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。。。。
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04-27 15:11
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华东师范大学 算法工程师
暑期实习从2月开始投,面了两个月,流程该挂的都挂完了,腾讯字节一共号称是1.7w个hc,不知道都发给谁了,估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿,没进面。携程:3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面(hr面)4.14 英语测评4.23 offer(已拒)腾讯:2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面(挂)3.11 teg一面3.21 teg二面(取消)3.31 teg一面4.10 teg二面(挂)4.21 wxg一面4.24 wxg二面(挂)字节:1.28 aml约面(取消)3.17 火山一面(挂)4.8 aml一面(挂)4.20 抖音data一面(挂)阿里:3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面(取消)4.15 淘天hr面4.16 淘天offer(已接)4.21 高德一面(取消)4.22 淘宝闪购一面(取消)面试最大的感触是,现在撞上ai转型,一堆老业务急着转向,新业务非常不成熟,研究型的组bar非常高根本进不去,业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活,面试却又要问算法,另外agent的落地也远没有那么广,绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag,其余少部分真的在搭agent的,基本不能在线上服务用什么很智能的模型,现阶段成本太高,进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底,除了业务场景的应用和数据经验以外,技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好,之前判断失误了完全没投,秋招不知道还进不进得去。
嵌入式的小白:不错啊,淘天也是挺好的,恭喜
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