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编辑于 2021-08-26 18:11
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面试复盘|小米中台算法 一二面面经

7月份面的了,现在为了冲周边来写一下>.<

一面 1h30min,ps面试官是个小姐姐
  • 自我介绍
  • 根据项目问八股:常用的损失函数,如何选择,LR是怎么算的,NN的系列问题,讲了一个自己项目的网络层怎么搭的,怎样调整的
  • 半监督学习在推荐上的应用,详细听我复盘了有个在这块无监督学习改良的算法
  • 项目用到了AE,问了我VAE里V怎么回事,KL散度的相关问题
  • 问了我GNN,我有点记不清了,随便说了说(个人感觉GNN在推荐里应该会容易问
  • 大量级的实时数据的采样问题,数据不均衡的问题,bagging
  • 在线模型的一些时延性带来的要求,这块主要是问我做的项目是怎么去做了,我说了调研的几种方法(SAP特征法)以及LSTM/多头Transformer存在的问题
  • CNN,RNN,LSTM,都讲了下原理,详细问了我LSTM门结构的梯度推导(缓解梯度爆炸的问题
  • 给我讲了下lookalike。。
  • 代码题:树的之字型遍历
  • 反问环节:组里业务,现在主要做的方向。这个姐姐的组应该是做的方向很多,主要做广告推荐/产品设计下的用户画像,半监督模型也应用较多。
总结:问项目很多,其他一些小点的项目涉及到的模型会让自己讲一下,主要是说一下模型的缺点,具体场景如何解决。代码题刚开始读题有点不对,写了挺久,面试官人比较好一直在等我。。

二面1h
  • 自我介绍
  • 面试官说一面问的很详细了,就随便聊聊,,
  • 问我对特征工程了解多少,一般怎么做,什么情况下会重视特征工程(包括最终的维度,这些参数,自己怎么确定)。
  • 问了高斯核的问题,问了pca,问了相关性分析,问了异常件测知道哪些统计方法,说了下3-σ
  • 问了我简历里写的区块链,app开发,我说我不投这方向的岗。。然后问了我cv图像的项目,讲了两个,一个反卷积色域抽样加速的改进,一个跨域特征解耦的改进
  • 让我实现一下CNN卷积,padding这里我俩有点争议emm,最后他说下去在想
  • 题想不起来做的啥了。。。
  • 问了下本科什么课学的最好,我?都一般。
  • 反问环节:组里业务,讲了下各个组做的不太一样,说了一面面试官的组的情况,其他一些组还有大数据模型迭代的。
面的不好的电话:第一题写的有点卡了,就是分层那里,先取下层还是先更新level。其他的,还是多复习一下算法常写的一些东西吧。


总结:聊天面啊,所以一面真的很重要,嗯这就是总结的重点。。

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