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#
全部评论
感谢楼主分享
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发布于 2021-04-04 09:24
感谢分享! 欢迎大佬参加我们的社招面经征集活动呀!有京东卡可以拿~https://www.nowcoder.com/discuss/603053 #社招面经#
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发布于 2021-04-02 12:11
乐元素
校招火热招聘中
官网直投
方便问一下,bing的提问中评估用户满意度如何作答吗
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发布于 2021-04-06 21:36
请问楼主之前在哪家呀
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发布于 2021-04-10 16:36
楼主很棒,感谢分享
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发布于 2021-05-15 14:36
感谢楼主分享,请问楼主,算法的八股文是操作系统和计算机网络的这些东西吗?
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发布于 2021-07-13 15:44

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工作职责工作职责:1. 参与哈啰四轮中台系统设计、研发以及系统优化等工作,支撑业务快速成长;2. 深入理解业务,产出高质量的业务支撑方案、系统优化方案、架构方案和规划方案,并能独立推动落地;3. 参与攻克高并发、高可用等带来的巨大挑战,支撑百万级QPS的分布式复杂系统;4. 参与技术攻坚战役,为部门及公司技术实力提升与发展贡献力量。任职资格职位要求: 1. 有高度的责任心和自驱力,良好的沟通协调和应急响应问题处理能力;2. 2-6年的JAVA开发经验,基础扎实,具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底;3. 熟悉多线程、分布式、缓存、消息等机制,熟悉高并发、高性能的分布式系统的设计、应用与调优等;5. 有较好的业务理解及业务抽象能力,能够快速从业务需求中找到技术设计的场景,并给出有效的解决方案;6. 有中台建设经验、稳定性建设与保障经验者优先。团队介绍:哈啰四轮中台团队是公司四轮出行部门中坚团队。我们的核心职责是:1. 通过良好的业务抽象与架构设计,支撑哈啰四轮出行业务快速迭代、低成本创新试错;2. 构建并不断完善稳定性保障体系,提升部门整体稳定性;3. 作为部门技术攻坚核心力量,攻坚克难提升部门及公司技术实力。团队处于蓬勃发展阶段,求贤若渴,期待加入!投递方式:1.复制链接到vx打开进行投递https://neitui.italent.cn/hellobike/sharejobs/detail?shareId=88a75af5-0217-4a66-9012-b5fc1d2be49b&language=zh_CN2. 发送简历到邮箱  ********** #Java#  #哈啰出行#  #社招#
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昨天 19:11
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门头沟学院 计算机类
第一次写面经,也是春招互联网技术岗第一面吧。9本考研失败选手,起因是有个HR在BOSS上联系过我,发了简历之后没信了,我去菜鸟官网上看也没有技术类的岗位招聘,就没管了。结果昨天突然打电话要面试,今天钉钉视频,我在外面用的手机,然后面试官上来就说要做算法题,没电脑不好进行,然后又说先了解一下。自我介绍,聊聊家常,说计科学的挺杂的,问我哪方面感兴趣,我提到深度学习相关又问了问情况聊了一下项目情况面向对象三大特性多态的底层原理抽象类,接口的底层实现,是否可以实例化,final,static关键字重写和重载的区别ArrayList, LinkedList 实现,区别,使用场景,线程安全吗,安全的是什么HashMap了解吗,底层实现,线程安全吗,安全的是什么锁了解吗,公平锁和非公平锁数据库索引的类型,二级索引,底层怎么使用索引查找的事务的四个特性、事务的隔离级别进程和线程了解吗创建进程需要什么参数JVM内存区域new一个类存储到内存的哪里,堆的结构垃圾回收机制为什么使用Redis,缓存雪崩,怎么解决setNX是什么Spring AOP,AOP实现方法,AOP有哪些使用场景大概记得这么多问我是春招对吧,有没有offer,我提到也投了国企,他问我也有意向去国企发展是吗反问,说要加强基础最后说本来有手撕算法的,有消息的话再通知凉凉,面试官一直在笑,感觉他也挺无语的,问的都挺常规,但我八股准备的不行,答得不好我看菜鸟官网也没有技术岗的招聘,不知道是不是KPI面。 #金三银四,你有感觉到吗# #面经# #大家都开始春招面试了吗# #阿里# #菜鸟# #百度# #华为# #美团# #字节#
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