动荡下如何自救,社招一年收割BATDK算法offer经验帖

前言

  1. 介绍一下我自己(炒一下自己的冷饭):一个励志故事:从林学院本科到算法sp的四年:https://www.nowcoder.com/discuss/308026
  2. 没凑齐battmd是因为头条没没面,美团面挂了。4/5的胜率;标题党了,T其实面的是搜狗,但是被腾讯收购,入职流程也走了腾讯的,所以以后就是腾讯员工了
  3. 从6月8号面试到7月21号,总计38场面试,7个offer。除了上面的5家大厂,还有一个中厂和一个小厂,这个胜率我还比较满意的

  4. 从个人成长的角度,是不建议大家和我一样工作一年就跳槽的

  5. 如果我的第二份正式工作依旧还是:工作面试表现出的能力远高于我实际的工作水平,我就以后转行做面试辅导 (求牛客爸爸收了我

  6. 面试沟通表达&临场反应真的挺重要的,反正我觉得我自己的真实水平配不上上面几家给的pkg

  7. 关于社招面试心态调整:我这38场面试,都是秉承"面试是双向选择的过程,我也是在物色我的未来老板和未来同事"的心态,所以发挥都比较稳定。

  8. 截止发稿时间,我还没纠结好选哪个

  9. 无论是什么关系,都时刻让自己有quit的底气

面试前的准备

  1. 梳理已经完成的项目,挖掘项目中自己的成长点&项目的亮点&难点,理清项目的背景、意义,待优化点。并完成第一版简历。

  2. 确定自己面试的方向,找系统的复习资料,我的定位是推荐系统,所以看的资料是王喆的《深度学习推荐系统实战》和他的书《深度学习推荐系统》,大概看了一周多,把前面偏理论的看完,后面的可以随着面试再查缺补漏

  3. 列出第一、二、三阶段面试的公司,第一阶段是用来练手的,第二阶段是中厂保底的,第三阶段是想去的,然后在boss直聘上开始找合适的岗位海投

  4. 想好官方可接受的离职原因,对下份工作的期待,对自己未来3-5年成长的规划,对面试公司的赞美之词(误

  5. 想好自己的优势、劣势,如何在面试中扬长避短

  6. 适当刷题找感觉,我仗着ACM底子,面试前+面试前期只是口头ac了剑指offer大概20道题吧

面试中的常见问题

技术类

通用算法类问题

  1. 优化算法:BGD、SGD、小批量梯度下降、动量优化算法、自适应学习率优化算法;batch-size如何设置,过大过小会怎样,若硬件满足要求,为什么不能无限增大batch-size

  2. 正则化: L1 、L2以及数学角度解释为啥可以减少过拟合;什么样的特征适合L1 or L2 正则化

  3. 常见损失函数

  4. 评价指标:准确率、精确率、召回率、F1、AUC(GAUC)、RMSE等 意义是什么;都是在什么情况下使用

  5. Bagging boosting区别

传统机器学习算法

LR

原理

优势

局限性

SVM

算法原理

https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7624837

KKT条件的意义

拉格朗日对偶问题

损失函数

GBDT

算法原理

损失函数

树如何分裂

XGB对比传统GBDT的优点、二阶泰勒展开的是啥、正则项是啥

LightGBM对比传统GBDT的优点

XGB如何输出分类树的结果

XGB如何调参 min_child_weight 干嘛的

随机森林和XBG区别

NLP相关

embedding降维如何设置

Word2vec 两个模型&两个优化点:hierarchical softmax + 随机负采样

graph embedding 随机游走算法

计算attention公式 以及为什么要➗dk

transformer encoder/decoder

transformer encoder 与 GRU区别

推荐系统相关

深度学习推荐系统演化过程

FM、FFM、PNN、Wide&Deep、DeepFM、DCN、FNN、DIN、DIEN、DSIN各自特点、原理、相对前一个模型的改进点

W&D类模型的记忆能力&泛化能力 以及特征如何输入


工程实现类问题

如何ABtest

如何冷启动

推荐系统的整体架构:召回-粗排-精排-重排

如何快速召回,embedding + 局部敏感哈希

给定业务场景,根据用户什么属性做推荐

语法类问题

C++:智能指针、虚函数为什么不能是静态函数

Python:深拷贝与浅拷贝

SQL:窗口函数

面试现场表现

  1. 突出自己的优势,未来能为对方业务做出什么贡献

  2. 随机应变,说话要有条理性,就算是问题真的想不到有条理的答案,这里有一个开放性的问题回答万能话术:“是这样的,首先....”

  3. 对方问优点,根据自身能力,回答和面试岗位相关的优点。因为这个有可能背调会问,不建议瞎说

  4. 对方问缺点,工作两年以内的,一律回答:“由于之前的工作偏执行性,所以导致自己对于项目的全局性把握的不够,在未来的工作中,我也将多加思考这方面的内容。”

  5. 考虑一下对方问题的背后目的,比方说,由于我之前实习+上份工作的公司都是不同风格的,hr我怎么评价这三家公司,然后我不仅评价完每家公司的优点,还都加上我在这家公司进步的点

下面举几个我临场发挥的例子:

  1. 某hr问我前司的工作节奏,我说每天9点出头老板们就走了,然后我们陆陆续续就走了。

然后她发现了华点,问我:你们是看着老板走才走的啊?

我说:是这样的,我们这边不鼓励做无效的加班,老板们以身作则,通过提高工作效率来控制加班时间

  1. 问:当时为啥校招选择前司。答:当时接offer时候是2019年10月,当时无论是这个行业还是这家公司本身都是在快速发展,我想和公司一起进步;另一方面,这个公司做的是拉新留存相关的算法,我觉得在这类业务中,算法可以很大程度上给业务赋能,发挥算法的最大价值。


#社招面经##面经##社招##阿里巴巴##百度##滴滴##快手##算法工程师#
全部评论
迟到两天的面经~
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发布于 2021-07-23 20:17
厉害
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发布于 2021-07-24 13:33
秋招专场
校招火热招聘中
官网直投
厉害👍
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发布于 2021-07-24 22:18
赶紧收藏并膜一膜
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发布于 2021-07-26 22:20
厉害
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发布于 2021-07-27 22:19
膜拜大佬,向大佬学习,小弱鸡想问问有没有机会和大佬交流一波
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发布于 2021-08-03 15:34
楼主最后去哪了呀
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发布于 2021-08-05 13:16
校招去了哪个厂?最后去了搜狗是吗
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发布于 2021-08-11 15:45
好强!楼主知识面好广!
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发布于 2021-12-06 15:59
感谢楼主!!真不错
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发布于 2021-12-16 19:11

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