弟五体投地的膜拜
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发布于 2017-10-12 16:43
微软开始发offer了吗?
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发布于 2017-10-13 22:24
大规模数据优化 1. 大数据下寻找数字异或和位数小于5的数字集合,请问这个异或和位数小于5具体是什么意思?
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发布于 2017-10-23 17:39
求一个点集的凸包,但是不能使用计算几何学的知识 这个应该怎么做呀……
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发布于 2017-10-23 20:34
楼主最后去了哪里?
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发布于 2017-11-26 13:33

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