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祈祷落幕时
编辑于 03-18 21:20
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算法岗部分面经整理

秋招告一段落,整理文件的时候发现之前记录的面经问题,主要是秋招前期的一些面试,后期由于实习比较忙没花时间整理。在牛客上学习了很多,也希望自己的面经可以帮助到有需要的人吧。

个人背景:本科211信管,硕士985软工,算是算法中的非科班吧。一篇国内水刊,两个天池比赛Top2%,两个实验室机器学习相关项目。

华为 - 算法工程师(实习)

技术面(60分钟)

  • 介绍天池的两个比赛细节,重点询问了如何构造特征
  • 介绍word2vec的原理
  • 叙述xgboost和lightgbm的区别
  • 介绍LSTM及其变种
  • 算法题
  • 对什么样的工作感兴趣
  • 反问环节

业务主管面(40分钟)

  • 询问简历上的一个比赛,问得很细,面试官比较在意推广性
  • 在实验室的代码量如何
  • 反问环节

实习的base在杭州,秋招最终去的base在深圳。

百度 - 商业场景研发部

技术1面(60分钟)

  • 自我介绍
  • 深挖项目,从数据规模、特征、指标、目前使用的模型方法详细介绍
  • 关于项目的指标,提到自己想的和交付方要求的指标不同,提了自己的想法,面试官表示赞同,也一起讨论了原因
  • 介绍了一下论文,因为是本科发的比较水的论文,所以稍微总结了一下
  • 深挖比赛,选择模型考虑哪些因素
  • 介绍lgb和xgb的区别
  • 挖了一下几个比赛的细节,还说其中一个操作他们也有类似的
  • 如何处理样本不均衡问题,并介绍公司如何处理
  • 聊了一下实习
  • 问计算机相关课程学的怎么样,语言学的怎么样,没有深挖
  • 还面试了什么公司
  • 场景题,类似基数排序,先是问所有排序中时间复杂度最坏情况最好的是什么,然后结合场景给出最快的方案(开大数组),面试官问了如何优化内存(位计数),然后给我介绍了公司如何继续优化的方向

技术2面(60分钟)

  • 手撕代码,场景题:给一个文件,里面存储着一个类别ID以及该类别的父类别ID,要求写函数处理文件,并能够根据查询的类别ID输出其所有子类别的ID,个人理解是把文件构造成多叉树,根据输入的节点输出其所有子节点
  • C++结构体初始化时,什么时候不写构造函数会报错
  • C++的vector底层实现
  • C++的sort底层实现
  • 介绍实习
  • 介绍比赛
  • 如何处理过拟合和欠拟合
  • 对L1和L2正则化的理解
  • 介绍一下SVM,遇到线性不可分怎么办,核函数有什么特点
  • 场景题,百度有海量的搜索词记录,返回TopK个高频词
  • 反问

腾讯 - 机器学习

技术1面(55分钟)

  • 一根绳子分成三段,能围成三角形的概率
  • 深挖比赛,截至目前给我感觉比赛挖得最深的
  • 介绍一下xgb
  • xgb的boosting如何体现,有什么特殊含义
  • xgb能否处理离散特征,为什么,如果要用怎么处理
  • lgb能否处理,模型做了哪些操作
  • 给一个训练样本,其中有一个离散特征,取值有100W维,怎么解决
  • xgb的分类树也是用残差吗,不是的话是什么
  • 什么是似然估计,什么是先验概率/后验概率,举例说明
  • 介绍word2vec,训练得到的word2vec的本质
  • 代码题:给个矩阵,0代表可以通行,1代表死路,求一条从左上到右下的路径

美团 - 到店事业群

技术面(70分钟)

  • 自我介绍,把自己的项目、比赛、论文、实习过一遍
  • 一个推荐的比赛,如何做召回、粗排、精排的,深挖了一下比赛的操作,问的比较细
  • 介绍xgb和lgb,改进了什么
  • 推荐问题中的几种排序
  • 是否了解过一些深度学习的排序方法
  • 介绍一下LSTM
  • LSTM解决了RNN的什么问题,如何解决
  • 代码题:给定一个目标值M的数组,返回数组是否存在和为M子集
  • 概率题:N枚真硬币是一面图案一面字,M枚假硬币是两面图案,选了一枚抛K次都是图案,问是真硬币的概率——贝叶斯
  • 智力题:25匹马,5个赛道,最多几次可以知道前三名
  • base优先级
  • 是否可以提前实习
  • 反问环节

云从科技 - 数据挖掘

技术面(50分钟)

  • 自我介绍,介绍到一半被打断了...
  • 本科与研究生成绩排名
  • 挑一个项目介绍,现在回头做会如何优化
  • RF与XGB的区别,Gini的物理含义
  • C++指针与引用的区别
  • Python列表与元祖的区别
  • 代码题:有序数组寻找目标值最后出现的位置
  • 从海量数据中寻找频数前1000的数据

面试题目记录的不全,也比不上大佬们哈哈。权当是为自己的秋招留个纪念啦。

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