更新（4月12日）
收到电子offer
更新:
4月8日 hr面
谈薪了 hr给的是算法岗sp 暂接
1. 自我介绍，串一下简历。
2. 介绍一下AAAI论文的整个发表经历吧。最难的地方在哪？怎么克服的。
3. 实习感觉怎么样，为什么不留用？
4. 为什么不继续深造
5. 手头的offer和面试流程
6. 谈薪
7. 自我评价，优点和缺点。
8. 缺点怎么克服。
9. offer流程进展
首先必须要说两位面试官太好了。面试体验极佳！
3月20日 笔试 3.5/5
3月23日下午三点半 hr打电话约一面
3月25日上午11点（一面）时间50mins：
1. 自我介绍。
2. 聊天。（面试体验好的面试官都是会聊天几句的）
3. 深挖实习内容。（细到模型参数如何设置，训练多久）。(同时夹杂了很多小知识点，关于深度学习和机器学习）
4. 概率题。一个单位圆内随机取一点，求到圆心距离的期望。
面试官先要求用代码模拟一下结果，然后再用数学推导结果。
（代码模拟直接随机取坐标(x, y) (x,y in [-1, 1]，圆心为(0,0)，模拟1000词，求均值结果）
（数学推导，求分布函数 -> 密度函数 -> 积分) 答案是2/3
5. 编程题。字符串内含有小中大括号和其他字符，判断是否括号是否匹配。（用栈）ac
感想：面试给人一种很实在的感觉。没有问八股文，都是问一些平时经常需要用得到的知识。
不过因为面试官没有问八股文，感觉要被刷kpi。不过下午5点的时候，hr打电话约二面。
hr约二面时间是3月29日 下午3点。
不幸的是，3月29日11点的时候，街道临时修电，要停到晚上23点。
加hr微信，更换时间为3月31日下午3点。
3月31日下午3点（二面）1h：
1. 上来面试官直接问 是 xx同学吗（没有带姓，直接给人一种很亲切的感觉）。
2. 聊天。（为什么本科就想做nlp，弱人工智能和强人工智能差在哪里）。
3. 简单自我介绍。
4. 继续深挖实习内容。
5. 介绍一下transformer。有什么可以调整的参数。
6. 具体讲一下self attention。
7. 讲一下attention。
8. self attention， attention， 双向lstm的区别。
9. 常见的激活函数有哪些。各自有什么特点。分布应用于场景。leaky relu公式。
10. layer norm和batch norm的区别。和各自的应用场景。已经各自在norm之后还有没有其他操作。训练时候和测试时候的区别。
11. 平时刷题多吗，怎么刷的
12. 编程题：字符串最长公共子序列。 动态规划（因为我用的python 无法ac。。。面试官看了思路没问题就下一道题了）
13. 编程题：二位数组从右上角开始 按照对角线的方式打印输出。（和打印菱形差不多，不难）ac
（写得比较快，写完之后，面试官让想了想有没有更优雅的写法）
（利用abs，合并成一个for循环）
14. 继续聊天。（美团优选的发展现状，推荐算法的发展现状，算法岗的发展现状，nlp+推荐算法的组合）。
中间还是夹杂了一些场景题，但是感觉都不算面试了，，聊天讨论。
面试结束前，面试官主动提出加一下微信。
感想：很轻松，和朋友聊天一样。东西都问的很深，知识点都是比较基础的，但是都需要有自己的看法见解。
4月1日 微信问hr。hr说只有两面，这几天可以约hr面了。
许愿hr面。上岸。
也祝各位上岸。
全部评论
(9) 回帖