楼主本硕985，但接触算法相关只有一年左右（研究生开始），NLP方向，非科班，无好项目，无好实习，1篇ACL非一作，记录一下这灰飞烟灭的算法求职之路。
（2021.11.16）总结一下：字节排序挂了，最后签了bigo广州，薪资挺香的离家也比较近，春招再看看大厂机会吧
（2022.07.02）更新一下，春招面了腾讯cdg和字节推荐，都过了hr面，但是恰巧遇到大裁员，tx的口头offer没了，思来想去后还是没去字节去了bigo，昨天刚入职，氛围和工作时间感觉还是不错的，后续有同学需要内推的可以私聊我～
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1.蔚来 NLP 上海 （这个之前发过一次）
一面 2021/7/17 16:00
40min
一、自我介绍
二、个人项目与实习经历
三、你在拿到一批文本数据时，会做什么？ 答：分词、词频统计、词干提取、删除特殊符号等
四、word2vec，具体细节讲一遍
五、你了解bert吗？具体细节讲一遍。
六、你常用的优化算法？有什么特点？为什么？ 答： 讲的SGD和ADAM
七、网络优化的方法有哪些？ 我愣了一下，一下子没反应过来，想了想可能是和LayerNorm这些有关吧
八、随机森林讲一讲
九、代码题：判断一个链表是否是回文串，比较easy
二面 2021/7/17 17:00
30min 此次面试感觉面试官很偏向数理基础
一、自我介绍
二、讲了讲论文
四、如何得到正态分布的pdf？ 答：逆分布函数，利用（0,1）均匀分布生成cdf再生成pdf； 或者利用中心极限定理从大样本获取
五、transformer？细节讲一讲
六、代码题：二叉树的中序遍历，递归板很快秒了，后来说写一下迭代版，说了一下Morris遍历的思路，但没实现出来
七、看你迭代版遍历没写出来，给你出一个题：
圆上任选一条弦，其长度大于圆内接正三角形边长的概率为？ 这题比较阴，当时我在那偷笑，具体细节有兴趣的可以百度下
三面 2021/7/17 18:00
50min
一、自我介绍
二、项目和论文
三、bert了解吗？那来问问你transformer的问题。self-attention的时间复杂度？答：O（T*T*d）为什么？ 感觉答得不太好
四、为什么bert要用layer norm 而不是batch norm？
五、用batch norm，在测试时，遇到不是batch形式输入的数据怎么办？
六、word2vec手撕
七、过拟合问题？
八、validation set 和 test set的区别
九、SGD随机性的探讨，是好是坏？
十、代码题：（1）给你一枚均匀硬币，实现【0,2^k-1】的均匀随机数？ 答：二进制 （2）实现【0，n】的均匀随机数？ 答：二进制+拒绝抽样
意向书 2021/08/23 秋招第一封
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2.海康研究员 NLP （启明星计划）
一面 技术面 电话面试 15min
我在实习上班的时候突然打来，聊了一下论文相关的，没了
二面 技术面 2021/08/11 30min
没有自我介绍，面试官看起来很急，可能要面试的人比较多。
一、介绍了一下论文
二、kmeans算法的改进，k值的选取（我回答了肘部法，需要通过人为判断），面试官说有一个能自动判定的算法，我不知。
三、kmeans++？只记得大概了，回来发现说错了
四、做题：给定一个数组，依次选定元素，每一次得分为该元素乘以左边元素乘以右边元素，然后把该元素剔除掉。求将所有得分相加的最大得分？（动态规划，但是我感觉这个数组是动态的，所以写不出转移方程，还是太菜了）
五、什么是最大熵模型？不了解，答了个马尔科夫最大熵模型MEMM，面试官没说什么。
没有反问环节
（这不是NLP岗吗，咋一个相关的都没问到。。。。）
目前还没结果，应该是挂了
挂了但没完全挂。。。
三面 HR面 2021/08/27 20min
一、自我介绍
二、你坚持的最久的一件事？
三、有什么收获？
四、为什么要去做它？
