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记记面经而已
发布于 2020-08-24 12:57
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社招一年:小米算法面经(推荐算法)

小米推荐算法面经

写在前面

猿辅导面试通过后,也算有了一些信心,差不多找到面试的状态了,后续的面试也顺利了很多

刚开始准备面试的时候,多刷刷面经,有了几次面试经历之后,要自己多复盘,想想面试的时候,什么地方回答的不好(主要是项目经历的部分)

算法题方面就算是硬实力了,需要好好刷题
牛客题霸 https://www.nowcoder.com/activity/oj 搞起来

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一面

  1. 先自我介绍,我的习惯是经历简单介绍一下,然后自然转向准备最充分的一个项目开始详细讲,面试官感兴趣的话最好,不感兴趣的话会直接打断的。主要介绍了项目的背景,难点和解决方案,面试官关心的点主要集中在问题抽象和损失函数,讲清楚为什么这么做,项目大概聊了半小时左右
  2. 机器学习基础:推导 lr,写出loss和梯度(比起推导svm来说简直就是送分题,要是写不出来的话估计会直接挂,基础还是要好好准备)
  3. 算法 链表对折 1 2 3 4 5 变成 1 5 2 4 3
    拆解一下题目,(灵活)
    a. 找到链表的中点 牛客题霸: 链表中倒数第k个节点 是找中点的复杂版,都是双指针解法
    b. 翻转后半段链表 牛客题霸: 翻转链表
    c. 合并两个链表 牛客题霸: 合并两个有序链表 是复杂版

二面

项目介绍

  1. 先介绍项目,主要聊了项目背景和收益,收益具体怎么衡量,项目如何上线生效
  2. 算法题 m*n的二维数组,只能往右或者往下,找最短路径,n空间 牛客题霸: 矩阵的最小路径和
  3. 有了解过设计模式吗?(答了常见的工厂模式和单例模式,对应的应用场景,简单扯了一下装饰器模式,也是看xgb源码看到的,其实不会用)
  4. 系统设计需要注意什么,如何设计一个系统,系统性能如何评估,需要考虑哪些指标(考察点应该是线上的系统了,指标比如内存使用率,qps,99 39 49时间之类的)
  5. 之前帮阿里云录制过一些深度学习的入门课程,简单聊了一下相关的内容

三面

  1. 介绍xgb
    a. gbdt和xgb的区别(居然没有问lgb)
    b. 怎么选最优分裂节点,怎么加速,预排序有什么作用,怎么分箱,等宽还是等深
    c. 怎么处理缺失值的,预测时候缺失值怎么办
  2. 为什么离职,希望一份什么样的工作
  3. 有没有什么问题想要了解的(问了业务场景 工作内容)

总结

整个面试下来,感觉问的基础题偏多,机器学习的内容偏多,基本没怎么聊深度学习相关的事情。工程方面的问题也有涉及,感觉应该是推荐系统早期的建设阶段,更多的工作内容偏向于工程落地实现

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