网易云音乐机器学习岗 一面过程：

1. 介绍自己实习和项目经历(数据，特征构建，label构建，调参(网格搜索，随机搜索，贝叶斯优化，看心情调参))
2. XGBoost与GBDT的差异（都属于集成思想中boost方法，只是回归树构建上不同，体现在分裂节点准则和叶节点取值方式，GBDT 使用CART回归树作为基模型，用负梯度近似残差，误差平方和下降多寡作为分裂节点依据，叶节点取样本均值；XGBoost的损失函数，在上轮模型的预测值处进行二阶泰勒展开，用一阶导和二阶导求叶节点值和误差函数，误差函数损失下降程度，在损失函数中加入了正则项。。。）
3. 项目中有 文本摘要和知识图谱，讲一下BILSTM+CRF模型的结构(坦白了，CRF暂时忘完了，讲了下模型搭建过程)
4. 写个快排吧。。。

面试过程差不多40分钟，好多都是问实习和项目细节。。。。