五、个人信息打探，base意向、薪资、岗位可否协调、offer情况
六、反问：hr面代表着前面的面试都过了吗？回答：要综合前面面试情况再判断。
四面 主管综合面 2021/09/03 20min
不懂这是啥，说是技术终面但是没咋问技术，全程聊天
一、自我介绍
二、为什么数学中很喜欢正态分布？（我答的是中心极限定律，正态分布很"自然"，被追问为什么"自然"）
三、个人项目，介绍一下就行了，不必说的太深
四、个人对企业的选择倾向？
五、你了解海康吗？（了解的不多，然后他给我讲了几分钟海康的文化和蓝图）
六、反问，忘记问了啥了，该问的都问过了
状态码变成（SPLY）审批录用了
9月18日，已oc
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3.依图 AI研究员
一面 技术面 视频面试 2021/08/13 50min
上来自我介绍，然后提问
一、深入个人研究项目，为什么要transformer，为什么RNN，为什么CRF？
二、CRF输入输出是什么？（transition+emission score，输出为最佳路径，当时答得不好，扯了半天"特征"）
三、Glove？你还知道哪些词向量？它们的不同之处在于？
四、Bert预训练任务？MLM和NSP。先执行哪个任务？同时执行，计算共同损失函数。
五、做题，第一题：岛屿数量：（leetcode medium） 第二题：增强版编辑距离（leetcode hard），要求把string2变为string1最少操作步骤的操作记录（具体操作），磨蹭了半天，最后只写出来最少操作记录数
反问：工作内容？（看最新论文，写模型）
二面 技术面 2021/08/23 60min
相隔太久，有点忘了具体内容了
无自我介绍
上来先做题，和为s的来连续区间集合，我做过原题但是忘了怎么做了，只记得前缀和，然后面试官很nice地引导了半天，耗了将近半小时，还没完全做出来（菜鸡捂脸）
一、项目介绍、提问、实习内容介绍
二、项目中用了bert吗，怎么用的？（作为句子向量，配置一个小学习率用于下游任务）
三、LSTM？经典三连（门控+激活函数+记忆流）
四、Bagging与Boosting？
五、你常用激活函数？
希望面试官能捞一手，许愿HR面~
三面 主管面 2021/08/23 35min
以聊人生为主，基本没问技术
一、自我介绍
二、粗略讲几个项目
三、你的工程能力强吗？写过网页相关的代码吗（无，解释是非科班，没经验）
四、你未来的规划？
五、你想做偏研究的还是偏业务的？（都可）
六、反问：岗位有哪些工作内容？（有的人研究模型，有的人研究工程）
HRBP面 2021/08/23 25min
连着主管面的
一、个人兴趣？做过最有意义的事？为什么？未来想去哪？为什么？
二、一家大厂（暗示BAT等）和一家中厂（暗示依图等）和一家创业型公司，你有什么倾向？
三、有哪些offer？
四、你希望未来的同事是怎样的？
五、反问：工作时间：10 9 5（周六不强制？）
六、最后给我介绍说，9月中下发意向书，10月下开奖
许愿意向~
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4.字节 算法工程师（算是提前批）
一面 技术面 2021/08/17 80min
面试官开会去了，先推迟了半小时，然后上来介绍了下部门情况
一、自我介绍
二、实习？你现在在携程做了什么？爬虫用户怎么识别？什么规则？GMV预测怎么做的？LSTM输入输出？
三、项目挖掘（社交网络）。社区划分是什么？模块度？你这个项目的实际意义和应用场景是什么？Louvain和LPA的差别？
四、做题，最长无重复子串，（leetcode medium）用了dp+哈希表+空间优化，但是做得慢了一点，思路打在共享屏幕上了
五、继续问问题。KL散度和交叉熵的关系？异同？ （虽然我昨天才看过，但是答得磕磕盼盼）
六、似然函数与交叉熵的关系？
七、EM算法？
