3.11投递简历 算法岗3.16笔试 A了3道，其余两道过了70%+20%左右3.26 一面投的是CV算法，但是被机器学习/数据挖掘算法岗捞了，以为大概率白给了，前一天恶补了机器学习和概率论的相关知识点，没想到压根没问    [栓Q]时长1h（部分问题有些遗忘)介绍项目（20min+）项目中针对模型的设计改进，如何保证，或者说引导模型学习到你期望的能力介绍Transformer中的位置编码使用正弦和余弦函数作为位置编码有什么好处深度网络模型中权重能不能都初始化为0数据集中正负样本不均衡的情况怎么解决解释梯度消失和梯度爆炸如何解决梯度消失和梯度爆炸算法题：给出一个数组，利用快速排序的思想，找出数组中第K大的数。（快速选择）反问：介绍一下部门业务针对面试表现有什么建议上来面试老师介绍了部门，承担的业务，主要会使用到Transformer，刚好我研究方向也是基于Transformer，所以才会捞我吧。接着主要在和面试官聊在学校做的研究，然后发散问了一些项目问题。八股问得不多，算法给得也比较简单，但是面的时候太紧张，写了大概10min才做出来三天后约了下周二的二面4.2 二面时长40-50min自我介绍介绍项目算法题：有一个非严格递增的矩阵，每一行第一个数大于上一行最后一个数，判断矩阵中是否存在target值Transformer相较于RNN有什么优点介绍Transformer中的位置编码如何处理样本类别不均衡的问题如果你和你的师哥/导师发生意见方案上的分歧，你会怎么做？未来的职业发展规划什么时候到岗，能实习多长时间反问：实习生的工作安排，针对面试表现有何改进建议，后面是否还会有技术面二面相对一面来说没有问那么多的技术问题，主要还是在介绍项目上然后发散提问，没有想到的是面试老师问了两道一面问过的八股，可能是一面答得不太好吧。两次技术面的感受真的很不错，两次都没问我太多八股，基本都是围绕项目，看面经都说美团的面试体验拉满，确实没毛病。4.7 HR面无提问，简单的offer call，打完电话就+v发offer了，效率拉满