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今天吃什么呢!
编辑于 2019-09-15 11:29
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小红书面经,攒攒人品求个offer!

0912小红书算法工程师现场三面+hr(从早上9点多面试到了下午3点)
发个面经攒攒人品吧,可以说正式秋招之后第一次面试,当时看牛客上小红书的面经有点劝退然后一开始抱着能面多久就面多久的心态去了
问题非常细碎或者说杂,面试官一开始跟我说不问我简历上的东西了因为感觉都会,来问点基础(Q?Q),那一瞬间我慌了
一面(大概1h15min的样子):
撕了两个排序(归并和冒泡),当时突然紧张差点冒泡没撕出来。。。。。
问了点时间复杂度的问题
让我仔细地讲了讲EMD分解(我简历上有),和傅里叶变换小波变换的区别,能不能写公式,我给他写了EMD的流程,问我极大值极小值怎么找,如果没有极大值极小值怎么办,你为啥用这个啊
然后问到优化问题,凸优化一般用在什么情况下,有哪些凸优化算法
梯度下降和拟牛顿有啥差别
你论文里用的什么优化器
为啥选这个优化器
adam的公式能不能写一下
然后看我是做时序预测的,问了个场景题,盒马鲜生的螃蟹销量预测这种跟时间很相关能不能用时序,要你你会怎么做,特征怎么选
有什么要问他的

二面(也是大概1h的样子):
自我介绍
fpgrowth原理
如果一个已经建好的树,新数据进来你怎么更新这个fp树
问了一下时序相关的论文
项目里分词用的什么,讲一下流程
手撕有向图里是否有环的问题,我的dfs非常非常烂所以我一直和他探讨别的思路,能不能做怎么优化之类的这个题折腾了超久的,最后还是没有完整写完
又问回项目,我们的项目落地了吗,我说嗯投入使用了,然后问我怎么衡量的,召回率准确率之类的,然后问了问召回率你这里怎么算的,基于召回率出了一个场景题,小红书用户非常非常多,很多都是无标签用户,你也不知道这个到底算不算该召回的人里,那这个时候你怎么算召回率,特征工程怎么做
有没有什么要问他的

二面结束hr让我回去吃个饭回来再面,当时感动的不行

三面说是大佬面,hr偷偷跟我说可能会比较犀利(大概45min左右):
先自我介绍,然后说时序跟我们的方向有点偏啊
平常会看什么新技术
然后有没有写过什么神经网络自己实现那种,最后结果怎么样,能不能跑,出了什么问题,为啥会有这个问题,你写一下公式。。
偏向于什么方向
对ranking了不了解,出了一个排序题,一堆人,一堆鞋子,不可以直接比较人和人,不可以直接比较鞋和鞋,人和鞋会有大了小了刚合适,你怎么排序
复杂度是多少
能不能优化(我说二分的)
问我能不能写,让我写一下,写完讲了发现好像复杂度没有降下去。。。非常尴尬
然后聊了些别的,有没有什么想问他的

一度以为要凉,hr让我等5分钟去找hr面试
这里就是常规hr面了,成就感、挫折是啥之类的
走完全程真的非常感谢现场一直鼓励我的hr,感谢小红书!!!说是9月底开奖,希望小红书给我个机会!!!求求了!

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