2020年11月30日 11:15:31 总结一下后续。签了小米之后，接到了好未来、华为、360的oc，360不太想去就没有继续聊了。好未来是27k*15+30k签字费+100k股票，华为深圳19k。用好未来让小米给我涨了2k，和HR也说的比较确定了不考虑其他的了。再之后接到了美团web ios和字节抖音电商nlp的捞人，都拒了，秋招就结束了吧。争取顺利毕业，明年小米科技园见~

2020年10月15日 13:34:56 收到海康HR面，更纠结了

2020年10月14日 08:49:47 一个国庆假期过去offer情况没什么改变，希望好未来快点开奖

2020年9月28日 23:10:18 今天感觉大家面龙湖的体验都不是很好

实习

五六月份面了几家公司的实习，最后没有找到，日后再更面经

秋招

网易互联网-NLP算法工程师

一面

  • 项目、基础知识

  • 聊到了相似度计算提速、sentence-bert

  • 算法题：编辑距离、快排

  • 面试官是语音部门的，说自己当时也投的NLP但是不知道为啥来了现在的部门www

二面

  • 面试官像本科同学

  • 唯一聊到日语的，他说他在早稻田读过

  • 过拟合怎么解决

  • 评价如果训练一个模型，能预测对70%的训练集，拿剩余的30%再喂给模型训练的做法

  • 算法题：给一个字符串如abcdfgdfabc，要切分成abc|df|f|df|abc，求切分位置

三面

  • 聊项目，捎带问题

  • 场景题：任务型对话

结果

无缘网易，曹师兄还是强

拼多多-算法工程师

一面

  • 自我介绍+项目

  • 手推LR，过拟合怎么办，L1和L2正则

  • xgb简单介绍，中间卡住整理思路的时候直接下一问题了

  • 算法题：给无序数组，恢复成二叉搜索树

二面

  • 打开了博客，博客实现

  • 数据量

  • BERT的结构，多头attention多头干啥的

  • GBDT和xgb的区别

  • CRF，维特比算法，面试官说听起来像局部最优（是全局最优没错）

  • 算法题：并查集

  • 评价：面完了面试官说都挺好，但是没有实习经历，隐隐就感觉不行啦

结果

卸载了拼多多，不过挂了还能投，第三次投拼多多

阿里巴巴-钉钉NLP算法工程师

一面

  • 电话面，突袭

  • 随机森林，gbdt的区别

  • 分类模型都有啥

  • 新词发现你会怎么做

二面

  • 视频面，突袭

  • 常用什么Python库，说到jieba分词，底层原理了解吗

  • 智力题：ABC三个门，一个门后有奖。一开始选A门，主持人打开B门，门后没有奖，这时候你换不换门

  • 海量搜索返回的网页，如何排序

  • 多线程了解吗，Python的GIL知道吗

  • Python的字典底层实现

  • 评价：要加强基础

结果

秋招第一面，毫无面试经验

美团-自然语言处理开发工程师

一面

  • 第一次女面试官

  • 项目介绍的很详细，穿插问题，分词比较关注，没有领域词典怎么办，（领域词汇发现（凝固度和自由度），或者有数据训练分词）

  • 让我做分词的话怎么做一开始问HMM，后来转变成了CRF，开始问维特比算法的过程

  • 算法题：深度优先，找图中A点到E点的所有路径

  • 主要做酒店旅游方面，评论的情感分析，知识图谱，还有问答（偏机器人客服的感觉）

二面

  • 面试官说他老婆也是我们实验室毕业的，之后关了摄像头，体验较差

  • 介绍项目，不太感兴趣的样子

  • 算法题：二叉树后序遍历，后来说太复杂，换成了中序

  • 场景题：结合评论给景点打多标签

结果

一面还可以，二面的体验不是很好，不去也罢

BIGO-NLP算法工程师

一面

  • 介绍项目

  • 如何解决过拟合

  • 对抗学习

  • 集成学习

  • BN

  • LR的损失函数是啥

  • 算法题：三数之和

结果

返校前的最后一面，答的也不好，估计凉了，网站还没挂

快手-NLP算法工程师

一面

  • 指出简历痛点，结合博客怼，虽不爽，但事实

  • BERT的各种细节，attention理解不深入

  • 算法题：给二叉树的层次遍历，求给定node在中序遍历中的下一个node

结果

就当是去练算法题了，挂一次投一次吧

字节跳动-NLP算法工程师-新业务

一面

  • 如何计算输入数据的特征

  • 分类和回归的区别

  • 随机森林和GBDT的区别

  • 遇到的最大困难，怎么解决的

  • 个人优缺点

  • 未来规划

  • 算法题：数组的子集

结果

当时的我碰到数组的子集基本就是没了，一个月之后催HR挂了，但HR说不挂也是能被其他部门捞

百度-机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师

一面

  • 简单讲项目

  • 反向传播怎么回事

  • 什么是梯度消失梯度爆炸

  • HMM了解吗，我说CRF用的多，对比着说了一下

  • 算法题：回文链表，时间O(N)，空间O(1)

