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ArthurV
编辑于 2021-06-26 16:10
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2021 算法暑期实习申请 个人面经汇总

腾讯- PCG 推荐

一面 60min

1.项目提问
a. 实习项目:FM模型:样本构建,loss weight设计,负样本的价值,与DSSM的差别;索引构建方法、模型更新周期
b. 新闻推荐相关提问:不同模型结构对比(CNN/RNN),模型评价指标、模型调优方向
c. 介绍图神经网络推荐研究
2. 代码题目
a. 题目:剑指offer 26.树的子结构 (没写出来)
b. 题目:LC113.二叉树路径总和II

二面 60min

  1. 项目提问:
  2. 机器学习提问
    a.特征工程中如何判断特征重要度
    b.ReLU函数的特点,缺点,如何改进
  3. 编程题目: 实现string类 (构造、析构、赋值、拷贝构造函数) (写出来30%)

三面 30min

  1. 项目提问:推荐比赛项目介绍, 向量召回介绍;
  2. 介绍归并排序, 说明适用场景、 时间复杂度、空间复杂度
  3. 其他个人情况了解

hr面

聊天, 略过

字节跳动 - 抖音视频业务

一面[挂掉] 45min

  1. 项目提问: 介绍比赛项目。 追问:xgboost与gbdt的差别
  2. 项目提问: 介绍推荐比赛情况, 追问:ItemCF 与 User CF的差别 [答的不够完整]
  3. 实习项目提问: FM与FFM的区别
  4. 编程: 1.手撕快排 2. 实现字典序

字节跳动- DATA- EDU

0412 一面 50min

  • 项目提问:
  1. 序列推荐相关
    a. 介绍论文方法
    b. 介绍论文中的graph embedding方法
    c. graphsage和gcn的区别点/特点
    d. 模型softmax训练有无优化
    e. zhu w除了GNN以外,还有哪些方法可以做graph embedding: DeepWalk Node2vec
    f. DeepWalk node2vec 与GNN相比有什么优势
    g. 除了推荐分类任务外,还有哪些任务可以用来学习graph embedding? 节点分类 / 图分类 / 链接预测

  2. 排序模型提问
    a. 接触过什么样的排序模型: GBD T FM deepFM
    b. FM的特征交叉怎么做的
    c. Deep&Cross模型的特点 怎么做交叉的
    d. 多任务/多目标学习了解么? MMOE的特点 (没有答上来)
    e. 除了GNN还有什么方法做序列建模 CNN RNN Transformer
    f. 介绍Transformer结构, self-attention怎么做的, mask是怎么做的

  3. 其他机器学习相关提问
    a. 介绍AUC指标, ROC曲线的横纵轴是什么
    b. AUC是否对正负样本比例敏感
    c. 对于ctr/cvr中如果正负比例差异特别大,如何处理: 1. 采样 2. 调整loss weight
    d. 给一个长度为1的木棍,随机分成3段,问:构成三角形的概率是多少?1/4

  4. 编程题目:leetcode 3.无重复字符的最长子串 [Medium]

0415 二面 [挂掉] 45min

  1. 项目提问:
    a.简单介绍一下简历上的项目
    b.介绍一下用到的推荐模型
    c.谈一下你对推荐的理解
  2. 开放问题: 教育场景下,给出海量的学生的做题情况,可以做何种任务应用设计
  3. 编程题目:
    a. 给出一个有向无环图 DAG, 出发节点和结束节点唯一,计算图中有多少个关键节点,关键节点即移除该节点,图不连通;  没有写出来
    b. 给出二叉树的中序和后序遍历,求先序遍历 (自己建树做测试)

华为 - 中央软件研究院 mindspore

一面 60min

  1. 编程题目: float转字符串, 考虑各种边界问题
  2. 项目提问: 介绍论文情况, 介绍新闻推荐项目

二面 30min

  1. 项目介绍: 论文的创新点, 与已有工作的最大区别
  2. 对常用深度学习框架的了解情况 torch tf paddlepaddle dgl
  3. 比赛情况提问, 分工情况,模型情况

美团 - 到店 出行

一面 18min

  1. 实习项目介绍
  2. 追问:FM改进点思考
  3. 编程题目: LC560. 和为K的子数组 (前缀和)

二面 20min

  1. 实习项目介绍, 介绍对推荐系统完整的了解: 召回 -> 初排 -> 精排 -> 后排
  2. 编程题目: 手撕快排

小结

申请实习过程参加面试并不是很多,一开始就面比较难的部门,还是比较受挫的。

但总体上每次面试都有一定的进步,越往后回答提问和编程应对能力都越来越强

希望后面能规划好秋招, 多拿offer, 多拿offer, 多拿ofer~~~

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