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Geekiness
编辑于 2020-10-13 20:38
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【秋招部分算法岗面经】我的offer你快点来

6月秋招至此,6月拿到第一个offer(美的)后就颗粒无收了,万万没想到第一个也是最后一个哇....本人211本985女博,非CS专业强转算法,投了三四十家了,有机会面试的寥寥无几,适逢最近海康和大华给面试机会了,赶紧虔诚地来牛客发帖,用我仅有的面试经验希望能帮助到大家,offer不来求职不止
PS:今年求职的最大感受就是,很多单位对博士的研究背景很在意,就算你用过一些算法,但不是做那块的就“打扰了”。此点同样体现在好多厂我都挂在了简历上,想不通啊想不通。

美的超级星:
(直接投的金数据,没有部门也没分具体的岗位。)
  • HR打来问想在哪里工作以及想做什么,答:江浙沪、算法。
  • 技术面+主管面+HR面:
  1. 三个人一块视频面,先个人介绍,再问项目,中间穿插问成果,然后问算法落地;
  2. 反问。了解到是厨浴事业部,所以问了下数据挖掘的应用场景和数据规模。对方介绍地很详细。
  • HR谈薪资:
几天后HR就发来了薪资(通知你,不能argue)。但当时没告诉我岗位和工作地点。我反问后,推给我部门主管微信,由我自己细聊了解清楚。
  • 总结:非常快,只有一面,没问数据结构也没撕代码。

中兴蓝剑:
(6月底投,7月中面完两轮,就没有然后了)
  • 一面:闲聊,主要问你不是通信背景为什么要来中兴,建议去别的单位(懵...)
  • 二面:问项目、职业规划。我反问后强调欢迎不同背景的同学来投算法(你们一面二面好歹统一一下啊喂...)
微博:
(面试时间临时有事,我紧急回邮件过去帮我改了<----撞车的可参考)
  • 一面:
  1. 深挖项目细节。
  2. 数据预处理、训练集验证集测试集划分、模型验证效果不佳怎么办、模型测试效果不佳又怎么办、模型过拟合怎么办;
  3. 以简历中的算法为例,详细介绍算法原理,模型待调参数、模型超参数,模型如何调参;
  4. 介绍最近看过的一篇论文(我讲了小样本研究综述,让我介绍元学习,举例算法、适用场景等);
  5. Python中数据结构有哪些,各有什么区别,适用于处理什么问题;
  6. 问我对推荐算法了解多少(表示不了解...)面试官当时就有点黑脸,说他们是推荐算法部门,我投简历怎么不看清楚岗位要求(我没想到是推荐算法的部门捞我啊....)

远景智能:
(投的牛客SP.)
  • 一面:
  1. 深挖项目细节。给了几个应用场景,让设计算法实现:1) 瞬变故障的故障退化趋势如何预测;2)工厂数据标签缺失,怎么办;3)如何利用现场工人的不同经验来完善你的模型(如何利用外界信息来建立特征工程,融入建模中);4)利用数据挖掘建立了统一的预测模型,但设备间有个体差异,如何考虑这个问题,能否设计模型包含这部分信息;
  2. 介绍下Attention机制,以CNN、GAN为例,说下怎么加attention;
  3. 我项目中提到了算法降低了故障误报率,问我在线监测的误报率是怎么判断的。
  • 二面(貌似是boss流):
  1. 体验不太好。面试官上来就是扬着下巴问你。了解完我的项目后,开始问我对设备机理了解多少,具体有多少回路,举例说说某个回路的结构。我表示对设备机理了解不深,主要是进行数据挖掘。就开始说我做这些连机理都不知道巴拉巴拉(哎,行吧,是我菜)。最后教育了我一番以后做科研要落地,说他们单位做算法的也是要几年几年到厂区待着的巴拉巴拉,就结束了。(是我不配)
  • 总结:伤心,这个单位本来研究背景挺贴的...二面仿佛在进行毕业答辩

oppo-机器学习算法工程师:
  • 一面:
  1. 自我介绍;问项目,从对象、算法、到结果;
  2. GDBT、XGBOOST;
  3. LR、最优回归;
  4. 列举已知的聚类算法;
  5. 问论文情况;
  6. 最喜欢什么课程(问到他了解的课程为止),然后开始问运筹学问题:1)概括下运筹学课程;2)带约束的目标方程怎么求解;3)带不等式约束的目标方程怎么求解;4)最短路径问题(忘了,提示我说动态规划)。
  7. 反问。

