前言
- 介绍一下我自己(炒一下自己的冷饭):一个励志故事:从林学院本科到算法sp的四年:https://www.nowcoder.com/discuss/308026
- 没凑齐battmd是因为头条没没面,美团面挂了。4/5的胜率;标题党了,T其实面的是搜狗,但是被腾讯收购,入职流程也走了腾讯的,所以以后就是腾讯员工了
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从6月8号面试到7月21号,总计38场面试,7个offer。除了上面的5家大厂,还有一个中厂和一个小厂,这个胜率我还比较满意的
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从个人成长的角度,是不建议大家和我一样工作一年就跳槽的
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如果我的第二份正式工作依旧还是:工作面试表现出的能力远高于我实际的工作水平,我就以后转行做面试辅导 (求牛客爸爸收了我
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面试沟通表达&临场反应真的挺重要的,反正我觉得我自己的真实水平配不上上面几家给的pkg
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关于社招面试心态调整:我这38场面试,都是秉承"面试是双向选择的过程,我也是在物色我的未来老板和未来同事"的心态,所以发挥都比较稳定。
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截止发稿时间,我还没纠结好选哪个
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无论是什么关系,都时刻让自己有quit的底气
面试前的准备
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梳理已经完成的项目,挖掘项目中自己的成长点&项目的亮点&难点,理清项目的背景、意义,待优化点。并完成第一版简历。
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确定自己面试的方向,找系统的复习资料,我的定位是推荐系统,所以看的资料是王喆的《深度学习推荐系统实战》和他的书《深度学习推荐系统》,大概看了一周多,把前面偏理论的看完,后面的可以随着面试再查缺补漏
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列出第一、二、三阶段面试的公司,第一阶段是用来练手的,第二阶段是中厂保底的,第三阶段是想去的,然后在boss直聘上开始找合适的岗位海投
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想好官方可接受的离职原因,对下份工作的期待,对自己未来3-5年成长的规划,对面试公司的赞美之词(误
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想好自己的优势、劣势,如何在面试中扬长避短
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适当刷题找感觉,我仗着ACM底子,面试前+面试前期只是口头ac了剑指offer大概20道题吧
面试中的常见问题
技术类
通用算法类问题
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优化算法:BGD、SGD、小批量梯度下降、动量优化算法、自适应学习率优化算法;batch-size如何设置,过大过小会怎样,若硬件满足要求,为什么不能无限增大batch-size
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正则化: L1 、L2以及数学角度解释为啥可以减少过拟合;什么样的特征适合L1 or L2 正则化
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常见损失函数
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评价指标:准确率、精确率、召回率、F1、AUC(GAUC)、RMSE等 意义是什么;都是在什么情况下使用
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Bagging boosting区别
传统机器学习算法
LR
原理
优势
局限性
SVM
算法原理
https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7624837
KKT条件的意义
拉格朗日对偶问题
损失函数
GBDT
算法原理
损失函数
树如何分裂
XGB对比传统GBDT的优点、二阶泰勒展开的是啥、正则项是啥
LightGBM对比传统GBDT的优点
XGB如何输出分类树的结果
XGB如何调参 min_child_weight 干嘛的
随机森林和XBG区别
NLP相关
embedding降维如何设置
Word2vec 两个模型&两个优化点:hierarchical softmax + 随机负采样
graph embedding 随机游走算法
计算attention公式 以及为什么要➗dk
transformer encoder/decoder
transformer encoder 与 GRU区别
推荐系统相关
深度学习推荐系统演化过程
FM、FFM、PNN、Wide&Deep、DeepFM、DCN、FNN、DIN、DIEN、DSIN各自特点、原理、相对前一个模型的改进点
W&D类模型的记忆能力&泛化能力 以及特征如何输入
工程实现类问题
如何ABtest
如何冷启动
推荐系统的整体架构:召回-粗排-精排-重排
如何快速召回,embedding + 局部敏感哈希
给定业务场景,根据用户什么属性做推荐
语法类问题
C++:智能指针、虚函数为什么不能是静态函数
Python:深拷贝与浅拷贝
SQL:窗口函数
面试现场表现
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突出自己的优势,未来能为对方业务做出什么贡献
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随机应变,说话要有条理性,就算是问题真的想不到有条理的答案,这里有一个开放性的问题回答万能话术:“是这样的,首先....”
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对方问优点,根据自身能力,回答和面试岗位相关的优点。因为这个有可能背调会问,不建议瞎说
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对方问缺点,工作两年以内的,一律回答:“由于之前的工作偏执行性,所以导致自己对于项目的全局性把握的不够,在未来的工作中,我也将多加思考这方面的内容。”
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考虑一下对方问题的背后目的,比方说,由于我之前实习+上份工作的公司都是不同风格的,hr我怎么评价这三家公司,然后我不仅评价完每家公司的优点,还都加上我在这家公司进步的点
下面举几个我临场发挥的例子:
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某hr问我前司的工作节奏,我说每天9点出头老板们就走了,然后我们陆陆续续就走了。
然后她发现了华点,问我:你们是看着老板走才走的啊?
我说:是这样的,我们这边不鼓励做无效的加班,老板们以身作则,通过提高工作效率来控制加班时间
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问:当时为啥校招选择前司。答:当时接offer时候是2019年10月,当时无论是这个行业还是这家公司本身都是在快速发展,我想和公司一起进步;另一方面,这个公司做的是拉新留存相关的算法,我觉得在这类业务中,算法可以很大程度上给业务赋能,发挥算法的最大价值。
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