二面被kpi了，难过的想鼠，准备了好久，唉而且美团平台编译器是不是有问题，一直报错redefine，面试结束后本地测试了代码都是ac的 哭了

1，生成器和迭代器2，try，except，else finally，with的作用3，浅深拷贝，4，L1和L2范数正则化5，如果5个API需要调用，用什么方法来提升效率6，样本不均衡问题解决思路7，常见的激活函数以及为什么要用到激活函数。8，手撕leetcode子串II其他的忘了，

对数据科学家的理解：国内偏数据分析为主，算法团队做支撑，交易团队，交易链路，3亿用户在用淘宝，访问了什么页面，用户行为东西、流程，行为、购买，产品优化，洞察和建议，哪个页面可以改造，提升转化率，购买单量，产品的上限改动，ab实验来测算，评估，能不能提供更多建议，识别人群画像，人群标签，nlp算法两三点数据如何拟合函数回答数据分析的流程：指出在确定指标到数据收集环节，在确定指标上，有很多不确定性，从业务到数据命题，有很多需要考虑到的地方：数据命题明确后，数据分析的议题和假设的确定，围绕假设如何确定指标指标到数据的获取工作的内容：可信的数据体系，数仓体系的构建，核心看板，高官看板，活动分析的看板，平时的实习期间也会看看板，稳定性地投入，数据科学的能力统计学能力，分析能力，数科成本，工作的范围：开放的，周会，业务工作的对接、消息体现业务的理解，数分的分析，abtest，优化

【一面】对着项目问的比较多1. 线性回归的假设条件是什么2. 介绍lstm，transformer这些3. transformer相比于seq2seq，它的增量点在什么地方4. 因果推断和（事件发生前拟合一个模型，使用这个模型对事件发生后进行预测从而得到效应），增量在什么地方，有哪些本质上的区别（跟我的项目相关）5. 对于销量预测模型，你有什么思路；怎么进行模型选型；如果没有其他特征，只有按时间变化的销量，可以怎么预测？6. 一个人投篮的命中率是60%，是投10次至少命中7次的概率大，还是投100次至少命中70次的概率大（大数定律）7. 手撕：两个椭圆x^2+y^2/2=1,x^2/2+y^2=1，求这两个椭圆相交部分的面积（蒙特卡洛模拟，好像还可以使用极坐标直接求解，忘了）比较注重数理（可能也是因为我是数理出身）【二面】1. 50个黑球和50个白球，分别放进两个框，怎么放置，可以让一个人拿到白球的概率最大2. 一个细胞的生命有三个小时，每个小时都会分裂一次，到T时刻会有多少细胞呢？3. 希望在算法岗从事什么样子的工作4. 技术栈有哪些面试时间很短，面试官很佛系，没咋问【三面】1. 问对深度学习那块比较熟，回答时序预测，问有无读过现在的SOAT方法，回答无（没读过啥paper）2. 什么样的embedding是好的embeding，怎么评估3. 选择unieval模型是怎么做的模型选型4. 拿到一个新方向是怎么调研的，怎么去找论文的5. 介绍transformer，每个encoder的结构是什么6. 介绍self-attention7. 怎么理解q，k，v8. 可以使用同一个W_q和W_k吗9. 为什么q×k之后要scale，d 是什么10. 时空图（论文，但是别人做的这part，自己不太了解了）11. 手撕：打家劫舍（偏重对算法的理解，和项目实现上的一些细节）一二面反馈非常快，5分钟就会有下一面的反馈，三面无了，可能自己没过攒人品攒人品攒人品！许愿许愿许愿！