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ray-95
编辑于 2020-04-29 14:44
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nlp面经-阿里,腾讯,微软,美团,头条,paypal,快手

本人学渣一枚,春招实习有幸过了几家大厂,在此期间在牛客网得到了很多帮助,也特意分享一下自己的经验,希望能帮助到有需要的人。

阿里:

阿里的面试周期最长,最初2月份参加预面试,到正式面试到收offer,经历了2个月。

  • 一面:1h

    • 面试讲项目
    • 项目中为什么使用lightGBM,比起xgboost的优点是什么
    • 因果词向量的应用场景
    • tf多个变量如何共享权重
    • SGD min-SGD的区别
    • 对epcho做shuffle,类似于哪一种优化器
    • 介绍一下优化器
    • 什么情况下不适用动量优化器
    • WGAN,要保证梯度平滑,使动量优化器容易过拟合,防止梯度突变
    • 介绍一下生成任务的做法
    • 用auto-regression的模型
    • beam-search,如何在做生成任务的时候,生成多个结果并且保证结果的多样性
    • 非自回归的模型如何一次性生成整个句子
      1. 机器翻译的最新论文
    • 做后序遍历,判断一个数组是否满足后序遍历
  • 二面:1h

    • 部门leader面

      主要问项目,项目难点在哪里

      介绍attention 和self.attention区别

      算法题目:

      1. 给定x种硬币,凑齐y元
      2. 给2种硬币,非均匀,计算正反面的概率,随机选1枚,抛100次
      3. ,重复1000次,如何计算2种硬币的概率
  • 阿里3面(交叉面):

    • lr模型的输入和输出分别是什么

    • lr对商品进行点击进行概率预测,输入需要做一些什么处理

    • Lr---对商品,估计商品点击的概率--预测

    • 什么情况下需要将连续特征离散化--- One-hot

    • lr按照分布需要将特征如何进行离散化

    • 树模型如何处理离散型特征

    • lr模型---根据做特征交叉,为什么

    • lr中如何缓解过拟合

    • 减轻特征工程的手段,--如何构建更多的特征

    • coding题目: 黑盒子,n是3的倍数个球,3种颜色,n个球排成一排,乱序 rgb

      • 只能只用两个api :getcolour O(1) --获取指定位置的颜色 Swap: ij 交换位置

腾讯

  • 第一次腾讯微信,一面挂:
    1. 自我介绍+询问简历内容
    2. 词向量的方法
    3. 正负样本不均衡的问题,如何解决
      1. 一种可行的方案是用拒绝推断
      2. 一种方案是用smote
    4. 介绍bert;bert如何使用transformer的encoding模块-bert的输入和transformer有什么不同
    5. bert有什么缺点
    6. XGboost和GBDT
    7. xgboost做树的分类的时候是怎么做的--
    8. 做过哪些nlp深度学习的任务
    9. 深度学习模型在训练过程中如何加速收敛
      1. 学习率/优化器(adam)/bach-normalzation/➕res+learn-rate
    10. 防止过拟合
    11. mse和交叉熵的区别----为什么用交叉熵
    12. 一对父母,已知一个人是男孩,另一个人是男孩的概率
    13. 给100亿个数据,怎么找到中位数
  • pcg笔试--部门的笔试
  • pgc一面:(30min)
    • 主要聊项目
  • pcg二面:
    • 模型学习中,正负样本的训练方式不同有什么影响
    • 引入词向量的相似性对于结果有什么不好的影响
    • 面试题目:给两个球,求解最坏情况下走多少步(采用贪心的思想)
  • pcg3面:(交叉面)
    • 主要问项目
    • 相似性匹配的常用算法
    • bert

头条

算法岗挂,后来大数据岗通过面试,主要在这边记录算法岗的面试经验

  • 一面:

    1. 问了bert ,transformer
    2. 用梯度下降的思路求开根号
    3. 写交叉熵公式
    4. 防止过拟合的方法
    5. transformer的中的attention机制,其中self-attention和encoder-decoder attention之间的关系
    6. 最小二乘法的推导公式,最小二乘究竟是什么,和极大似然的关系
    7. 在词向量中很稀疏和出现未登录词,如何处理
    8. 线性和非线性存在什么关系之间的关系
    9. logistic和svm之间的区别---svm自带正则化
    10. 依存句法如何实现---涉及crf-序列标注
  • 二轮面试

    1. 未通过,面试过程中沟通不顺利,面试官表现出不感兴趣

美团

  • 一面二面同时:

  • 主要针对项目细节进行询问

快手

nlp和风控工程师

  • 一面:问项目,着重问了第一个项目
    • 然后两道算法题,bugfree
    • 问了batch-normalization和layer-normalization的区别,然后问在inference线上模型如何处理
    • FNN-中有没有隐层
    • inference-batch-nor---针对一条输入
  • 二面:
    • position位置,信息
    • transformer为什么用+不用concat
    • Drop-- 实现方式上是否会有差别----train 和test上有什么区别
    • train会有一定概率抛弃,test会保留全部,train会除以概率
    • dropout 和L1 和l2是什么关系,有什么异同
    • 做题--两种方法实现

paypal

数据科学家岗位

  • 一面二面同时:
    • 项目+场景题
    • 如何防止过拟合,dropout为什么可以防止过拟合
    • sql的题目
    • 具体问项目,问具体的实现策略
  • 三面
    • 变量与target相关性的描述
    • 特征组合
    • 特征重要性判断
    • 模型好坏的评估
      • acc recall f1
    • 分数映射是否符合正态分布

微软

全程刷题

  • 一面:
    • 刷题,两题,都是动态规划
  • 二面:
    • 外国人(英文面)
    • 半个小时聊项目
    • 半个小时刷题

后记

因为我比较菜,所以很早就开始准备实习招聘,从2月份开始陆陆续续刷题,准备知识点,到三月4月开始面试。三月份前期面试屡战屡败,腾讯,头条都挂了,一度自闭,觉得实习找不到了。不过还是咬着牙准备,一边准备一边投。逐渐的开始找到了面试的状态,3月底的时候通过了微软的面试,后面就比较顺利的都通过了。现在回想起来,还是早准备早做打算,越早投hc越多,也能给自己更多的缓冲时间。实习招聘暂时就告一段落了,这就是我的全部经验分享,能给大家带来一些些帮助就再好不过了。咱们秋招再见~

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