【撰贴目的】
牛客平台的牛友们在2020年的春招和秋招中给了很多帮助，让自己对公司\部门\岗位的需求和软硬性要求有了更清晰的认识。在此把我自己在2020年秋招的面经和感悟分享出来；以积攒人品、感恩牛客、回馈社区！
【个人背景】
本博均985、现北京Top2计算机类博士生。主要方向为人工智能-自然语言处理，本博两阶段GAP均前2%、现有若干顶会和非AI方向的会议论文（累计只是能凑合毕业的那种）、缺少高质量ACM竞赛经历。 再次强调，大家如果有相似的意向企业\部门或者相似背景，该贴的参考意义会更大一些。其次，求职的考核方式因企业\部门小组和面试官的不同而不同，所以切勿盲目搬运！
【投递情况】
总体目的是秋招提前批报选企业特殊计划，能去则去退也无妨（因为正式批还有一次机会）。所以主要目的是看看自己能够到什么样的上限，以免错失良机而后悔半生。当然这种也许并不是一个很好的选择，因为企业的应聘都是有记录的，自身的精力和状态也有限，所以切勿无畏地海投。我投递的公司有：
1、阿里巴巴；
2、华为；
3、字节跳动；
4、小米；5、京东；
6、腾讯；
和诸多顶会拿到手软的大佬们比还是自愧不如的，但希望能够给一部分同学提供到有益信息吧。
下文为个人经历，提供了详细时间线可供大家参考大致进度；另外由于记忆原因不可能将所有问题细节都回忆到，但自己尽可能提供完整；同时由于和部分公司会签订了《商业秘密保护承诺书》，所以我对需保密细节就不透露了。
【阿里巴巴】
之前春招时撰写了一则面经（https://www.nowcoder.com/discuss/430265?source_id=profile_create&channel=1013），这里就不重复展开了。阿里的实习生们8月底9月初陆续结束转正答辩。
转正答辩
- 造成实验结果的原因分析
- 整个研究流程的理解
- 接触的业务
PS：实习期间对组里的具体业务有了一些了解、同时也深入体验了阿里人的工作生活模式、重新认识了学术界和工业界的不同技术目标下的两种工作模式。因此也建议未来的学习学妹们（也有可能是学长学姐及同届学友）可以考虑尽早到中意部门参加实习、以更好地了解、规划和选择。
【华为】
华为继续春招结果进行了技术加面和HR面（前后加起来一共6轮；本文的轮数=笔试次数+机试次数+技术面试次数+HR面试次数），前述面试同样在上述面经链接内。技术加面（07月16日）
- 目前文本分类任务存在的问题？
- PS：基本是研究方向和文章细节、后面是小聊。
- PS：一道字符串的题特殊用例一直在尝试导致耗时较长，三道题我的得分率也没有很高，大致估计处于中游吧。
- 就业意向？
- 是否单身？
- 自己工作的介绍？
- 总结达摩院的优缺点？
- 如何看待GPT3？
PS：HR取得联系告知已通过所有考核，八月底会出一批Offer。
【字节跳动】
简历投递日期为06月17日，之后一共进行了3轮考核。一面（07月28日）
- softmax操作概述？
- 局部归一化是什么？
- 如何更新HMM\CRF参数？
- 抖音如何消除恶意广告？
- 黑客如何通过文本手段攻击垃圾过滤系统？
- 语言模型概述？
- RoBERTa与AlBERT的区别？
- 机试题1：买股票受益最佳化（仅一次卖出）
- 机试题1：买股票受益最佳化（可多次卖出）
- 数据增强的几种常用机制？
- 两个文本的相似度有哪几类方法？优缺点如何？
- 进程与线程的理解？
- 死锁的发生时机与解决策略？
- 机试题1：素数判断
- 机试题2：sqrt算法
- 风控安全如何识别好与坏行为？
- golang线程池的工作原理？
【小米】
简历投递日期为07月01日，之后一共进行了4轮考核。一面（07月09日）：
- 解释知识蒸馏、层次蒸馏
- 对于语音交互类的产品，如何判断用户是否说完？
- 意图识别系统如何设计？核心技术介绍？
- 数据分布不均衡时（例如100:1左右），如何缓解该问题？
- 在线服务对性能很高时，BERT的推理时效性如何缓解？
- PS：面试官竟然忘了此次面试，还好邮件里有电话我直接拨过去提醒了一下。他技术扎实并且人很nice，聊地还不错。
- 博士论文分块介绍？
- 小米基础AI平台每天100亿的调用量，需要考虑哪些因素来提供更好的服务？
- PS：我提前了20分钟进场发现面试官已就位😃，因此开始得比较早，只进行了半小时就结束了。之后收到三面面试官的邮件说之后会给我发Offer（同时再次感谢它的高校教职岗位推荐）。
- 介绍你的实习职责？
- 职业规划大致情况？
- 目前Offer情况？
- 不同公司间怎么考虑的？
- 是否单身？
- 期待的薪酬范围？
- PS：我没有在谈薪上很强势，还是想让对方根据我的情况觉得合适就好。
【京东】
简历投递日期为06月24日，之后一共进行了7轮考核（HR面更像是沟通意向，先暂算作一轮考核吧for brevity）。
一面（07月03日）- 你对电商问题的效率问题、配送问题、安全问题的看法？
- 网站建设以及网店商品过于冗杂如何解决？
- 精准推荐技术要点？
- 智能客服技术要点？
- 忘了记录，抱歉
- 忘了记录，抱歉
- Text Representation任务的技术演变概要？
- BERT简介？
- self-attention和attention的区别？
