4/17更新，美团oc

4/16更新，腾讯oc了，快手oc了，360hr面完了，美团还是没消息。

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把自己面的公司记录一下…

去哪儿

以前的贴子有写，就懒得copy了，有兴趣的自己翻主页吧。

一面

hr面

蘑菇街

以前的贴子有写，就懒得copy了，有兴趣的自己翻主页吧。

一面

二面 挂

京东数科

以前的贴子有写，就懒得copy了，有兴趣的自己翻主页吧。

一面 挂

京东广告

一面

二面 被告知hc不够，挂

还是围绕论文来问的，问的不深，也没有太多参考意思

微软

以前的贴子有写，就懒得copy了，有兴趣的自己翻主页吧。

一面

二面 挂

钉钉提前批

一面

1.介绍你的第二篇论文，

2.介绍你的第二个比赛，后面复盘过吗？觉得还有哪些可以提升的地方。

3.介绍你最近看的论文

飞猪提前批

一面

1.介绍整个推荐系统的流程

2.召回里面是每个用户和物品都需要去计算吗？比如十亿的量级

3.协同过滤用在哪儿？itemCF和userCF的区别

4.介绍你的一篇论文吧？

5.发一个最近写的代码过来吧，然后照着讲一讲

6.你的比赛的难点和创新点是啥

7.海量数据取topk，复杂度是多少，还有其他方法吗？

8.point-wise和pair-wise了解吗？说说区别，为什么要使用pair-wise

9.你的毕设是啥方向，你这个多任务模型第一个是分类，第二个是推荐，可能不是很相关，你怎么理解？

淘系提前批

一面

1.介绍你第一篇论文

2.你这个深度学习模型的复杂度是怎么样

3.你把用户分成看了不买和看了要买的，看了不买的你推荐给他有啥意义？（emmmm突然想吐槽这个面试官，啥问题啊。。。。）

4.介绍一下xgboost的原理

5.为什么树模型不用归一化

6.非平衡数据怎么处理

7.深度学习过拟合了怎么办

8.深度学习的梯度消失是为什么

新零售提前批

一面

只聊了论文，沿着论文问场景延申，所以问题都不是很有参考意义，随便贴几个吧

1.图嵌入的思想

2.你觉得是做一个图好还是多个，比如你的长期做一个图，短期做一个图

3.如果我想要一个多兴趣的模型你怎么做

阿里搜索推荐

另开了一个帖子写这个，有兴趣的话可以去主页翻一翻

一面

二面

三面 gg

快手

一面

1.你的最早的这个项目是做推荐算法相关的开发是吧？那在这里面你有对cf做优化吗？

2.介绍你的第二个比赛

3.你最开始用fm，deepfm和dcn做baseline，那你分别介绍一下这三个模型吧，

4.手推fm

5.第二个比赛的评价指标是啥，AUC吗？那你说一说auc的定义和计算方法

6.auc实际上衡量的是什么能力，

7.roc曲线是否会出现先增后减的情况

然后从leetcode找了个题让我写，题目记不太清了，好像是有很多车从不同位置出发，速度也不一样，如果后面的车追上了前面的车，那两辆车合并为一组，然后同速行驶，问最后到终点的时候有多少组。

最开始想了个思路说给她听了，她说可以，但是会比较麻烦，然后提示了我一下，最后写出来了，然后就让我等一下，她去叫二面的面试官

二面 等开奖

三篇论文挨个问，问的也不深，所以都忘了，然后写了个有重复的twosum，就结束了

希望这周能oc

美团

emmmm，都是问论文，和一些基础问题，问的都和前面的面经差不多，懒得写了。也许愿这周能oc吧

一面

代码题 层序遍历二叉树

二面

有序旋转数组查找。二维数组解压缩，比如[1,[2,[3,4]]]解成[1,2,3,4]

三面 等开奖

360

一面

1.让画图给他讲论文

2.还是讲论文，好像还问了gbdt和xgboost的区别，还有bagging和boosting吧，反正都是些面经里面常见的机器学习问题，所以面完就忘了，没有印象了。