二面

  • 一面过了接着面

  • 聊项目，两个项目，微调方式，集成方式，数据量，数据预处理，特征

  • 算法题1：s = aactbc ，t = cat，返回t的字母组合在s中出现的开始位置的索引，为1

  • 算法题2：数的字典序，力扣386，变形力扣440

结果

二面第二道题没撕出来，估计泡了一个大池子

海康威视-大数据算法工程师

一面

  • 电话面，感觉要求广度
  • 问了GBDT和随机森林的区别
  • 问了了解不了解表示学习什么的
  • 具体忘记了，大约半个小时

二面

  • 流程很正式，自我介绍+自己满意的一个项目+问我问题+提问面试官
  • 对项目的理解
  • 对数据的理解
  • 知识图谱是什么形式
  • 模型的选择理由
  • 项目过程中遇到的困难：Neo4j，方案制定，结合BERT
  • xgb为什么要用泰勒二阶展开
  • xgb和lr的区别
  • xgb的优点
  • xgb快在哪里
  • 场景题：推理建模，答知识图谱表示学习
  • 介绍部门、业务
  • 如何看待加班
  • 1~2周HR联系

HR面

结果

HR面

小米-NLP算法工程师

一面

  • 自我介绍

  • 项目，说流程，中间也没问啥问题，主要是如何做的，思路

  • 问了技术栈，那些模型用过且熟悉原理，哪些用过但简单了解，哪些没用过但大概知道是啥

  • 了解其他方式做问答吗

  • 算法题：拓扑排序，时间有限，写主要部分

二面

  • 自我介绍，感觉面试官是个level很高的人，笑呵呵的十分从容

  • 沿着项目展开，问模型和特征

  • 中间聊到实体识别的新进展，问答做实体识别的论文等等

  • 回忆起来问了挺多，但记不起来了。。

  • 中途上传了自己的新的简历

  • 算法题：最长公共子序列，没做出来。。于是博文+1

结果

没HR面也给offer的吗

360-数据挖掘工程师

一面

  • 自我介绍

  • 实体识别评测，当时没用BERT

  • CCKS里用BERT了，为啥用BERT做实体识别，为什么接CRF层

  • 实体识别有啥改进的

  • python的yield和return有什么区别

  • linux命令，shell命令，会定时吗，会显示文件所有行去重吗，不会

  • python怎么安装包

  • 看你用了XGB，XGB和GBDT相比有什么优点

  • 算法题：

二面

  • 面试官虽然没有开摄像头，声音有点像王琰师兄，但是全程真的体验很好

  • 自我介绍起手

  • 实体识别的发展历程

  • 说是搜索这边，我说和问答的召回排序有点像，搜索的term weight什么什么的

  • 平时编程用过vim吗

  • 场景题：用户查询日志发现新词

  • 结合项目和凝固度自由度，TFIDF怎么算的说了

  • 数据库都用过哪些

  • 考虑爬虫流程怎么写

  • 反爬比如验证码和封ip怎么办

  • 除此之外，去重和多机怎么做

  • 没实习过，这些工具啥的都不知道，但是面试官很耐心的引导

  • 去重bitmap，哈希

    消息队列数据库啥的

    redis

    回去看看

  • 笔试和一面考察代码，这一面就不写了

  • 部门是360搜索事业部，垂搜地图的数据方向和检索方向

  • 面完了感觉实习经验都有了

三面-HR面

  • 自我介绍
  • 未来规划有没有
  • 开始科普了解做什么产品，产品是业务形态和载体，是以后的工作方向
  • 问是不是保研
  • 问有没有实习，说没有实习确实是劣势项
  • 下面就是提问环节了
  • 问了薪资，说不现在谈
  • 问加班情况
  • 问360搜索和百度搜索要对抗吗
  • 突出垂域的体现
  • 价值观、氛围、学历、平均年龄

