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无尽等待
编辑于 2021-08-04 18:14
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百度一二三面面经,算法工程师 内部员工回复

七月中旬投递百度提前批,7.29一面,7.30通知8.2日二面,8月4日三面,当场就给了oc。面试官说测评做完就等hr意向书了。
百度效率这么高也是很惊讶,而且每一轮面试和面试官的交流都很开心,好感度upup
自己秋招的第一个oc,明天pdd三面继续加油。
背景是:985本,海硕,不是科班出身,本科一个一作,一段6个月的实习,做的是NLP相关的。

7.29晚上8点 一面 1h
是一个小姐姐,推荐策略部的。电话面试+屏幕共享IDE
1.自我介绍
2.看你简历上写了一个推荐的项目,说一说这个项目吧
3. 模型的输入是哪些特征,为什么用这些特征?
4. 看你是做NLP相关的,word2vec肯定了解吧?说一说word2vec(八股文类型,顺便把两个优化原理给说了)
5. 简要介绍一下实习的项目。
6. 做题环节 跳跃游戏+follow up,非递归实现中序遍历
7. 了解hadoop吗?(以前疫情期间还真玩过一段时间,后面聊了聊map reduce和hdfs)
8. 你实习的项目用到了分布式训练吗?(没有,实习生没这待遇)
9. C++基础:vector的底层实现了解吗?是不是连续的存储空间?push_back和emplace_back有什么区别?map和unordered_map的底层实现是什么?
10. 最后聊了聊目前实习项目遇到的问题。
11. 反问
小姐姐当场就说明天会有人联系二面。

8.2日晚上8点 二面 1h30min
视频面+屏幕共享IDE,是一个很厉害的小哥。只不过我主要做NLP,面试面了很多推荐算法细节。
1. 自我介绍
2. 详细介绍一下你的实习项目吧。(等于做了一个pre,讲了大约25min,把所以项目问题+细节+解决方法+优化思路介绍了一下,有共享IDE的好处还可以收到公式推导)
3. 看你简历上写了一个推荐项目,介绍一下这个项目吧。(又是10分钟左右)
4. 推荐用的指标是什么?(AUC和nDCG),介绍一下这两个指标吧(手推计算公式)
5. AUC对正负样本敏感吗?你前面提到了负采样,那要是对推荐的线下样本进行采样对AUC的影响是什么?(注意要分类讨论,小哥还和我一起分析了一下,纠正了我的小错误,只不过感觉我提到了要分类讨论估计也是他要的答案)
6. 你在项目中怎么融入类别和数值型特征的?
7. 看你用了deep&cross,简单介绍一下吧。
8. 要是输入特征特别多,你会选择用什么方法选择合适的特征输入模型?(算是八股文了)
9. 知道LR的吧?它是线性还是非线性的模型?(我这儿还提到是在不进行特征交叉的前提下是线性的,他就又问了我你了不了解FM。简单说了一下,时间关系没详细问)
10. LR的权重值的意义是什么?
11. 做题:降序二维矩阵,问target存不存在,一开始傻傻用了二分,后来面试官提示了一下观察右上角的数总算把复杂度降到了O(m+n)
两个file,一个file存的是关键词,另一个file存的是包含关键词的多行语句,要求找出每句话中在file1中存在的关键词(假定一定存在),说思路就行。
12. 你平时python和C++用得多吗?各问一个基础题吧。
(1)vector的底层实现,动态数组实现的原理,万一你有个指针指向vector第二个slot的地址,然后你push_back了100个元素,分析一下这个指针指向了什么东西?(一开始答错了,我说这个我不太了解,但是后面通过底层分析说了正解,打了刚刚回答的脸)
(2) python中return和yield有了解吗?说一下区别。
13. 反问
小哥技术很强,介绍项目的时候也有互动。我对推荐算法了解不是特别深入,他也会耐心的引导我去分析问题。
第二天以为会凉,只不过晚上8点左右约了4号下午的三面,是主管面。

8.4日下午2点 三面 40min
1.自我介绍。
2.项目介绍,项目中遇到了什么问题?(介绍了一下问题,解决思路,和现在还存在的问题)
3. 聊一下以后的规划和打算吧。
4.你对未来的自己有什么期望?想要达到什么样的高度?
5.后面和他聊了一下对我做过的项目和发的论文的复盘以及思考。
6. 平时有什么兴趣爱好?
7. 为什么选择现在的实习公司?有转正机会为什么不留下?
8. 聊了一下薪资和发展前景的balance问题,和我安利了百度的培养体系。
9. 反问
当场就和我说之后会给我发个测评,然后会有hr联系,之前两个面试官和他自己都觉得我还不错,就口头给pass了,但是测评别乱填。还加了微信。

总的来说面试感觉和别的公司和不一样,把展示的机会交给面试者自己。事后复盘的时候我觉得presentation的时候逻辑+细节+原理都很重要,我感觉自己的coding能力其实没那么强,但是可能项目介绍环节很加分吧。

希望之后秋招更加顺利吧,毕竟我之前字节也是一面就挂了(当时没啥准备很拉胯)

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