华为-某部门算法工程师:
(华为可以先联系部门,然后初面聊聊看是否匹配;博士的话可以先技术面,过了以后再约笔试和终面,华为内推真的很重要!
  • 初面:
  1. 聊项目;
  2. 反问该部门做的内容;
  3. 讨论你过去后可以做什么。
  • 两轮技术面:
  1. 因为我投的部门相对比较匹配,于是一个月后就直接先技术面了,没有走先笔后面的流程。
  2. 一个上午直接两轮,两轮接着。
  3. 问常用语言,回答Python。然后直接问Python相关的数据结构,问到你不会答为止。
  4. 开始手撕代码,一轮一道。:1)找不大于n的范围内的孪生素数对的个数;2)英文字符串S,对S重排后所有不相同的排列数。
  • 等笔试,笔试好了以后终面。(此处跪求通过!

阿里-某部门算法工程师:
(阿里也是先了解部门找人内推比较好,内推真的很重要!
  • 初面:
  1. 发简历给部门内人员看了下,觉得匹配后投递;
  • 笔试:
  1. 两道AC一道;
  • 一面:
  1. 笔试一周后约电话面,详细问项目,以及项目内的算法、数据规模、变量情况、数据预处理、特征选择等;
  2. 因为我投的部门偏工程,所以问了我对算法落地的看法,难点、如何解决确保算法做到项目上能让应用方满意等。
  3. 反问。
  • 然后就没有然后了,27号面的一面,不知道是不是挂了...(此处跪求一个二面!

苏宁-1200项目算法工程师:
(一面后面试官觉得我方向不太匹配,帮我转了别的部门,又来了一遍一面)
  • 笔试:苏宁的笔试受人诟病,请自行搜索笔试贴;
  • 一面:
  1. 问项目、数据结构;
  2. 问图像处理的知识(我不太了解...);
  • 一面again:
  1. HR打来说上一个一面面试官反应我的方向不太匹配,帮我推到其他部门;
  2. 问项目、数据结构;
  3. 问觉得大数据应该是用在苏宁的哪些业务上(当时答了智能家居、广告推荐、物流调度这些);然后举一个具体的业务详细说明;
  4. 反问;
  • 综合面:还在等HR帮忙约时间....(此处跪求一个综面通过!
上海某军工(不敢说):
(从宣讲会上了解到有算法需求,所以投了下,目前唯一一家给我面试机会的军工)
  • 一面(上海现场面试):
  1. 签到,签到册随手一翻,全是上海top2那两所的硕博...今年连军工都内卷了吗...可怕;
  2. 排队1小时,面试5分钟。1分钟英文介绍,3分钟项目介绍,等待提问。
  • 总结:聊得很泛,感觉面试官们不想招人...而且说几句就相视而笑,然后叹气。然后一直问我为什么要来这里(一种,你去互联网啊为什么来这儿 的感觉...
再写一点其他小伙伴的面经,积点人品。

百度-某部门算法工程师:
  • 一面:
  1. 介绍项目;
  2. Linux常用命令,如何实现后台运行;
  3. 线程与进程区别,python多线程的缺陷;
  4. Kmeans原理与步骤;决策树原理;
  5. 数据类别不均衡怎么处理;
  6. 手撕代码:三数之和,力扣原题。
  • 二面:
  1. Transformer原理、Self-attention原理;
  2. 模型过拟合怎么办;L1/L2正则化区别;
  3. 归一化,正则化区别;
  4. 手撕代码:背包问题(动态规划)。

字节-某部门算法工程师:
  • 一面:
  1. 手撕:在有序数组里找指定元素第一次出现的位置(二分法);
  2. 手撕:信封嵌套问题(LeetCode 354);
  3. TCP/UDP;
  4. Word2Vec的原理;SVM对偶优化的原理;OpenCV用过什么库。
  5. 排序算法有哪些,快排怎么实现。

再纪念一下投了简历杳无音信的几家单位,希望等大佬们挑选完后还能让我诈诈尸:腾讯、联想、商汤、小米、京东、完美世界、网易游戏、TPLink等。

还没拿到心仪offer的小伙伴们我们一起互勉,offer不来校招不止;已经拿到心仪offer的大佬们请让我沾沾喜气!








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