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牛客思座
编辑于 2020-08-18 17:12
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英伟达一面面经

投的是Solution Development Engineer岗位,面试持续了1小时。
第一个环节,介绍项目,两个面试官,有一个一言不发,另一个感觉懂得挺多,经常打断问细节。
第二个环节,基础知识考察,是真的狂轰乱炸,而且非常强调算法思想的本质问题,由于自己简历里面写了了解强化学习,有三分之二的问题是关于强化学习的,剩下三分之一关于NLP。
大致回忆一下每个问题:
1.MC和TD,区别、各自优缺点?
2.value-based 和 policy-based, 区别、各自优缺点?
3.介绍Actor-Critic
4.DQN里面最出名的两个trick
5.一句话简要介绍马尔科夫过程
6.on-policy和off-policy,区别?

NLP系列:
1.word2vec的致命缺点
2.Transformer/BERT效果卓越的本质优势
3.不用one-hot也不用embedding,可以训练NLP问题吗?(这道题不会,面试官也没说答案)

第三个环节,英语即兴演讲,两个主题选一个,介绍自己的校园或者最喜欢的一件事物。
第四个环节,对方面试官介绍他们的team,主要是面向工厂的应用工程师,利用AI技术提升工程效率以及对原始数据进行一些data mining的工作

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