前两个流程都被结束了,然后被腾讯视频捞了,之前的面经马上到达字数限制了,所以新开一文记录。一面时间:4月17日 16:00 ~ 17:00上来先是做了一下自我介绍然后开始问实习的项目,让详细的讲,期间就夹杂着八股。使用的什么loss函数,除了交叉熵损失函数还了解哪些损失函数。项目过程中有没有遇到过过拟合的问题,什么原因造成的,什么办法解决。为什么L1和L2正则化能够缓解过拟合的问题。项目过程中模型设计方面遇到过什么问题,怎么解决的。什么时候会用softmax,和sigmoid的区别。了解什么召回算法。双塔降维的流程是什么?现在tf比较熟悉了吗。(因为提到上一段实习中最开始不习惯使用tf而是习惯使用pytorch)因为上段实习中讲到了特征降维,面试官问了一个场景题,比如当前情况下我没有任何用户的过往历史数据来进行学习,但我需要进行特征降维,我应该怎么做?后来面试官讲到他们目前遇到这个问题,然后想看我有什么想法,最后讲他们使用的VAE,问我有没有了解过VAE。结束之后做了一个算法题:1120. 子树的最大平均值然后就是反问时间。希望能过吧,三战腾讯了----------4月26日更新二面时间:4月25日 15:00 ~ 16:10主要就是问简历上的项目,然后从项目开始扣八股。介绍一下transformer,位置编码为什么要用三角函数。了解过哪些推荐算法,说了DIN就让简单介绍一下。思考一下如果是短视频推荐当中的序列,应该怎么编码。了解SGD,adam等优化器吗?adam和adagrad各自的优缺点以及适用场景。如果要从头开始做一个预测用户视频观看时长的模型,应该有哪些步骤?如果同时要优化用户的点击率和用户的观看时长,应该怎么做?多任务模型了解过哪些?权重共享是共享哪些部分?实习中用到了降维,因此问了一下了解过其他降维方法如pca没有?没有做算法题,如果过下一面是总监面,不知道结果如何,祈愿----------5月9日更新三面时间:5月8日 14:00 ~ 14:50三面是总监面,自我介绍完了之后针对之前做过的项目深挖了一下细节,然后问如果后续针对项目的算法进行优化会从哪些方面进行考虑,感觉主要看你的思维和解决问题能力。三面结束后第二天约了hr面,在10号
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不愿透露姓名的神秘牛友
06-21 11:33
昨天是学校最后一场招聘会,鼠鼠去参加了,全场只有一个招聘java的岗位,上来先做一份笔试题,做完后他拿张纸对答案,然后开始问简历上的问题,深圳小厂,6-8k(题目如下),后面还有两轮面试。然后我就在招聘现场逛呀逛,看到有公司招聘电商运营,给的比上年的小厂还多,鼠鼠就去了解了下,然后hr跟鼠鼠要了份简历,虽然我的简历上面全是求职Java开发相关的内容,但是hr还是鼓励我说没关系,她帮我把简历给老板看看,下周一会给我通知。招聘会结束后鼠鼠想了一段时间,也和朋友聊了聊,发现我可能是不太适合这个方向,然后就跟爸爸说回家了给我发条微信,我有些话想跟他说说。晚上爸爸到家了,跟我发了条微信,我立马跑出图书馆跟他打起了电话,这个通话长达一个小时,主要是跟爸爸坦白说我不想找这行了,是你的儿子太没用了,想试试其他行业。然后爸爸也跟我说了很多,说他从来没有希望我毕业后就赚大钱的想法,找不到就回家去,回家了再慢慢找,实在找不到就跟他干(帮别人装修房子,个体户),他也知道工作不好找,让我不要那么焦虑,然后就是聊一些家常琐事。对于后面的求职者呢我有点建议想提一下,就是如果招实习的时间或者秋招开始,而你的简历又很差的情况下,不要说等做好项目填充完简历之后再投,那样就太晚了,建议先把熟悉的项目写上简历,然后边投边面边完善,求职是一个人进步的过程,本来就比别人慢,等到一切都准备好后再投岂不是黄花菜都凉了。时间够的话还是建议敲一遍代码,因为那样能让你加深一下对项目的理解,上面那些说法只是针对时间不够的情况。当然,这些建议可能没啥用,因为我只是一个loser,这些全是建立在我理想的情况下,有没有用还需其他人现身说法。上篇帖子没想到学校被人认了出来,为了不丢脸只能匿名处理了。
KPLACE:找研发类或技术类,主要还是要1.多投 2.多做准备,很多方面都要做准备 3.要有心理准备,投累了就休息一两天,再继续,要相信自己能找到
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