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双非渣硕2018秋招春招面经,请各位大佬开喷,反正我不会回复

牛客网  · 简书  ·  · 2018-05-15 12:33

本人非985非211渣硕,一下为本文面试经验,各个公司按面试时间排列;

反正投了很多简历,大部分都石沉大海,经历了很多的绝望,但同时也在面试中收获了很多;

本人因为打算在杭州发展,所以投的大部分厂base都在杭州,其他地方的也有投,不过主要是为了攒点面试经验。

经历过各色各样的面试官,有慢慢引导答题的,有逼问式深度挖掘你潜力的,有傲娇型的总监,有可爱随性的妹子,有走流程型的,还有佛系面试的;

下面这些面试跨度有接近半年,很多都忘了,只能记个大概。


1.阿里巴巴


一面(一个小时):


先自我介绍,然后聊GAN,从最基本原理到自己做的改进,深入聊了下;

接着问了自己做的项目,其中主要扩展的讲了些xgboost,gbdt原理,具体分割节点,分割值的选择,rf的调参,常见的调参方法;

像一些树的选择,特征工程的思路等等;问得有点多,有些没听清楚,答得不是很好;

然后聊了DL的一些东西,RNN的优势,具体怎么搞的,DNN的,尬聊了会。

最后聊了下研究课题,就是一些三维检索的一些东西,吹了会逼。


二面(二十分钟):


自我介绍,然后问我如何在超级大的文章库中找到对应的文章,我回答用向量对比,树啊啥的,都没答到点上,说太慢。

然后聊一些对推荐系统的理解,最新的发展,--嫌我讲的东西比较传统

讲了下之前的工作,介绍了下wide and deep模型和RNN序列的东西,以及还可以改进的点;


三面(接近一个小时):


主要聊了些深度学习的东西,聊了些项目,啥梯度消失,扩散问题,RNN怎么避免,DNN呢?

问我为啥不做图像去做推荐,个人爱好;然后就是RNN,LSTM,GRU具体细节;深度学习调参,稀疏数据和稠密数据的区别,各种优化器啊,动量啊,聊得比较深;然后是特征工程,特征处理细节,DNN优势啊啥的,dropout,bn,cnn,dnn,rnn。。。记不住了好多;

关键的一个点,给了到算法题,没听明白,做了接近二十分钟,没做出来,就感觉gg了。


四面hr(二十分钟):


自我介绍,聊人生,聊工作


五面(三十分钟):


上来脾气就有点大,没让自我介绍,问我卷积会吗?巴拉巴拉;然后他说我问的是卷积公式,你写一下。...不会。

然后让我说下怎么验证数据完备性,说了好几个思路,都说不对,然后直接说不会;然后让我遍历下有理数,我说不理解这个概念,有理数的遍历?然后把我喷了几句,我直接说不会。后面就是一些简单问题了,啥过拟合解决,两个算法题;其实面了五六分钟我就不想面了,态度是真的拽,基本感觉gg了。

六面(hrg):

自我介绍,收获,有女朋友吗,问我这边都是清北甚至海归,你可以说下我们要你的理由吗?。。。如果是我,在同等能力下,我选择清北的。


#杭州有赞:


一面(半小时):


自我介绍,主要做深度学习对吧?对。行,那我们聊点别的。。。。

然后就聊了些传统机器学习的东西,相关性分析,t检验,卡方检验;归一化方法,说了三个;朴素贝叶斯,需要注意啥,怎么优化,具体细节;

rf,gbdt说下,说下xxxx,我:没听说过。面试官:没看过韩佳炜的数据挖掘?我:显然没有。

说下推荐系统,说下推荐系统框架,说下马太效应,聊了下工程类的东西


二面(四十几分钟):


自我介绍,dnn,cnn区别,梯度问题,trick,lr和svm,推导了一下,svm的应用场景,优化,优缺点,看了啥源码,手写过的算法,推导过的算法,一大堆。。。dnn调参trick。。。男人的第六感。

介绍了下wd模型,调参等,特征工程,卡方检验,t检验。。。

nlp的东西聊了下,不过这块不是很懂,聊得不深,cnn,正则化,l1,l2区别;,hadoop细节,防止过拟合方法等等;

会啥语言。。。


三面:


自我介绍,项目,聊天,rnn,等等,后面就是hr了,不讲了。


#深知人工智能:


一面:

svm应用,auc,精度,召回率具体,auc深入聊了下,胶囊网络,cnn,rnn,RF的一些细节,项目。。

二面:

尬聊,比我还紧张。。。事后才知道不是搞算法的

三面:

好像没空搭理我。。。聊了几句就让我做题。。

最后和google回来的ceo见了个面,很有大佬气场。


#滴滴


一面(一个半小时):

自我介绍,问项目,聊细节,做题,中间让我做题,然后自己去上厕所了。。。

二面(三十分钟):

自我介绍,聊项目,做题,很常规的面试,做了个开放题。

三面(三十分钟):

尬聊,一个总监,瞎鸡巴聊,我在说话,他在打字,说完还继续打自己的字,真是不给我面子。


#京东


一面就挂了:

自我介绍,冷启动相关,具体项目,embedding具体细节,word2vec,这块我事后才理解他要问啥,我回答得和他想问的不是一个问题,lr,gbdt,交叉熵细节,问啥这么做,我好像又理解偏了,从梯度角度去解释了。xgboost,一些trick。。

嗯,挂是正常的,中间好多回答,和他问的问题没对上。


#酷家乐


一面(50分钟):

自我介绍,数据离散化,项目介绍,特征处理,两个算法题,求中位数,求数据流的中位数;

二面(在线编程):

两个题,一个斐波那契额数列,一个给定二维矩阵,求联通域

三面:

聊三维建模,三面检索,siamese 网络,聊我设计的网络细节,,,最后他说他懂了,然后给我复述了一遍,不过能感觉到我说的点他没理解到,我只能说,嗯。你理解的差不多。


#数澜


很对不起这个公司,这是最早面试的公司,这个本是我BAT外首选;虽然它是个初创公司,可能很多人都不知道它,但是个人还是觉得这个公司很有潜力,最早答应去的,后面写论文啥的实在没时间,只能放弃了。

面试也很常规,聊一些开发题,算法细节,rf,lr,梯度下降,梯度下降手写推导,正则等等和前面写的差不多。

差不多三轮。

总共被放鸽子三次,百度,新浪,酷家乐



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作者:DivinerShi

来源:

牛客网(www.nowcoder.com)

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