面到后面也很疲了，放弃了面试完就直接写面经的习惯，所以记不住太多问题了

代码题：1.二维矩阵最短路径 2.任意节点开始的二叉树的路径和

二面

面了半个小时，也是画图讲了一篇论文，问了一些输入输出的细节，然后就开始跟我谈心，讲他做算法的感悟，

半个小时的面试可能面试官自己就讲了20分钟。。。

讲真，受益匪浅，这位大哥跟我说做这一行最重要的还是从数据出发，分析数据，从数据反应出的现象去寻找问题，再思考原因，然后去做出自己的假设，假设有可能对，有可能错，但这也正是做算法的魅力之处。有经验的算法工程师的假设都是建立在对数据和对模型底层特别了解的情况下。

模型不仅仅只是工具，做模型的时候不要一蹴而就，要一点点的加东西，你要去弄懂你为什么要加，加了能带来什么改进等等。举了很多例子，很生动很形象

让我多学底层，多思考，不然以后就只能成为调参师了

哎遗憾的是他没能多问我一些问题，其实还很想多跟他阐述一些我的理解和思考，让他再指导我一下。

希望能过二面，有机会还能和这位大哥聊一聊。

京东广告部2.0

没错，还是京东广告部，我又投了一个其他的组，我不信这次还能因为没有hc把我刷了

一面 等消息

1.问论文，问比赛，问对deepfm和dcn的理解，问对图嵌入的理解等等

做了两个代码题：pow(x,n)和链表的中间结点。

面完一看时间，面了快俩小时，但是真的就只记得这几个问题了。。。

京东广告部3.0

昨天接到电话，说是京东的，然后约面试，当时没多想，以为是京东广告部2.0的一面过了，这是二面，然后就直接面了，面完才发现这又是另外一个组的一面

噗，有点尴尬，但是我真的都想不起来我投过这个组。。。结果面试官还问我这两个组想选哪一个。。尴尬至极

1.同样也是问deepfm和dcn，还问了wide&deep

2.介绍了我的第二篇论文

3.rf和gbdt的区别

代码题：链表反转+最长上升子序列

4.还问了些啥我忘了，反正不太会，哦对，问了很多python的知识，，这个组是做京东自己的深度学习框架的，所以偏开发，一直问我又没有分布式的经验这些。。唉真的不会呀，我就是个只会用python刷题的弱鸡啊，，

面完略难受，深刻的感受到自己的工程能力很孱弱，，，唉拿到offer再慢慢补吧。。

腾讯

一面 状态变复试之后12天未约面被释放

1.问了个比赛，对我的特征工程表示不解，在那里纠结了好几分钟，

2.介绍fm，deepfm和dcn

代码题：有序数组查找target第一次出现的位置、链表选择排序

被捞之后又一面

1.问了第二篇论文和第三篇，表示很感兴趣，说还没见过这么做ctr的。。。

2,画图解释论文。（我发现腾讯面试的一个特点就是很抠各种奇奇怪怪的细节，关注的点都是其他公司从来没问过的）

3.深度学习的过拟合怎么解决

4.详细介绍l1和l2

5.介绍bp

6.介绍sgd和bgd还有mini bgd，和它们的区别

7.为什么l1能选择特征，我按博客和知乎看的答案加上自己的理解跟他说了，他说他不这么认为，然后问工程上是有个技巧来做到的，，，emmm没听说过，然后就直接过不懂，面试官也没为难，直接跳过了

代码题：kmp

二面

1.问了第一篇论文，直接开屏幕共享，拿着论文一点点给他讲，又是关注各种奇奇怪怪的细节，哎幸好所有的工作都是我自己做的，所以都应付过去了，他也没说什么

2，一个处理文件的代码题，不会做，直接放弃，他说我还得加强工程能力啊。。。。

当时面完就觉得凉了，连题都不会做肯定gg，结果过了几分钟一刷新，发现官网状态变hr面了，，，，，啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊巨激动，，可能是我前面论文那一块所有的细节都答出来了所以面试官觉得还行就网开一面了。

hr面

等了一个周末，等来了hr面，然后面完几分钟就变成了已完成状态，查了一下是offer报批中，许愿别出幺蛾子了，直接oc我吧，，啊啊啊啊求求腾讯爸爸了。