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分享几个算法社招面经

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yuen7
编辑于 2021-04-20 14:49:05 APP内打开
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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

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