面经详情

社招 ,通过boss投递的机器学习算法岗, 一上来就手撕算法题 ,不过问的都不难, leetcode原题, 第一题是括号匹配 ,第二题是根据前序, 中序构建二叉树, 之后就是机器学习算法原理, 因为我写的是决策树 ,逻辑回归 xgboost相关的 ,所以这方面问的很细 ,从 ID3到 XGboost 问完了后, 就问一些其他的基础机器学习算法 ,因为没准备, 所以这方面就直接回答说不会.... 后面我说会一些nlp的相关算法, 然后面试就问了一些LSTM 和 transformer的原理, 感觉答的也是不咋地....总的来说面试过程比较亲切、不会感受到太大压力 ,不会的地方面试官也会指引 ,算是一次不错的面试经验吧...查看更多

在第一轮就被刷了。字节跳动很特别，其他的都是些刷题在面试，字节跳动用的牛客的平台，第一轮直接视屏面试，问问题，快结束时面试官初一到编程题手撕。我专业主要涉及强化学习，面试官很专业，问的比较深，知其然还要知其所以然。回忆起来内容涉及rlintroduction的各章节外加近几年的outstandingpaper，还要求从数学推导和概率论，线性代数等解释各种过程。 自己太菜，很多回答的不到位，没有从数理统计上理解清楚。coding多在leetecode刷题，面试官要的是最优解。面试一个多小时吧，过几天邮件通知结果。总的来说，很棒的学习体验，知道自己的水平差距，值得大家踊跃尝试。 ...查看更多

1. 探讨了一下对注意力机制的个人理解，说了一下点积注意力（Dot-Scaled）的计算方式； 2. 聊项目； 3. 工业界应用比较多的还是传统的机器学习，这是为什么； 4. 解释一下为什么深度学习效果这么好； 5. 梯度爆炸怎么解决； 6. 设计一个激活函数，或者说激活函数都有哪些特点； 7. 算法题：一个乱序数组的最长连续序列的长度，O(n)。 ...查看更多

介绍项目问哪些分类算法，推倒LR，介绍LR的优化方法（SGD，online）场景题：10亿个文档，每个200-300词不等，kw词库，问给一个新文档，求相似文档，不需要最优，希望4小时内预处理，秒出结果算法题：一个长度n的字符串，找最短的出现给定m个字符的子串，leetcode原题。...查看更多

都是视频面试，一面二面在一个小时内结束，挺顺畅的，考官也没有挖坑就简单问了几个问题。三面最难，问了很多挖坑的问题，比如如果有一天你辞职会是什么原因，很关心你对公司的了解，我觉得我都提前准备得挺好的，此岗位没有要求工作经验以及专业，但她们还是耿耿于怀我跨行业找工作(以前是旅游行业的)，最后问我期望薪资多少，我说4k(招聘信息上写的4k~7k)，三天后通知我觉得我与岗位不符合，伤心了。...查看更多

总共三轮面试，第一轮先是hrbp面的，然后是第二轮业务主管面试，问的问题很细致，很多我之前工作经历的细节，还有对于当前运营热词的理解，以及我对新项目运营的思考，没有觉得很难，跟之前其他面试差不多当天聊完也没有回复，第二天上午跟我说考核通过，然后有了电话面试，面试完周三上午给的结果，提交了收入材料啥的，周四给的offer还是挺快的，下周入职。...查看更多