- 上下文重要性的度量？
- 小聊知识图谱（不算是问题吧，基本就是对话形式）
- 小聊强化学习
- PS：四面那天我有点发烧了，也许逻辑有点迷糊。
- 忘了记录，抱歉
- 类目预测的label标准答案如何获取？
- 前平衡、中平衡、后平衡的技术要点？
- PS：这次是加面，平均的话应该没这么多轮。
- Offer情况？
- 就业意向？
- 期望薪酬？
【腾讯】
简历投递日期为06月25日，之后一共进行了8轮考核。一面（06月29日）
- 现场求决策树的信息增益？
- 介绍你的往年工作和主要贡献？
- OOV如何解决？为什么不用字符级粒度来解决？
- L2和Weak Decay区别？
- BERT优化机制？
- ML的优化器有哪些？
- 介绍BERT Attention？
- 介绍ELMO模型？
- 语言模型的单双向？
- ELMO与BERT区别？
- EMLO如何使用？BERT如何使用？
- BERT给下层传递的embedding是什么？
- 如何知道预测对应的那个词汇（即全局概率分布）？
- 最优秀的工作是哪块？
- 介绍下Regression Tree？
- 介绍下ST树？
- 机试题：O(1)空间复杂度下的数组元素去重。
- PS：这应该是我经历过的唯一问题密集度翻倍的面试，没有之一！
- 某篇文章各种细节？
- 动态规划与递归的理解？
- 对CNN的理解、Max-Pooling的理解？
- 你对频率域卷积的理解？
- 机试题：字符串间的最小编辑距离
- 介绍Early Stopping机制？
- L1与L2的区别？
- 房价预测回归问题？
- 新产生的数据（游戏、电视剧）没见过该如何发现？
- 实习期间的主要工作介绍
- 介绍序列标注CRF模型？
- 解码过程：维特比、beam search的区别及时间复杂度？
- 介绍文本分类任务的技术演变？
- 新闻场景如何找出关键词？
- 介绍tfidf？缺陷是什么？
- 聊天机器人的回答如何设计？
- 机试题：二叉排序树的最短路径、字符串替换。
- 解决过拟合的方法有哪些？
- 主题分类会存在什么问题？如何解决？
- 分类中如何区分bias和显著词？
- 介绍Word Embedding任务的技术演变？
- Hyperbolic Embedding与Gaussian Embedding的区别？
- 介绍TCP三次握手协议？
- query纠错系统如何设计？
- encoder-decoder主要机理？
- 关键词抽取系统如何设计？
- 知识图谱如何引入？
- 文本集合为一亿量级的情况下如何进行相似度计算？
- 概述聚类算法？
- PS：这面面试官好像很不严肃的样子，有点像我在面他😅。
- 你对工业界的工作模式如何评价？
- 意向薪酬？
- 主要是聊聊研究方向及未来的职业规划吧。
- HR后的加面（当天）大佬最后说欢迎我的加盟然后与HR加了微信说等阿里的转正答辩后再取得联系（虽然没有专门的邮件通知但也算是oc了吧😥；后面收到OC邮件了）。
【其他情况】
- 同时我也投了美团（07月14日），但与一面面试官沟通（07月30日）的时候觉得对方的业务自己不是很感兴趣，和他说明了情况后委拒了后续的面试（如果有的话）。
- 也投递了百度的算法岗（07月11日），至今没有任何联系的迹象，系统也没挂掉。猜测最主要的原因还是自身实力没有达到对方能面试的bar，所以只能继续加油了🤓。
- 之后就不打算继续投递了，一个是已经获得了心仪公司们的offer，另一个是个人精力有限且还有毕业年的其他任务去忙。所以就暂别秋招咯🤕！
【秋招箴言】
- 拿出自信、保持谦逊，诚恳和善、儒雅待人。总有一撮人在自己的条件以上、也总有一些自己能够打败的对手、企业也不是只招排位第一的一个人，因此不用过度担心条件过于优秀的竞争者，同时各种面试官的评价维度不一致\业务需求不一致都会导致莫名其妙地“挂掉”，这都很正常。所以拿出自信参加考核，不要过早叹气也不要妄自菲薄；同时保持谦逊态度，切勿对面试官表现出“我不愿意来你们公司或者别再给我打电话了”等傲慢态度。大家都在积极维护自身的组织，诚恳和善唯第一！
- 现在谈问问自己想要什么或许并不合适。经常听到高管给这条建议，其实这句话说地很大且很远（至少对于我来说）。周围大部分人未来的预期无非就是安居+乐业，有温馨的居所和快乐的工作，但星辰和大海也是需要门票的，在达到理想目标的路上肯定不会一帆风顺。为此，在京挣钱+回乡定居是一种选择、学术工业两界互转也是一种选择，因此综合考虑自己的能力和可拥有的选择权，鱼和熊掌也并不是的不可兼得的。单纯从现在应届生的角度直接选个自己未来想要的，我觉得对很多人来说为时或早。当然，对于已经有明确的职业规划的同学来说，尽早到意向单位就业肯定是一个不会输在起跑线的选择。
- 讷于言而敏于行。大家的选择因人而异、无对错之分、更无高低贵贱，切勿指手画酸葡萄，尊重他人的选择。作为21世纪的弄潮儿，语言上要保持木讷，执行上要行动敏捷！
- 不多说了，越来越像离题毒鸡汤。最后，在此感谢往届牛友们的各类信息及面经，也希望更多牛友们也能收获心仪Offer。青山不改，绿水长流。但愿大家能够保持现在这份上进精神，在合适的时间到达“远方”。
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