首页 > 万得NLP算法一面
头像
Create_Monster
编辑于 2020-09-21 21:11
+ 关注

万得NLP算法一面

说好的轻松愉快不见了 : )

自我介绍
没论文
项目/工作经历提问 问得比较深入发散 模型的选择,其他应用等

Naive Bayes, random forest, svm, logistic regression, xgboost, gdbt全家桶,每个都详细问讲区别讲联系讲损失函数
一些模型独有的问题:
- svm核函数 种类,如何选择,如何应用
- random forest引出 bagging boosting,区别
- random forest 分割依据 (忘了)
- random forest 随机在哪里(特征,样本选择)
- lr 和 rf 在输入上的不同
- xgboost 二阶导数
- 等

HMM CRF双雄
- Viterbi

tf-idf 公式 如何用tf-idf计算文本中的关键词
- 引申至关键词抽取 问答模型 squad
word2vec, glove, fasttext细节挨个问(fasttext没用过,不会):
- CBOW, skip-gram
- Hierarchical softmax, Negative sampling 都是怎么实现的
- glove word2vec 区别
- 等

roberta 效果好的原因
bert 他本人蕉迟但到:
- 介绍下(MLM NSP),用的是?(Transformer 的 encoder)
- Transformer encoder模块包含了哪些(。。)
- 残差连接的作用(防止梯度消失)
- 激活函数用了啥(gelu),和relu的区别
- 介绍self-attention,优点是?
- bert ELMO GPT 三兄弟比较
- 等

Dropout,BN,LN 三兄弟都出来讲两句

排序算法都知道哪些;说说堆排序吧

####以下是熟悉的陌生人区域####
1. 操作系统里的某某锁(不记得是啥了,名字稍长,反正不会)是怎么实现的?
2. 线程、进程
3. Python
- 垃圾回收原理算法
- 多线程多进程(本人崩溃的顶点)
- 全局解释器锁(没用过不知道我不会)
- 装饰器
4. 数组 链表
5. 欧氏距离 曼哈顿距离
6. Linux 软链接 硬链接 (不会)
7. 并发

考察算法题:
编辑距离 讲讲吧(leetcode动态规划,我叽里呱啦口述了转移方程一堆下标,真正的只有懂的人才能听的懂)

期望薪资多少?

反问,心态有点小崩,随便问问:
1. 工作时间?
答:比互联网压力小,偶尔会有加班但也不会很晚,没事的时候6/7点钟也可以走(翻译:加就完事了)
2. 工作内容,万德NLP都负责做些什么?
答:(熟练的Job Description背诵(朗读))
3. 入职培训问题?
答:入职培训1个月,与工作环境隔离;未来一年也都会有导师带

互道感谢,告知我2天内HR会联系,共计时61min;第一次不做题的纯问了一个小时,而且还有非常多的遗忘和知识的盲区,有点难受

另:写完面经后有些恍惚,八股文其实也就这样了喔(可惜我并不是优秀的八股文背诵者);但是人菜也没啥理由好找的,
秋招至今也没有心仪的offer(也没有不心仪的offer),人也在佛系和烦闷之间不停地徘徊;
为了回馈牛客网优质的社区,总想写篇面经;但之前的公司面经(字节/阿里/拼多多。。。)已经很多,而万得的很少,所以我想这也是时候克服一下懒惰了;
人菜就要多练习多思考,机会总是有的,秋招这几个月我也进行了很多自身精神世界的探索,过阵子有机会也会试着写写和大家探讨;
秋招可能已经差不多了,诸君我们春招再见!

更多模拟面试

全部评论

(4) 回帖
加载中...
话题 回帖

推荐话题

相关热帖

近期热帖

历年真题 真题热练榜 24小时
技术(软件)/信息技术类
查看全部

近期精华帖

热门推荐