八、你常用激活函数？（答了relu、sigmoid和tanh）为什么深度网络要用relu？（梯度消失问题，又被追问梯度消失和梯度爆炸怎么来的，链式求导推导）为什么lstm对候选记忆激活时要用tanh不用sigmoid？（不了解）
九、树模型。介绍ID3，C4.5，GINI。基尼系数分裂时比信息增益比好在哪？（不太清楚）随机森林讲一下？XGBOOST?LIGHTGBM?集成学习类型？
十、反问：工作内容
总结：太菜了，需要查缺补漏，我内推时主要想做NLP，可能被其它做数据挖掘的部门捞了，相关部分准备不充分。
一面居然过了，24日二面，希望顺利~
二面 技术面 2021/08/24 55min
一、自我介绍
二、transformer结构？为什么要LN？LN与BN的区别？
三、LSTM详细介绍一下？
四、你觉得LSTM与transformer有什么区别？
五、说一下你的项目+深挖
六、针对我的社交网络项目提问：你怎么评价社区划分的好坏？（答：模块度）又给出一个场景题：如果你有一部分"黑产"用户，你怎么去挖掘出更多的"黑产用户"，你用什么指标来说服我它们就是黑产用户？（支支吾吾没说出来）
七、实习项目深挖。你基于什么规则去判定疑似爬虫？如果意思爬虫用户掌握了你的规则并会学习你的规则，你又该如何应对？（面试官搞黑产对抗的）
八、你对base有啥要求吗，有其他offer了吗？
九、做题：给定一个字符串，需要你划分出所有可能的ip地址（leetcode medium)
下午HR打电话来说挂了，面评说基础不错但是方向不匹配,转推荐至Data的算法工程师，重头再来，哭了
一面 技术面 算法工程师-Data 2021/08/31 60min
一、自我介绍
二、项目细挖，很细，问的我快打不上来了
三、做题，股票（只买卖一次，只买卖2次的最高收益）
项目问了40min，做题20min，算法知识没问了，顺利通过一面，
二面 技术面 2021/09/08 70min
一、上来，做题，最大子矩阵和，hard，没做过，说了下思路，磕磕绊绊写了半小时，面试官一言不发
二、自我介绍
三、神经网络权重初始华为0？
四、过拟合欠拟合？解决方案？
五、概率题：顺序统计量（一开始还写错了，经过提醒改过来了，汗颜）
六、再做一题，实现幂函数（二分法，写的磕磕绊绊，最后好歹是写出来了）
做了50min的题，问答10min，这是要被挂的节奏了吧，害
反问了一下，面试官做搜索推荐的
过了，谢天谢地
三面 技术面 2021/09/15 75min
一、自我介绍
二、项目、问得很很很细
三、讲一种词向量方法（我讲了w2v）？怎么训练？cbow输出怎么处理？为什么要avg？为什么不用sum？（感觉只是数值上会有差异）优化方法？为什么负采样会有效？负采样后会对预测做什么处理吗？
四、CNN，池化层梯度传播怎么传？
五、softmax求导？
六、sigmoid求导？梯度最大值？
七、我看看你前几轮写了啥题。ok，那你写一下x的平方根吧（惊了，easy题）你是不是写过？（我说是的）
八、最后一个问题哈，AUC值怎么理解（说了计算上的理解和概率上的理解）。怎么实现？（一、计算ROC曲线面积的方法 二、利用得分计算（正样本排在负样本之前的概率））
九、反问（岗位、内容？）火山引擎支持，搜广推相关。
结束后一小时就接到了四面预约电话，然后过了一会儿HR说不用四面了，估计是之前面评有争议吧，希望能顺利HR面~
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5.招行卡中心 IT岗 数据分析方向
一面 技术面 2021/08/17 15min
面完字节马上面银行的，对比格外强烈
一、自我介绍
二、面试官说我们有数据仓库方向和数据挖掘方向，你更倾向哪个？（答了数据挖掘）
三、介绍一个个人项目。介绍完后，面试官简单问了几个问题
四、结束，没有写代码，等消息ing
我也不确定面试官是什么方向的，也不懂我的项目他听懂了多少。。面试体验很奇怪
这个也挂了，无语子
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6.B站 NLP （商业技术）
一面 技术面 2021/08/18 50min 面完就挂
