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cuber~
编辑于 2022-02-21 10:49
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机器学习BAToffer经验分享 阿里 腾讯 字节跳动 快手

简介

2021届硕士,面试已经过去很久了,一直想总结但是拖延了很久,现在尝试总结一下,希望对大家有帮助,也欢迎找我沟通交流。(一定要去看文末)

一些个人情况

华科本硕,数学方向,投递的主要是机器学习岗位,也拿到了几家大厂的sp,ssp,最终选择了去阿里云。LeetCode从研一开始刷,陆陆续续也刷了有上千道题目,研二开始沉迷周赛,最好拿过周赛第一的成绩,感觉刷题对面试还是相当有帮助的,只要大部分的周赛题目能够AC,面试的代码方面还是完全不用担心的。接下来分享一些当时面试的问题回馈大家,记录的不全,欢迎找我交流。

阿里云暑期实习

1. 一面

  • 自我介绍

  • 平衡二叉树是什么?删除节点操作,搜索的时间复杂度

  • 多线程,python垃圾回收机制,python多线程是不是真正的多线程

  • python装饰器

  • 如果特征比较多,用LR还是SVM?

  • 介绍SVM,SVM损失函数(合页损失)

  • LR SVM 对比

  • LR多分类公式

  • SVM是否可以用随机梯度下降

  • DHDN介绍(项目用到)

  • 深度学习优化方法:Adam、adagrad、sgd、mini-batch sgd

  • 朴素贝叶斯

  • 模型融合

  • 智力值:500瓶药一瓶***,需要几个小白鼠试喝

  • 编程题:实现LRU, put, get

2. 二面

二面没有问太多的基础问题,主要是介绍自己的项目,比较重要的是介绍你项目的优势、不足、以及你后期有没有针对不足继续去研究思考过(这个感觉很重要)。

另外简要介绍了下几个排序算法,优劣什么的。这里我说的比较多,比如各个排序算法的原理、复杂度,快排为什么快,但是std的sort并不是单纯的快排等等,能多说就多说点,假装懂得很多。

3. 三面

三面是还是介绍项目,但是出了一个智力题,据说想不出来就会凉凉。

  • 一个装置有八个托盘,每个托盘下有相同的弹簧。给你64个苹果找到前4重的,需要最少使用装置几次?(类似赛马问题)

4.四面

四面是交叉面,聊项目,感觉没有考察什么,比较轻松。

5.五面

  • 编程题:实现链表加法(Leetcode原题,所以多刷题很重要),我写了递归的方法,让我写非递归的方法。

  • 一个数据流,从中随机的选择一个数,如何保证每个数字被选中的概率相同?

  • 因为我是数学方向的,又聊了聊泊松分布,排队论的东西。

  • 关于内存泄漏,C++多态相关的知识(我不会)

6.HR面

  • 聊聊项目

  • 笔试做的不太好,问问啥情况,以及代码能力如何。

  • 为什么选择阿里云

还是比较顺利的拿到了offer,然后实习了几个月顺利转正,感觉组内氛围还是相当好的,工作强度相对还不错,然后就决定留在这里了。

腾讯暑期实习

腾讯同样是面试了6次拿到了offer,但是面经记录的不全(都怪当时太懒),就整合在一起写点重要的东西了。

  • 深度遍历一棵树,不用递归,说下如何遍历。

  • 计算投掷n个筛子,筛子数总和为m的概率

  • 找到一百万个数中前100大的数(TopK问题)

  • 想快速的找到100万玩家中战斗力大于M值的所有玩家,如何设计sql系统

  • 介绍一下多线程

  • 如何设计模型实现新闻的自动分类(标题 分词 词向量 分类)

  • (编程)加权随机采样问题 (这个有专门的数学证明,没听过很难想出来)

  • (编程)写Kmeans代码(面试一共写过三次了,前两次用C++,慢的面试官都等不及了,最后一次用python写的又快又简洁)

  • (编程)字符串实现大数相减

  • 损失函数,Relu不可导怎么办

  • 对神经网络视野域的理解

  • 经典网络框架

  • BN层原理

  • 对残差网络的理解

  • 有哪些损失函数,softmax公式

  • (编程)实现优先队列

HR面试

  • 聊项目

  • 为什么做这个方向

  • 为什么搞比赛

  • 为什么本科搞数模现在搞算法比赛

  • 别人对你的评价是怎样的?如何看待***

  • 实习时间

    字节秋招

只面试了三次就offer了,感觉非常的舒适。面经记录的也不全,重要的写出来。

  • (编程)一个包括n个元素的数组,假设前k个元素的方差是var1,剩余的n-k个元素的方差是var2. 找一个k,使得var1+var2最小。返回k。 复杂度:o(n) o(1)

  • (编程)排序的数组,给你一个数,找到这个数出现的第一个位置和最后一个位置(二分)

  • (编程)写kmeans (算聚类中心,更新类别,细节:样本打乱,随机初始化,提前终止)

  • 民意调查选票:特朗普 51%,拜登 49%,最终特朗普胜率(二项分布、大数定理、正态分布)

  • L1, L2 原理

  • FM SVM区别

  • dropout 原理

  • FM 原理

  • 了解那些模型

  • 是否读过源码

  • 更多的时间是在聊项目,感觉对自己的项目熟悉真的很重要

快手

投的数据算法方向不是机器学习,感觉面试果然稳定方向就不一样了,准备的不好,不过竟然过来,给了个大白菜,面经就先不总结了。

最后

应届生需要内推可以联系我

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