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乘风破浪 | 「字节跳动+百度」推荐岗面经请查收

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石晓文
发布2020-09-15 16:15:00
5730
发布2020-09-15 16:15:00
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文章被收录于专栏:小小挖掘机小小挖掘机

背景

作者是一名与小编同届的好友,本文写在毕业半年后。

背景为C9计算机科班,研究生期间方向主要为CV方向,在这方面做过很多有意思的工作。目前发表了两篇顶刊顶会一作论文(优化算法、模型压缩和OCR等)以及多篇其它非一作论文,校招阶段转到了推荐这个领域,之前和导师一起创业,创业主要做的也是cv相关的,本来是打算读博的,不过后来因为各种原因重新找工作了,个人的优势可能在于一个是论文比较多,然后也有两个还不错的CV类比赛成绩(比如CVPR 2018细粒度分类比赛)。

在这里也欢迎各位从事推荐及CV的小伙伴加入我们,一起交流学习,一起进步。

如下仅为部分面经,墙裂欢迎各互联网大佬来撩。

前言

个人感觉面试的过程中写题比较重要吧,一般面试的时候题目写的比较顺利,至少说明动手能力不会太差,后面和面试官聊的时候底气也比较足。我leetocode也就刷了300道左右,但是要确保刷过的题目再遇到还是要会做。我觉得刷leetcode要找一段时间集中刷,这样比较有感觉。

我找工作的经历比较尴尬,由于毕业时间的原因不算应届生,等于是走的社招,很多公司看我只有半年经验连简历都没过,我参加面试的只有字节跳动,百度和快手,接下来介绍一下这三次面试经历。

字节跳动

一面

自我介绍。

  • 算法题:手写堆;循环链表。
  • 论文:positive unlabeled learning相关。
  • 蓄水池采样。
  • fm和ffm的推导。
  • 如何设计个性化推荐系统。
  • 反问。

二面

自我介绍。

  • 算法题:树形dp。
  • 算法题:图的最短路径。
  • 图像比赛,问的比较深入。
  • graph embedding算法的介绍。
  • 反问。

三面

应该是部门老大,博士。

自我介绍。

  • 算法题:三指针。
  • 聊之前的创业的经历,聊论文
  • 反问。

百度

一面

自我介绍。

  • 算法题:二叉树;大数排序。
  • 论文:positive unlabeled learning相关。
  • NLP模型了解么?
  • deepfm的介绍与推导。
  • 反问。

二面

自我介绍。

其它记不太清了,当时直接电话打过来正好在高铁上就没做题了。

  • 聊了下论文和比赛
  • 反问。

三面

自我介绍。

  • 算法题:最小覆盖子串。
  • 算法题:合并k个链表。
  • xgboost和lightgbm的区别和改进。
  • 聊之前的项目,聊论文,手推我之前论文的公式(主要是一个非凸交替优化算法)。
  • 反问。

快手

聊如何做半监督学习和如何做模型的置信度相关的工作,可能面试官做这个的,因为之前我有看过一些mix-match和reject option的论文,所以聊的还不错。但是后面算法题面试官出了一个基本有序数组排序,我觉得是插入排序,但是面试官不认可,我觉得他理解的不对。

其它记不太清了。

总结

总的来说,面试过去这么久了,一个最大的体会就是在企业里面编程能力一定要过关,而这个在学校的时候就要多花时间训练。另外基础也非常重要,机器学习相关的算法一定要吃透了。

最后祝大家面试顺利,一起加油!欢迎大家来交流~

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-09-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 小小挖掘机 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

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