面试官迟到20分钟，且没有任何表示
一、自我介绍
二、实习内容、项目，抓细节
三、梯度爆炸、梯度消失是为什么？怎么判断梯度爆炸、消失？（1.tensorboard输出各层梯度分布 2.观察最上层的梯度变化）
四、lstm细节、结构讲一下
五、你用过bert吗？怎么用的？
六、你了解推荐吗？（我不是做推荐的，从图模型的角度粗略分析了一下）
七、做题：一个排序好的数组，在某一个位置发生了翻转，给你一个数，判断翻转后的数组是否存在这个数（leetcode上的，二分+二分）
反问：工作内容？广告算法。会自己设计模型吗：会。
不多说多余的话，态度比较冷漠，面完反手就挂，一脸懵逼。目前面试体验最差的一次。
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7.广联达 AI工程师
一面 技术面 2021/08/24 30min
一、自我介绍
二、项目深挖，为什么这样是有效果的？
三、RF和XGBOOST讲一下？
四、机器学习场景应用？
五、反问，平常研究内容？面试官答：会涉及到人机对话的一些操作
没有算法题，氛围比较自在
二面拒了，已经有保底offer了
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8.友塔游戏 算法工程师
一面 技术面 2021/08/25 50min
我记错时间了，害面试官等了我半小时，惭愧
一、之前的笔试题复盘，要讲每一题的思路。（包括矩阵顺时针反转、n个圆、拼图还原）
二、linux？多线程？锁？。。。等等一套科班问题，问的我毫无招架之力
三、窗口函数？（sql）我答出来了，但面试官说你是不是投错岗了，这几天面试的人就没见过做算法的回答得出，你应该是去投数据分析的。
四、python写过开发吗？写过界面设计吗？（？？？）
五、你写过最长的项目代码是什么？模型不算。（我沉默了半天，想起来当时写的边缘检测的东西，还勉强不算"模型"）
没在写代码了，被嫌弃非科班了，全程就问了一道机器学习相关的（RF）。
挂，岗位也不太匹配
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9.科大讯飞 算法工程师（研究院）
一面 技术面 2021/08/26 40min
双面试官。先自我介绍，然后开始提问
一、项目，讲一个你觉得参与度最高的项目。为什么你这么项目要这么建模?准备投论文吗？前人是什么做的？你的创新点？
二、论文，和项目几乎相同的问法。
三、问几道关于框架的问题。平常用tf还是pytorch？（pytorch），dataloader函数与自己写有什么区别？（我答的是dataloader是一个生成器，又被追问如果你也写一个生成器呢，答不知道，但肯定dataloader快）dataloader如何指定线程数？
四、广播机制？改变向量维度？（permute还是view）你平常会用广播机制吗？（不会，不熟练）
五、你熟悉的激活函数？你知道哪个激活函数不是单调的吗？（一开始脑抽答了个tanh，然后又被问到tanh取值范围，发现自己答错了，想了一想发现是Gelu，然后大概描述了一下形状）
六、transformer的内部架构你熟悉吗？（熟悉+口述）
七、你在哪个实验室？导师是谁？（我感觉有个和我同校的面试官（师兄））
八、反问：工作内容，研究新模型等
没有考代码
一面过了，但是感觉进度好慢
二面 2021/09/16 25min
一、自我介绍
二、项目说了一下，也没问太细
三、聊人生：女朋友？实验室有多少人？base地？老家？期望薪资？
四、反问：上班时间？答：995
第二天反馈二面过了，等待HR面
三面 HR面 20分钟
base地选择，实验室情况，老家，本科研究生相关经历等
意向书，9月22日
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10.盛趣游戏 算法工程师
一面 技术面 2021/08/27 45min
面试官一脸冷漠的样子，让人害怕，声音还很小
自我介绍
一、项目，深挖，问的很细
