分享几个算法社招面经

应该过了脱敏期了。分享几个之前的面经。包括了字节，百度，微软和美团。

楼主之前在新加坡做算法工作了一年半，没想一直在新加坡呆下去，想提高一下技术水平和业务水平，一月份开始准备面试，陆陆续续面试了几个公司，下面分享一下经验。

字节跳动，火山的搜广推：

一面：

过简历
python的小知识：xrange和range的区别，dictionary中key和value的限制
lc：之字形打印
总结：很纯粹的同事面和八股文，没啥难度

二面：

过简历，项目的难点创新点
多层MLP可以拿来训练吗，初始化全是同一值有什么问题，relu的缺点，tensorflow如何处理不可导的情况
lc：求平方根整数部分，圆上任取三个点，为锐角三角形的概率
总结：应该是直系面，问题难度比第一面大了很多

三面：

过简历，各种深挖
lc：设计一个数据结构，要求在数据流中求中位数的时间复杂度是O(1)，插入新树的时间复杂度是O(logN)
设计一种求近似圆周率的数学方法
总结：应该是直系的直系面，面试难度中规中矩。面完过了一个星期告诉我没有HC了。。。。

百度，商业推荐：

一面：

深挖简历
如果改bert结构，怎么改最有效果，为什么
bert源码读过吗
lc1：一个矩阵从左上到右下最小路径和
lc2：一颗二叉树最长路径
总结：应该是直系面，面的都比较新颖

二面：

挖简历，介绍一下过拟合(。。。)
lc：设计一个求两个日期相减有多少天的函数
写过测试用例吗，会用CPP和Java吗
十亿大文件如何排序（最大堆）
搭建一个Query-Doc 相似度匹配系统
进程线程的区别，写点shell脚本，如何设计一个多个相同key的hashmap(。。。我真的不会)
总结：应该是直系的直系面，面的非常engineering，工程的问题都不会，没想到过了。。

三面：

挖简历，项目的优缺点
场景题：大概是问百度搜索中的“猜你喜欢”如何提高点击率（提高关联词匹配度，减少负面词出现频次，feature可以用停留时间，历史行为等等）
总结：应该是大老板面，大老板非常希望我过去，和我讲了业务前景与挑战

微软， bing：

一面：

过简历，介绍一下各种loss function
在线评估方法（ab-test），t-检验
lc：最早公共祖先
总结：普通的电面，应该就是同事面，没啥难度都能过的

二面：

过简历
LR FM区别，介绍GBDT
lc：链表排序，开根号
总结：同事面，比较直接的八股文，没啥难度

三面：

过简历
lc：已知前序和中序求二叉树，延申：前序遍历和中序遍历有重复元素呢？
情景题：如何评估bing中搜索小卡片的用户满意度
总结：应该是直系面，比较偏思维活跃度

四面：

介绍一下毕设，讲一下不同few shot learning的方法和适用场景
lc：一个有序数组反转一次，O(logN)复杂度进行搜索，延申：数组有重复元素呢?
总结：应该是交叉面，没面太大技术性的问题

五面：

过简历
情景题：如何评估用户满意度，范围比三面的情景题要大
kmeans公式推倒，证明kmeans极值点数学表达
lc：后续非遍历
总结：应该是直系的直系面，考察的也比较基础

六面：

第二面到第六面一天结束，这就是远程onsite吗
传说中的AA面，一上来告诉我没啥问的，和我探讨了一下zero shot learning在新闻场景中的应用与理解
问我为什么要来微软，为什么不去腾讯阿里，介绍了一下苏州微软的情况，聊了四十分钟的人生

美团，到店广告平台：

一面：

过简历，一些八股文
lc：设计一个数字和字符转换的函数
总结：普通的同事面，也是很基础的八股文

二面：

过简历，项目的痛点难点，业界常用解决方案，自己的解决方案
Bert 结构口述
MLE(maximum likelihood estimation) 和MSE (mean square error)的关系，对高斯函数求个log就出来了
情景题：设计一个搜索词和广告的匹配系统
总结：直系面，面的很基础但是很扎实

三面：

过简历，痛点难点，解决方法
总结：直系的直系面，没有问lc，偏向于压力面吧

所有面试前后历时2个月左右，除了字节都发offer了，百度薪资比美团低10%我就没选，苏州微软和上海美团最后选了美团。做出选择的原因个人原因偏多吧，两个组都是非常好，非常有潜力的组。

最后给大家一些社招的经验：

1. 你的简历就是面试官的题库，自己不懂的东西别写上去。2. 自己的项目从立题到执行到最后维护都要一清二楚。3. leetcode很重要，基本上出的题目都是mid左右的难度，认真刷100~150题应该是可以应付的。 4. 社招和校招不同的是，需要更加清楚和明确自己下一份工作的职业规划和前景，为的是薪资，职级还是换方向。

最后祝愿大家都能拿到心仪的offer，有啥问题留言，我看到了会回复的。谢谢大家

#社招##百度##微软##美团##字节跳动##算法工程师##面经#