面经详情

一面：自我介绍项目介绍及机器学习算法：RNN/LSTM/GRU的区别 ，什么是attention，评估指标ROUGE和BLEURF介绍逻辑回归LR的损失函数推导SVM最小二乘的求解推导 不会KKT条件数据结构：python 多线程 多进程的实现 不会（python很重要！）二分查找找两个字符串的最长公共子串 不会（好好补数据结构基础，刷题）智力题：一根绳子截三段组成三角形二次规划问题一个等边三角形，三个人匀速跑，方向始终朝着前一个人，什么时候会相遇？提示：螺旋线 不会其他：有没有其他的实习经历？是否了解hadoop和spark，问面试官：数据结构与算法在工作中的重要性❌实习生的主要职责。 二面：在一个不断传入新的整数的整数流中输出中位数？提示：堆排序在海量10亿条文本中找到与查询项最相似得10条query，提示：文本相似度度量方法，如何高效相应。（先通过简单比对提出完全没有相似词语的选项）如何处理搜索词的多义性，找到用户查询的那个选项？用户画像/历史记录一回想，觉得自己面试的很糟糕啊，尤其是二面。应该结束之后尽快写面经，这是第二天写的有点模糊了。 面试总结：周五中午了 没消息，大概率是跪了。失败点总结，第一是数据结构和python编程语言，三道题两道公共子串堆排序完全不会，二分查找一道马马虎虎，python更是说我完全不会。第二是心态，面对第一个面试官过于乐观，最小二乘逻辑回归很多问题都没有答上来还不以为意。第三是二面的两个自由发挥设计题实在是没什么思路，缺少大项目的经验，二面面试官应该觉得我一塌糊涂吧。最后问面试官数据结构重不重要，这个问题有点***了。面试里唯一答得不错的只有机器学习相关算法了远远不够。 ...查看更多

最开始是突然接到一个高德的好像产品负责人的电话（不是我投递的，他说是猎头推荐的），聊了20分钟，问我要不要去北京，我说可以考虑，然后还问了一些现在的工作内容。几天后接到高德电话，应该是技术面试，问了一些spark和redis的深层机制，然后又问了好多业务的具体问题，应用场景，很多很多业务上的。 给我的感觉不像是面试，倒像是取经，问到后面很细节涉及到公司机密的，我也不好说了，感觉要把整套业务学去。面试了40多分钟的业务，之后就不了了之了。这次的体验很不好，难道我是被忽悠了？不知道是不是个例。 ...查看更多

就介绍项目，问的还挺仔细的，然后手撕代码，问了些python基础，因为是做推荐算法的，问了些推荐算法方面的，python； 1.手写代码 1）dict valules 加和（考察map lambda 函数） 2）str to int； 3)  找出数组中只有一个的数字（异或）升级版，如果相同的数字相邻有什么更快的方法（二分法查找）； 2.个性化推荐相关知识； 3.项目； 4.竞赛： 1. 怎么解决冷启动问题； 2. 购买预测多个模型怎么训练，怎么融合。 3. boosting。 二面：： 1.介绍项目； 2.逻辑题海盗分金币（这个不会），然后挂了。 ...查看更多

一面主要考察经历和基础知识。针对个人做过的项目问了相关的一些内容，以及关于机器学习和云计算方面的基础知识，包括kmeans，hadoop，MR等。 二面主要考察个人编程能力和逻辑思维能力。问了很多模拟场景下的技术方案，包括算法设计。 最后通过前两面，简历在第三面考官那直接被刷了...（毕竟千军万马过独木桥...算法岗的竞争尤为激烈...再努力吧） ...查看更多

面试官人挺好的，给我一种李诞的感觉。先问简历，然后问lr和svm的区别，问svm对异常值敏感吗，然后问了我关于决策树的一些东西（本人并木有了解过），然后考编程，给定一个数组和value在数组中找出三个数，使得这三个数相加的和与value值最接近，并打出最接近的和。面试官给我了挺长时间的，可没有写好，小菜。最后考了道条件概率题。呜呜，希望面试官大发慈悲收了我啊，本小菜鸡一定努力刷题。...查看更多