面经详情

我面的是NLP算法工程师，第一面还算可以，面试官问了半小时关于机器学习深度学习的问题。比如决策树过拟合怎么处理，梯度消失梯度爆炸的原因和处理方法等。面完后告诉我一面过了，二面的形式是研究一个论文写一篇概述，数学推导和代码还原，工资水平取决于写的水平。我想这种面试不错，能看出水平来，就是会多花一些时间。我当时花了快一周用latex把概述和数学推导写出来，代码还原以及详细分析结果也对照着论文原文做出来了。交上去之后和我说等三面，三面上来问了我三个概率题，我确实太久没复习统计学了，没答上来，然后面试官直接和我说你挂了。我真的人都傻了，面试NLP岗，不问任何关于NLP的问题，不问transformer不问attention不问最新的xlnet的东西，问了三个问题不到10分钟就直接说结束了？？面试官说公司看重基础，不看那些虚的，学习谷歌招人的流程，我就想问您真知道谷歌招人的流程吗？？一面先说写篇文章，那我花一周时间用心去写，然后三面一点反馈没有，也不问深度学习，直接就挂？？我后来去问一面的面试官咋回事，一面面试官和我说他已经离职了，我真的人都傻了，怎么会有这么不专业的公司？？？...查看更多

一面主要分为两个部分：询问项目 + 算法基础项目部分：因为针对于多智能体和单智能体我自己分别写了两款游戏环境用于验证一些主流的单/多智能体的RL算法，因此这一次面试中面试官在项目部分主要问的是游戏-算法的架构设计：二面和一面流程差不多，主要分为两个部分：询问项目 + 算法基础 + 算法题感觉每一轮面试官都比较关注项目，都会问一些项目相关的问题：...查看更多

面试过程：笔试是8月份做的，很奇怪，只出了一套测试题目和一套英语试卷（总共三篇阅读，一篇完形填空有5个空，两篇阅读理解，需要在30分钟内完成）这就是完整的笔试试题了，10月份参加的面试，上午九点，在本校进行，第一面算时综合信息的采集，第二面是技术面试，三面是在第二天举行，主要是谈薪资，工资不高。面试官问的面试题：一面面试官，第一个问题：介绍一下你自己；第二个问题：你有什么喜好，想在哪里工作，为什么？基本就是相互了解过程。二面面试官，英语怎么样，六级多少分，可以用英语介绍一下你自己吗？这里我做了简单的介绍；继续问说一下面什么是向对象的多态？之后就是看简历，然后问了一些项目中接触的东西，我的项目涉及到AR，VR他们也有这方面的需要，所以就开始推荐我去做相关方向，推荐去总部潍坊工作。面试之后，就说明天可以进行hr面试了。总共一上午，然后就回去了。...查看更多