华为海思北京，想来的联系我

背景：24届211软件工程专业。中间因为考研二战空档了一段时间，后经人推荐联系到了栗栗姐。因为很久没接触算法题了，在栗栗姐的帮助下准备了比较久的时间。在整个过程中，栗栗姐尽心尽力帮我联系部门，跟相关人员沟通，非常感谢栗栗姐-----还是旧系统面试发的offer了，哈哈哈哈哈。机试：1、高矮个子排队2、报文响应时间3、简易内存池按栗栗姐发的题库刷就可以，跟力扣上的很多题思路类似，刷的同时也练习了手撕。资格面试：1、自我介绍2、来base地的原因3、空窗期的原因4、大致介绍一下项目5、期望薪资之后就是反问环节了，可以问问培养计划之类的问题。技术一面：首先是自我介绍，之后聊聊了项目问题，开始问八股，...

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

牛u们给个建议     

1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...