菁英计划
晟腾计算产品部门

7月14号一二面，7月16号三面，7月16号晚确定通过
其实4月就有hr打电话，一直拖到7月才确定部门面试（拖延症晚期...）

笔试

三道题：第一题100分，第二题200分，第三题300分；100分可进入面试
题目参考其他大佬：华为笔试

我是从第三题往前做的，思路对了就能有200分，心态就平稳了，其他题能写多少写多少
第一题：逆向贪心；第二题：floyd求路径；第三题：bfs+剪枝

一面

1h

1. 自我介绍
2. 项目内容深挖，如何进行数据清洗
3. 论文背景，论文有什么创新
4. 聚类算法知道哪些，讲一下算法流程，评价指标可以用哪些
5. 实习背景，做了什么，用了哪些算法，神经网络结构
6. bagging、boosting区别，原理
7. 激活函数区别，说一下公式
8. CNN、RNN结构，经典的结构讲一下
9. attention讲一下
10. 讲一下笔试题
11. 算法题(单调栈): leetcode 503. 下一个更大元素 II

二面

1h30min

1. 自我介绍
2. 项目内容深挖，什么角色，做了啥，怎么实现的
3. 论文背景，论文创新点（问了很久这些）
4. 实习背景，做了什么，用了哪些算法，具体实现细节
5. 线程锁有哪些，atomic怎么使用
6. C++基本类型，int、float及其指针占用内存，map底层怎么实现
7. python基本类型，用过什么框架，实现了什么，怎么实现
8. 算法题（二分+贪心）：
   包裹运输，传送带上有n个包裹，第i个包裹重weights[i]，包裹必须按顺序传送，每天装载重量不得超过船最大承重，计算在D天内将所有包裹送走的船的最低承重

   例1:
   输入：weights=[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 ], D=5
   输出：15
   解释：
   第一天：1, 2, 3, 4, 5
   第二天：6，7
   第三天：8
   第四天：9
   第五天：10

   例2:
   输入：weights=[ 3, 2, 2, 4, 1, 4 ], D=3
   输出：6
   解释：
   第一天：3,2
   第二天：2,4
   第三天：1,4

三面

50min

1. 自我介绍
2. 项目内容深挖
3. 讨论了很久分布式机器学习论文，各种背景、细节、结果，然后讲了部门分布式机器学习、深度学习任务
4. 会哪些语言、框架

实习过程中，找工作也变懒了，提前批都没来得及投，现在加把劲投吧，希望一切都顺利