二、RF、XGBOOST介绍一下，差别是什么？
三、你这个社交网络分析的应用场景是什么？（可以是推荐）
四、LSTM结构介绍一下
五、sql会吧，pyspark用过吧，hive sql也了解吧，平常你实习的时候怎么用pyspark的？
反问：工作内容：为游戏提供相关技术，后期可能会转强化学习，然后又反过来问我你知道强化学习吗，（知道一点，Q-learning，MDP和A*那一块的学过一些）
没有考代码
二面 9月9号 30min
面试官很和善，彬彬有礼
一、自我介绍
二、实习、实习中遇到的困难
三、场景题一：游戏中怎么对评论文本情感分类？如何做缩略词？如何找新词？
四、你感觉实验室的项目与平常实习或者以后工作的项目会有什么差别？
五、场景二：从算法角度，关卡难度如何设计（针对不同难度玩家）？
六、场景三：从算法角度，如何自动识别未成年人利用长辈的账号进行游戏的行为？
七、反问，工作内容
没有写代码
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11.莉莉丝游戏 算法工程师
一面 技术面 2021/08/27 50min
面试官笑嘻嘻的，为人亲和
先上来给我介绍了一下公司，然后自我介绍
一、项目深挖
二、场景题：如果按照玩家的消费能力依照规则去给他们推对应价位的礼包，你怎么去建立模型预估所有玩家的一个出售礼包收益？（没答出来）
三、L1范数和L2范数？
四、你知道哪些优化算法？（梯度下降、牛顿法和坐标轴下降）
五、如果你采用了LR+L1范数去做损失函数，在训练时突然报错了，你觉得是为什么？（不可导点）那如何解决呢？（近端梯度下降法，原理）那如果你不知道这个算法呢？（我觉得可以以一个概率返回某个常数，或者以一定概率将模型权重值回调到某个可导点）
六、继续场景：在一些工作中，我们需要通过用户窗口周期去预测用户未来的消费，假设我们有N个窗口周期，有M个需要预测的周期，那么可能会用到N*M个模型。你有什么办法简化吗？
七、coding思路考察，不要求写代码。一个大小为100亿的数组，如何求出top 10万个元素？（我答的是，分为10w个长度为10w的数组分别排序（从大到小），再按每个数组的头元素排序成一个矩阵（每一行、每一列都是递增的），然后再求top10w，leetcode上有一题好像是类似的）
八、反问：你们平常会用可解释性强的模型吗？不会。
面试体验还不错，希望能到二面，还是比较喜欢游戏公司的~
二面 技术面 2021/09/07 60min
面试官没开摄像头，于是我也没开~
一、自我介绍
二、项目挖掘
三、transformer详解，position embedding是怎么做的？为什么可以直接相加不拼接？相加与拼接的差异是什么？
四、CRF详细说一下？他与HMM的区别？Bi-LSTM可以接HMM吗？为什么？
五、（随机过程n连）什么是随机场？什么是时间序列严平稳？宽平稳？什么是马尔科夫性？什么是鞅？（汗颜，本科学过结果全还给老师了）
六、中心极限定理？
七、场景题：电梯调度问题？怎么设计评价指标？怎么设计baseline？（一脸懵逼）
没有coding，后来和面试官解释说研究生全是数据挖掘课，本科学的统计专业课忘得差不多了。
希望能有后续~
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12.快手 机器学习算法工程师（深圳）
一面 技术面 2021/08/28 50min
一、自我介绍、项目深挖、实习项目
二、过拟合、BOOSTING、bagging等常规问题
二面 技术面 2021/09/04 50min
一、做题，冒泡排序，堆排序（堆排序我忘记是怎么写的了，希望换成快排，未果）
二、项目、实习
三、场景题：一个2亿的评论，量量计算Jaccard系数，怎么算（不懂）
四、聊了两句人生，结束了
挂，意料之中
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13.BIGO likee推荐算法
一面 技术面 2021/08/30
一、自我介绍
二、简历