结果

十一之后等oc吧

华为-AI工程师

当天是下午两点到四点半面完了三面

一面

  • 自我介绍，说做了什么拿到了奖学金

  • 说问答项目，做这种问答有什么意义

  • 平常用什么编程，对C++，java了解吗

  • 对具体模型算法没有深挖

  • MySQL数据库建几张表，我说我对Neo4j比较了解

  • 编程题：合并两个有序链表，题简单，看编程风格的吧，写完之后评价不错

  • 反问：部门业务

二面

  • 自我介绍，个人博客说了说

  • 介绍项目，和做这个的意义

  • 吐槽商场里的智能机器人

  • 说一面反馈不错，题出的也简单

  • 算法题：判断字符串a是否是字符串b的子串

  • 反问：编程语言

三面

  • 算是第一次HR面？

  • 自我介绍，没问项目

  • 自己的优点

  • 还投了哪些公司，有没有结果

  • 华为面试和其他公司的面试风格有什么不同

  • 答：华为考察项目背后的意义，其他比较深挖知识点？

  • 你喜欢哪种？ 答：知识点

  • 然后就开展了知识点的问答

  • 说一下平时做深度学习的流程，中间用到了什么框架

  • 联邦学习和迁移学习啥的

  • 反问：部门业务和计算资源

结果

在等

平安科技-NLP算法工程师

一面

  • 自我介绍

  • 从Embedding开始BiLSTM-CRF的每一块是干嘛的

  • 说一下BERT的整体结构

  • 说一下self attention的具体实现，为什么除以dk\sqrt{d_k}️而不是别的

  • BERT为什么用两个预训练任务，为什么是这两个，为什么不用其他的，为什么不多来几个预训练任务

  • 多任务学习

  • CNN和LSTM的组合做实体识别

  • CNN怎么处理输入

  • 特征怎么加的

  • 看时间还没到聊了下笔试题

  • 然后还没到，问了解Flask吗，我说用过Py的，不了解底层

  • BERT轻量化了解吗，模型蒸馏

二面

  • 说是一面技术，二面常规，三面HR
  • 介绍项目，没技术
  • 现在有没有论文，日本交换人多吗
  • 专业课学过啥，哪个最难，怎么克服的
  • 实验室的研究方向，同学们的研究方向，实验室有多少人，自己老师有多少人
  • 介绍本部门的业务，会有常规紧凑项目，紧凑时加班，相对互联网轻松，每周五天
  • 工作地点接受调剂吗，工作岗位接受调剂吗（算法，大数据开发，数据挖掘）
  • 工作时间能保证吗，未来规划，我说三年以上吧
  • 同等待遇，如何选择平安和华为

结果

等HR面？

电科十所

  • 面试官是两位老师
  • 介绍一下自己
  • 结合自己的简历项目问了一下
  • 你了解我们电科十所吗
  • 为什么想来成都
  • 我们所里都是东北人，连领导都是东北的www

结果

有小米啦，二面就拒啦

好未来-NLP算法工程师

9月5号在出租车上看到短信说好未来技术岗30w起，回寝就投了，经过一个月等来了意向。

一面

  • 自我介绍，问答项目
  • 传统一些的模型熟悉哪些
  • LSTM结构
  • BERT结构
  • GBDT做回归分类时候有什么不同，扯了离散数据要连续或者onehot
  • 模型的理解
  • 在投论文等等
  • 问部门业务
  • 算法题：二叉树中最宽的层，有多少节点

二面

  • 说项目，自己核心的项目，说了问答讲了一遍
  • BERT的结构，mask预训练任务的输入输出
  • 匹配用的BERT怎么做的
  • 序列标注的BERT，和BILSTM+CRF相比有什么厉害的
  • stacking是怎么做的
  • LR和XGB的区别是什么
  • 一个神经网络的DNN的前向反向传播过程
  • 面试官也是沈阳的，口音很熟悉
  • 没面BAT什么的吗
  • 问我在日本是2+2吗，日本什么感觉
  • 算法题：股票的最大收益

HR面

  • 自我介绍
  • 对好未来的认识，了解
  • 讲一个项目，背景介绍，有什么意义，团队分工，主要工作，中间遇到了什么困难，怎么克服
  • 哪里人，他是沈阳大东的，一中哈哈哈
  • 工作地点有什么要求吗
  • 还投了哪些公司
  • 随便聊的话题就有些记不清啦

技术面加面

  • 自我介绍

  • 介绍一个项目，说了主流的做法，有哪些创新点

  • bert之后的改进啥的，接到小米oc之后每天都刷刷抖音，脑子里一片空白，答的不好

  • 场景题：文本纠错，作文自动批改

  • 提问环节：业务内容，工作时间，算法研究还是工程（帮我想想还能问啥）

结果

第一次真正意义的HR面，一天面完的还是挺好的，说等1-2周。收到加面通知。加面之后两小时内就发了意向书，不知道sp没sp，十一之后谈薪。

春招

挖个坑，希望不用春招

最后附上凄惨的总结表，这一片红哇