面经详情

公司在北四环，办公室很nice，一面是HR小哥，非常详细的给你解答一切问题。业务的大楼是栋小别墅，底下有健身房，有专车接送，附近餐饮不方便，可以自己叫外卖，公司也招了服务商每天中午会有餐饮供应15元一份。数据部在过来的十字路口的洗车店二楼，BOSS很犀利，说话无力但懂得很多，有口音，问的问题是先问你大致会哪些，业务主要偏自然语言识别，做nlp的。问了冒泡算法，pagerank，还有一个概率题一个扑克牌里抽两张都是一样颜色的概率，当时脑袋蒙了，没有做出来。非常可惜。主要业务是用python，公司已经上市，很有钱的样子。而且听说不加班，准点下班。多好的公司我错过了。...查看更多

1）春季校招补招，还有实习生一起面试。 2）面试是在一楼大厅，摆放了一些小桌子，各个方向有自己的一块区域。每个方向有几组面试官，一般每组一到两个。所有面试的在大厅另一侧等待前台叫名字，然后找相应的面试官； 3）流程和其他公司都差不多，先做个自我介绍，然后开始根据简历问问题。问的问题比较细，会追问，延伸； 4）除非你能把自己做的讲的比较深，回答的比较好，要不然就是面试官根据你在简历上提到的东西随便问，从简单的开始问； 5）还是要对某一方面有深入的理解，各个方向都懂一点面试官一般不喜欢，尤其对技术方面来说； 6）最后是有啥问题，没有就over了...查看更多

一共二面，第一面是机器学习算法大方向，然后面试官觉得比较适合NLP就推到NLP部门又面了一次第一次基本上都是机器学习的基础问题，还问了一些自然语言处理方向的，比如什么是词向量，为什么要使用LSTM等等，然后最后手写了一道和栈相关的代码题。 二面主要是针对项目，因为是NLP方向的面试官，就问了项目中使用的CNN和RNN用的什么模型，还问了有没有使用LSTM的变体什么的。 ...查看更多

一天三场面试，问了一些数据挖掘的基本知识，问了一些算法，让手写快速排序，然后，讲了讲项目，问的很细，项目的各个方面，从数据分析，特征工程到模型。对于模型刨根问底，问了svm等的推导和kkt条件等。让写kMeans和knn算法，项目太简单被鄙视了。还问了408的问题和hadoop，回答的不好，感觉黄了。...查看更多