再更新一下 三面已过
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三面： 4.20下午3点
leader面 其实还是算技术
自我介绍
看我专业是运筹学 问了运筹学的一些知识，库存管理等等让我解释
问项目，但他不是做nlp的所以没多问
介绍svm，rnn，self attention 正则化过拟合 都点到即止
使用tiktok的反馈
算法题 类似于二叉树最短路径 随便写了写也没运行就过了
最后冒死问了面试官对我的评价 他表示学业知识掌握比较扎实 比较灵光 但是得多做做业务上的问题，多打打比赛做做项目
面经发上 许愿offer~
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自己是data部门挂了之后联系hr转岗的，她给我推到了tiktok平台，hr真的很好的小姐姐
一面：4.14下午两点
面试官很和蔼，但感觉程度真的很高，他在第五层我在第一层以为他是第三层的那种
一开始自我介绍
然后手撕逻辑回归梯度下降求w的过程 有点紧张写的时候还有点问题，面试官问我是不是背下了lr的梯度 我只好说是的 他也没多问就过了
问项目，nlp，面试官还是很懂nlp的， lstm原理解释，优点，每次训练lstm的权重一不一样 self attention 的qkv意思 forward层的意思
怎么衡量文本相似度，推土机算法（好像是）让我实现一下 这个是leetcode hard 动规吧 说了思路就放过我了
简单手撕代码链表反转 两分钟给过了 重拳出击了一下
业务问题，怎么鉴别标题党
问我之前面过什么部门 尴尬了 之前面试不太好 估计他那里能看到反馈
闲聊，读过什么论文 平时喜欢看什么书 周末喜欢干什么
一面自我感觉不太好，但是面完面试官直接说已经安排了二面，我怀疑是一开始就安排好了
二面：4.14下午三点
语速非常快，都快比我脑速快了 面试官真的有东西
问项目，问的很仔细，如果不是自己做的基本上是答不出来的，项目中有什么问题，怎么调参的，看什么模型指标来调节
样本不均衡怎么解决，我说人为对采样少的样本重复几次 然后他问这样auc会不会变并解释 我说不会变，解释的不太清楚但他好像听懂了（我也不知道他怎么听懂的）
有哪些激活函数，各自有什么优点，具体做模型的时候怎么选 那无非就是0均值 梯度消失梯度爆炸 可导啥的
lstm原理解释，每个门用什么激活函数，我真有点忘了说遗忘门是sigmoid 输入输出是tanh 他说没有问题 我也不知道是不是真的没有问题
算法题
1 一个圆 问走n步回到原点多少种方法
简单dp 3分钟秒过
2 input : 无序的实数数组
output：求大小相邻两个数之间的最大差
排序可以o(nlogn)解决 然后问我怎么优化
我想了没想出来 他提示用bucket 然后我就自己自己实现出来了 这部分用时有点久 不然我觉得以他的语速可以做三道题
有什么问题 我问tiktok的base啥的 他说sf 洛杉矶都有 进去都可以申请转base 那我可真的心动 感觉很好玩
然后说技术面就两轮 已经结束了 之后应该是hr面 我也不敢说 我也不敢问 过几天再问问结果吧
面了这么多公司 字节的体验真实一直的好 面试官水平也都很高 赞一个
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