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AlbertDxq
编辑于 2021-08-15 14:34
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记一下自己21届算法秋招的面经

21届老学长去年的秋招面试经历,日期都是2020年的,
本人985本硕,面的公司其实不多,实习也就只有去年暑假的一段经历,在校期间主攻机器人和NLP方向,无论文,但也有幸拿到了好几家的offer,就把自己去年每次面试后记录的面经分享出来,给各位学弟学妹参考吧
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最后选了字节,可以内推,秋招实习皆可,欢迎来撩→ https://www.nowcoder.com/discuss/707116?source_id=profile_create_nctrack&channel=-1
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    • 6.24 投提前批,算法工程师-Data-上海
    • 7.10 一面
      • 问项目
      • word2vec和onehot的区别
      • 算法题:比较复杂,不好描述,给定生命值吃尽可能多的蘑菇,动态规划
    • 7.10 二面
      • 问实习
      • LightGBM和XGBoost的区别
      • LR特征重复会怎么样
      • 算法题:二叉树转双向链表
    • 7.16 三面
      • 问实习
      • LightGBM怎么处理离散特征
      • 线性回归+泊松分布
    • 7.28 意向书
      • 倾向于选择在现在实习的公司留用还是来字节
B站
    • 7.24 内推,算法工程师(推荐搜索方向)
    • 7.30 一面
      • 聊项目
      • LSTM结构画图,为什么能解决梯度消失和梯度爆炸
      • Seq2Seq结构画图
      • AUC怎么计算(伪代码)
      • 算法题:判断数独是否有效
    • 7.30 二面
      • 聊项目
      • 交叉熵是什么
      • 聊机器人比赛
    • 7.30 三面
      • 实习阶段最大的产出是什么
      • 场景题:如何对B站评论进行排序
      • 算法题:K-means如何进行更合理的初始点选取
      • 概率题:100个视频,随机分发给50个用户,求被分发视频数的数学期望
      • 算法题:找到所有回文子串
    • 8.4 意向书

滴滴

    • 7.28 一面 只有北京岗
      • 聊实习
      • XGB介绍,和GBDT的区别,GBDT的并行
      • LSTM介绍,为什么LSTM能解决梯度消失
      • Bert介绍
      • 算法题:快排
      • 算法题:前缀树的插入和删除
    • 7.31 二面
      • 详细聊实习
      • 实习项目中怎么处理搜索结果排序位置对点击率的影响
      • Pair-Wise是什么
      • AUC和NDCG是什么
      • 场景提:设计滴滴优惠券分发算法,使利益最大化
    • 8.3 三面
      • 聊实习
      • 句法依存分析在实习项目中怎么用
      • 注意力机制是什么
      • 注意力机制为什么能优化得很好
      • 算法题:背包问题
    • 8.13 意向书

百度

    • 7.13投递提前批,NLP/机器学习-上海
    • 7.27 一面
      • 问实习
      • 问项目
      • Attention
      • LGBM和XGB区别
      • RF和XGB的区别,RF使用场景
      • HMM是什么
      • SVM原理,为什么要用对偶问题解
      • 算法题:最长上升子序列
    • 8.4 二面
      • 介绍项目
      • LSTM公式推导
      • 详细聊项目
      • 算法题:二叉树的序列化和反序列化
    • 8.4 三面
      • 项目介绍
      • 个人职业规划
      • 场景题:个性化搜索系统
      • 数学题:一个团队有不同人会不同技能,问至少多少人会所有技能
      • 几何体:任意四边形,画一条线分成等面积的两部分
    • 9.3 意向书

网易云音乐

    • 7.14内推,深度学习算法-杭州
    • 免笔试和初试
    • 8.14 复试
      • NLP在云音乐的典型应用
      • 网抑云:在没有大量标注数据的情况下,如判断评论情感倾向
      • 除了用户行为序列建模,NLP在推荐系统里还有哪些应用
      • 手写Self-Attention
      • 聊实习
      • 实习搜索部门的业务水平评价
      • 搜索系统未来发展方向
    • 8.19 HR面
      • 聊一个项目
      • 项目中最大的挑战是什么
      • 现在再来做,会从哪几个方面改进
      • 有论文吗
      • 在聊哪些公司,如何看待他们给的机会
      • 未来几年的规划
    • 8.21 总监面
      • 聊项目
      • 问意向
    • 8.27 意向书
拼多多
    • 7.14 内推,算法工程师-上海
    • 8.8 一面
      • 聊项目
      • Word2Vec原理,怎么评估效果
      • 算法题:最长不重复子串
    • 8.8 HR面
      • 自我介绍
      • 实习的感悟
      • 对拼多多的看法
      • 职业规划
      • 自我评价
    • 8.8 二面
      • 详细聊实习项目
      • Seq2Seq的Attention,具体怎么算,画图
      • bert原理,什么是Self-Attention,Multi-Attention
      • bert的一些改进
      • 算法题:给定数组,用最少的元素算出目标数
    • 9.9 三面
      • 聊项目,所承担的职责
      • 聊实习的部门
      • XGB优点和重要的参数
      • 对pdd的了解
      • 跟师兄师弟聊什么
      • 课余时间玩什么
      • 在校的成绩
      • 如何看待pdd加班严重
    • 11.13:开奖

快手

    • 7.24 内推,推荐算法工程师(北京)
    • 8.5 一面
      • 聊实习
      • GBDT和XGBoost原理,每棵树学习的目标是什么
      • 算法题:寻找字符串的最长不重复子串
    • 8.5 二面
      • 聊实习
      • LR推导
      • L1正则和L2正则的区别看,为什么L1更容易稀疏
      • GBDT防止过拟合的方法有哪些
      • 算法题:寻找子数组的最大和
      • 算法题:字符串翻转
    • 8.24 三面
      • 聊实习:用规则能做好的事为什么要用模型
      • 聊项目:如何衡量句子的通顺程度
      • 交叉熵损失怎么写
      • 大数据:海量数据找中位数
      • 算法题:菲波拉契数列
    • 9.10 HR面
      • 聊实习
      • 聊项目
      • 如何看待快手
      • 其他offer情况
    • 9.14 意向书

58同城

    • 8.31 笔试 AK
    • 9.3 一面
      • 如果现在实习的公司能转正,会优先考虑吗
      • 聊项目
    • 9.4 二面
      • 课题论文是哪个方向,介绍一下背景和创新点
      • 实习项目简单介绍一下
      • NLP最近几年的前沿发展介绍一下
      • 介绍58同城算法团队
    • 9.9 HR面
      • 聊实习
      • 聊生活
      • 选择公司的标准

蜗牛保险

    • 7.27 一面
      • 栈、队列的区别
      • 链表和数组的区别
      • 过拟合和欠拟合
      • Dropout
      • L1、L2的区别
      • 算法题:找数组中第K大的数
      • 算法题:数组中和最大的子数组
    • 7.30 二面
      • 多久能来实习?
      • 聊项目
      • Python装饰器是什么
      • Python的多进程和多线程
      • 同步异步的区别
      • 算法题:前缀树
    • 8.4 三面
      • 公司概况
      • 职业规划
      • 项目介绍
      • 觉得我选择挺多的,8月底再聊
    • 8.31 已婉拒意向

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