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指牛为马
门头沟学院 自然语言处理
发布于北京
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@lzjoy:
B站 算法实习生(推荐算法)面经
一面: 自我介绍; 面试官粗略地看了一下项目说:“你这个简历好像更适合NLP组啊,跟我们组的业务好像关系不是很大,感觉不是很合适啊。” 一阵简短的沉默; 我:“。。。。。。我也投了NLP算法组,但是被推荐算法组先捞上来了,您看要不跟HR反馈一下让她把简历转过去?“ 面试官:”那倒不用,我们先面着吧。” 面试问题分界线 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------简单地问了下项目实现的细节,包括实习和学校里做的;Bert用的什么损失函数,怎么推导的,能写一下吗;交叉熵函数与最大似然函数的联系和区别,最大似然函数里的概率分布参数是怎么求的;为什么会有梯度消失和梯度爆炸,能推导一下吗,怎么缓解梯度消失;你说你在对Bert模型进行微调来做文本分类的时候,在Bert模型最后一个隐藏层之后加了一个pooling层,能说说为什么吗;pooling层的作用,常用的pooling方法有哪些,有什么区别;你为什么采用Maxpooling,它的反向传播怎么处理手撕代码:Leetcode 215:数组中的第K个最大元素(中等)------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------其实在听到面试官说我经历不是很对口的时候我就有点泄气了;所以在做算法题之前我说:“老师您要觉得我的项目经历不对口的话要不就不做算法题了吧,免得耽误您的时间。”面试官沉思了一会说:“没事,一面我会给你过的,你先做题。至于后面二面会不会让你过就不清楚了。”我:“。。。。。。”反问环节:简单地问了下面试官现在的组在做什么,为什么会觉得NLP专业的学生不太对口。面试官大概意思就是她们组需要用到 NLP专业知识的地方都已经分给NLP组去做了,她们更多的是用NLP组训练完提供的数据用传统的机器学习模型做一个离线的训练,因为传统机器学习模型结构简单不需要太多数据集,然后可解释性也比神经网络好。后续:周三面试结束,告诉我一到两天内出结果。可是直到周五晚上7点也没给我发邮件,我忍不住打了个电话给跟我对接的HR。结果她竟然离职了!!!(没错周三还在联系我,周五就离职了。。。)然后她给我推了HR部门leader的微信让我问leader。加上之后leader第一句话就是:“我今天上午才看过你的简历,你是过了的,我叫实习生去联系你了,你没接到电话和邮件吗?”我:“。。。。。。没有,那要不现在约一下二面吧。”终于,抽象的一面结束了。顺利进入二面。二面: (二面没有特意划分理论问答环节,基本就是说到哪问到哪,所以就不单独划分出面试中提的问题了) 照例自我介绍;(因为一面被面试官指出简历上的项目不对口,于是我用各种方法明示加暗示面试官我的自学能力很强) 开放问答:你对B站现在的首页推荐系统有什么体验和建议,如果让你来设计你会怎么去做;(前一晚我还和我表姐探讨了这事) 广告推荐算法的评价标准有哪些,AUC是怎么计算的; 请手写一个三层的深度神经网络; 手撕代码:Leetcode 32:最长有效括号(困难)反问环节:首先表示在之前的开放问答环节的交流中学到了很多,然后让面试官给自己一些推荐算法的自学建议,比如推荐算法的 学习路径,有哪些资料值得学习,如何避免知识的滞后性。面试官人很和蔼也很耐心,给我讲了大概整整5分钟左右。然后最后还是没忍住问出了那句经典的话:“老师,请问您觉得我今天面试的表现如何?”他听到之后耐人寻味地对我笑了笑,说:“这个我不好在这向你透露,HR会通知你的。”本来放下的心又悬了起来。。。。。。后续:第二天中午就收到了OC,傍晚就拿到了正式的Offer,流程飞快,这周四就要去入职咯。感想:莫名奇妙地简历被捞到了推荐算法组;莫名其妙地被一面面试官抬了一手;莫名其妙地顺利通过了二面(本来以为二面会像一面面试官说的,可能看到项目经历不对口而对我不感兴趣。我都已经做好被全方位多角度严刑拷问的思想准备了,结果却出乎意料地好,问到的问题刚好都是我接触和思考过的)。只能说这次的面试经历感觉非常独特,就跟我平常训练神经网络一样,具有着极大的不可解释性哈哈哈,所以记录下来分享一下。
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