美团机器学习算法实习岗面经（一、二面）

一面（4.8）

我是4.2日周六完成的笔试，4.7日收到面试邀请。我投递简历的时间算是比较晚。最近有点水逆，面哪家哪家就曝出裁员的消息（苦笑）。我遇到的面试官是位女生，全程都很友好，提的问题偏开放性，回答空间很大，而且全部都是深度学习的问题，搞得我都以为自己投的不是机器学习岗位了哈哈：

简历中的论文介绍（背景、难点、创新点）
使用了什么指标衡量论文中提出的算法？（两篇论文都被追问了指标，似乎对模型评估方法比较在意）
你了解深度学习中的哪些网络？分别在哪些场景下使用这些网络？（CNN、RNN、LSTM、ResNet、GAN、Unet、R-CNN、Transformer）
对卷积神经网络的理解？（识别图像中的局部模式、平移不变性）
知道哪些激活函数，激活函数的功能？（提到梯度消失和爆炸）
过拟合、欠拟合怎么处理？（提到了bagging和boosting，面试官似乎不打算深入）
两道算法题：合并两个有序数组、编辑距离（均是牛客原题，核心代码模式，而且因为用的是牛客面试平台，所以写完后可以跑样例测试）
算法写完后说思路。前者双指针，后者动态规划，运气好刚好都是我会做的题。

总的来说，问题较广泛且不深入，面试官像是有个问题list，一条条往下问。2道算法题A完后还有点时间，面试官就和我闲聊了一会。问我什么时候能够实习？导师会放人去实习吗？有哪些offer或者在面哪家公司？反问阶段，我问了面试官还有几轮面试，她说一共三轮面试。我还问了他们小组的工作内容，她说是和风控相关的，用的也是深度学习的技术，我追问机器学习技术呢？她才说也会用（看来她所在的team主要是深度学习了）。因为我面试时间算是比较晚了，我就问她还有没有HC哈哈哈，面试官答据她所知，是还有的。（感叹中文的博大精深）

面完后过了一个多小时我就接到了二面邀约，二面是在4月12日，面完马上回来更新帖子～

二面（4.12）

感觉面试官很稳重，会先思考一会后再说话提问。面试体验很好，面试官是根据项目提问的，没有自我介绍&八股文，总体来说比较轻松：

上来就是一道算法题，lc 64. 最小路径和（用动态规划很快写完了，主动提出给面试官讲一下我的思路，面试官说不用，然后他自己逐行看完了代码，算法环节就pass了）
怎么不找图像算法的岗位？（cv太卷了，只要给offer我啥算法方向都能干）
介绍简历中的论文研究项目
你的方法的创新点、采用预训练技术有什么优缺点、为什么不用resnet（项目相关）
1x1卷积有什么作用
除了图像外，NLP和图神经网络（GCN）了解吗？

面试官挺佛系的哈哈哈。聊到resnet，我说我可以介绍resnet的优缺点，面试官说那不用。聊到集成学习，我说我懂集成学习，您可以问我集成学习的问题！他说不用，其实不会也没关系，进来学一下就行了。（您就完全不给背诵八股文的机会了是吗？？）二面过程并不是一问一答，而是有来有回的，面试官也有告诉我一些东西，他介绍了一个业务场景：鉴别用户提交的美团外卖订单请求是否为故意刷单，他还说我投机器学习算法岗是一定找不到图像相关的实习工作，这点要我自己有心理准备（我只想着有offer就可以了，其他的不敢奢望）。面试官最后说最近有比较多人面试，所以后面的流程推进会慢一些，可能要多等几天。听他的意思，我应该是通过二面了，就是不知道啥时候能hr面。

我投的是深圳base美团到家事业群。欢迎同是投美团的朋友来找我聊天，希望大家都顺顺利利！！