机器学习，电话面试45分钟投了这么多阿里系总算有个面试纯自学，研究与机器学习不相关，没论文。实习的时候算法一个都没给面试，那时候没算法的竞赛(只有华为杯国一)，只有华子和宁德给面试了，华子一志愿算法没泡出来，被捞到通软，8月开始实习，5-8月狂打了5个算法的比赛，有个kaggle金牌，还有个进线下决赛了(运筹类的算法)竞赛任务驱动学习，数据挖掘，运筹，图像分类，分割，只要比赛涉及都去接触了，虽然有实习但和算法无关阿里的算法给我面试已经很知足了，算是自己对自学成果的认可吧面试内容:1. 自我介绍， 挑一个比赛讲2. 问树模型的八股，问的很细，对树模型中常用参数的解释3. 手撕4. 反问更新: 意料之中，挂了

自我介绍，无手撕，25分钟问学校做的研究，研究和ai无关，被质疑做的东西太简单了创新点不够问平时看论文吗？一个月多少篇？完全靠比赛自学的，论文看的很少问语言大模型怎么训练的和框架又问视觉大模型，平时怎么自学反问，问了两个问题，回答糊弄了两句感谢你的时间，结束不是推荐算法吗？怎么全问这些呀？

30分钟电话面1. 介绍一个项目或竞赛2. resnet残差，efficienet系列的不同，bn层，最大池化层怎么反向传播的，最优化，一阶二阶的分别有哪些算法，不能求导数的用啥算法3. 反问更新：挂了

复活赛，广告一面:1. 面试官上来就先介绍部门情况，无自我介绍2. 挑一个竞赛和项目讲一下3. 问XGBoost，正则化公式手写，共轭梯度法，牛顿法的黑塞矩阵，神经网络中为啥不用牛顿法，口述的时候都让我手写一下，回答的基本没问题4. 手撕哈夫曼编码，已知字符ABC各自出现的次数，求最短的编码，25分钟左右，写出来了5. 业务中的场景题，类似01背包，但是求不了全局最优，回答用最优化方法解6. 反问二面:1. 自我介绍，简述项目和竞赛2. 手撕，快速幂，不用递归实现，无序数组第k大3. 反问

一面: 1. 讲kaggle的金牌比赛，问了参加人数，算kaggle参赛人数前4的比赛2. 做了两页ppt讲模型融合创新的点，面试官跟着理解梳理了一遍，较为认可3. 手撕，都撕出来了4. 问八股，logloss, auc实际意义，树模型全部讲一遍5. 反问，问业务中看重什么指标和实际意义出来5分钟后，紧接着二面通知二面:1.讲模型，同上2. 深挖八股，交叉验证的意义，XGBoost实现流程与细节，各种场景题3. 手撕，面试官自己出的，先讲思路，dfs解出来了4. 反问感觉回答还可以，基本回答上来了，八股细节还得多准备了一共面了2个小时，出来就寄，不一会儿就感谢信

8.7面的，出来一会儿就挂了，搜索策略部面试官是女的，就刚开始开了视频，后续全程都关着手撕编辑距离，直接闭麦让我写了自己介绍一个项目或竞赛，我每提到一个名词就追问八股部门做nlp的，有点不匹配简历和nlp不相关怎么被安排这个部门了

记录第一次互联网的算法面试感谢手子给的机会kaggle金牌，建模一等金牌说了在模型融合上创新的点换了3道算法题，手撕是真的写不来，脑子空白面试官提示也写不出来参加的数据竞赛多，一一介绍问项目，问了具体内容的实现细节XGBoost, KMeans, PCA,  Labelsmoothing八股都答上来了部门是违规检测，开放题，问你做会从什么入手反问更新: 一面挂