三、为什么想来做推荐不做nlp？
四、transformer？lstm？
五、GCN？与Graphsage的差别？你跑GCN有遇到什么问题？
六、deepwalk时间复杂度？
七、做题，二分查找相同元素的左右边界
二面 技术面 2021/09/06
一、自我介绍
二、让我挑项目讲，讲了两个+QA
三、transformer详解
四、如果有一系列电影以及相关特征，你怎么去生成8个推荐列表？(我参照生成模型的方案给的答复）
五、CRF？
六、做题，与第一轮一样的题目
二面过了
三面 技术面 2021/09/10 50min
一、简单自我介绍
二、项目
三、场景题（A,B两个点在一条直线上，但不知道相隔多远，也不知道谁在谁的左侧，你如何用算法给出它们之间的距离？时间复杂度？）
四、过拟合怎么判别？
五、pytorch写一下LSTM（我问面试官要重头实现吗，他说不用，直接调就行）
六、你会C++吗？（学过C但忘了），那你用python写一下字符串匹配吧（不需要写KMP，暴力即可）
七、反问
许愿HR面~
HR面 2021/09/17 20min
一、自我介绍一下
二、实习经历？与你现在做项目区别是啥？
三、你了解bigo吗？然后给我介绍了一下likee
四、职业规划？
五、能提前来实习吗？
六、base地？
七、有其他offer吗？你对这些offer有倾向吗？
八、反问：工作时间10 8 5
HR说国庆后才会出结果了，许愿OC~
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14.Soul NLP&搜索
一面 2021/09/06 45min
一、自我介绍
二、做题，类似26进制，优化思路
三、个人项目
四、transformer？激活函数？过拟合欠拟合？如何处理过拟合？
五、场景题：实物推荐怎么做？与NLP的联系（搞不太懂，面试官说只有一个按钮，不能输入query）
场景题反问了回去，面试官似乎有点提不起兴趣，应该是挂了
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15.阿里 盒马事业群 NLP算法工程师
一面 2021/09/08 55min
一、项目详细讲讲，各种QA，大约35min，其中会交流一下各自的看法和意见
二、如果我是一个新手，你怎么给我描述transformer？
三、transformer为什么要多头self-attention？为什么不要单头呢？
四、除了kmeans你还知道其他的聚类算法吗？（我说图上的聚类，类似于社区划分）
五、聊天，个人未来base的倾向，盒马的当前业务等
面试官小姐姐人很nice，她催促我尽快把笔试做了，希望能顺利第二面~
吃挂面了
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16.美团 NLP工程师
一面 2021/09/10 60min
一、自我介绍
二、项目、应用场景、原理剖析
三、CRF？（项目里写到了，于是顺带问了，面试官笑着说你背的很熟嘛哈哈哈）
四、考一考你，狄利克雷分布的先验和beta分布的先验？（多项分布和二项分布）（我说不记得了，要是能给我密度函数的话可以现推。面试官说没事，不用的话不记得正常）
五、GCN？模块度？写一下公式。
六、写个题吧，实现一下pagerank？（图以字典的形式给出）
七、base地？然后给我介绍了一下部门平常工作内容。
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17.携程 算法工程师（NLP）
一面 2021/09/17 40min
一、自我介绍
二、项目，问得很细，直接问到各个前向传播的细节和计算式了
三、分词？（我不太熟，答了个前向和后向，最后取分词数最少的）
四、Attention的类型？
五、你之前在携程的部门没有NLP相关的岗位吗？
六、反问：工作内容。
老东家，希望能给个面子哈哈哈
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