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今天和大家分享一名程序媛小姐姐的算法岗暑期实习指南,包括时间线,笔经面经,满满的干货不容错过,话不多说进入正题:
碎碎念
今年的暑期实习,看到一句话直击心灵:“22届人间炼狱,23届寸草不生。”
从前一年的9月份开始刷编程题,寒假1月份开始准备机器学习、深度学习的基础知识和推荐系统相关的专业知识,正式投递暑期实习的岗位是从2月底开始,断断续续持续到了5月。其中,3月密集了最多的面试,到4月份基本已经得到了各公司裁员、锁hc的消息,5月份是我最后的垂死挣扎。投递的先后顺序是按照:蚂蚁(HR挂)、携程(已offer)、美团(面完无结果)、小红书(简历挂)、B站(一直简历筛选中)、百度(排序挂)、字节(已offer)、腾讯(一直简历筛选中)。
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一、蚂蚁
2.25投递->3.4笔试->3.4一面->3.18二面->3.24三面->3.28HR面->4.3挂
3.4 一面 60min 视频面:
1、自我介绍
2、详细介绍了简历上的一个项目(讨论了大概半个小时,问的比较细)
3、编程题(leetcode32.最长有效括号hard)
4、反问
一面整体比较顺利,没有问八股,主要是对项目的理解和深挖。一面结束后两个星期才通知二面,差点以为自己挂了。
3.18 二面 60min 视频面:
1、自我介绍
2、详细介绍了简历上的一个项目(讨论了接近1个小时,面试官应该是部门主管,懂得很多,针对项目里的方法、创新点问的很深)
3、在项目里我的作用
4、反问
没有做题,但是总体感觉这个面试官超级厉害。周五面的二面,第二周就收到了三面面试官的电话,约了第二天电话面。
3.24 三面 30min 电话面:
1、自我介绍
2、简单介绍了简历上的三个项目(一面二面的项目讨论都是偏深度,三面更偏广度)
3、为什么想从事算法?为什么选择推荐算法,以及对推荐算法的理解(感觉偏HR的问题)
4、职业规划
5、反问
蚂蚁三面问的比较多,具体但是不会深挖。第二天收到了HR的面试电话
3.28 HR面 30min 视频凉面:
1、自我介绍
2、关于读研的问题,以及为什么选择这个学校
3、关于实习经历的问题,以及实习过程
4、自己的优缺点什么的
5、手上有哪些offer,怎么选择,为什么选择蚂蚁
6、问了些支付宝的应用,觉得有什么需要改进的
其它一些问题不太记得了,都是HR面的基本问题。
7、反问
自我认为面的还行,再加上前3轮技术面总体感觉也不错。但是4月看状态的时候就变成了已结束。落泪了。
二、携程(已offer)
3.1投递->3.10笔试->3.18一面->3.21二面->3.30 HR面 OC ->4.6 offer邮件
3.18一面 60min 视频面:
(迷茫,面试官都没让我自我介绍,直接上来说我没有推荐算法相关的经历)
1、问我对于推荐系统的了解(我就说了关于冷启动、召回、排序的方法和模型),于是面试官问我知道哪些召回模型,然后问了我CF的一些问题。然后问了一个场景题。
一面面试官还挺执着于场景题的,大概问了20min。
2、深入问了一个简历上的项目
3、最后手写了一个逻辑回归,构造模型、forward和loss function
4、反问
一面感觉总体一般,主要面试官对推荐的场景题穷追不舍。结果第二天就发了二面的约面邮件,套路还是猜不透。
3.21二面 60min 电话面:
1、自我介绍
2、考察了工程能力,面试官问了我会不会hadoopspark,然后问了我对C++ java的掌握程度,然后会不会linux手写一个bash
最后面试官说没关系他就问问我会哪些,但是直接把人问懵了
基于简历问一些基础知识
3、xgboost和GBDT的区别,Adaboost和GBDT的区别
4、聚类算法,问了K-means和高斯混合模型的区别,然后引申到了判别模型和生成模型的区别,然后问了HMM和GMM的区别
5、编程题(leetcode179.最大数)
6、反问
因为总体面的感觉不是很好,以为没戏了,所以反问问的也很潦草。大概过了一个星期,又收到了面试的邮件。
3.30 HR面 30min 视频面:
1、自我介绍
2、为什么选择现在的学校,为什么攻读计算机的硕士
3、兴趣爱好
4、对过去两场面试的自我评价
5、平常使用的旅游APP,然后携程和其它竞品的使用
6、最近几年携程APP的变化
大概是这些问题,也是HR面的基本问题
7、反问
反问的时候问了大概什么时候出面试结果,HR小姐姐就给了个口头offer。然后清明之后收到了正式offer
三、美团
3.8投递->3.12笔试->3.28一面->3.31二面
3.28 一面 60min 视频面:
按理来说美团投递的还挺早的,但是一面通知的确实很晚,那个时候好像已经听说了美团hc优化的小道消息,哭泣
1、自我介绍
2、详细的问了下简历上的两个项目,然后针对项目的点问了些基础知识(卷积、蒸馏、多模态等等)
3、做了两道编程题(leetcode206.反转链表 easy + 归并排序)
4、反问
美团一面的体验挺不错的,面试官很nice,对于项目问的点也和其它大厂挺不一样的。当天晚上6点左右面完的,然后8、9点就打电话来约面二面了,速度很快。
3.31 二面 60min 视频面:
1、自我介绍
2、详细的问了下简历上的两个项目,会比一面更深入一点(感觉比较看中项目质量)
3、编程题(剑指offer54. 字符流中第一个不重复的字符medium)
总体上项目聊的还是不错的,编程题最后过了80%用例。二面面试官说美团暑期实习没有HR面,大概1个星期出结果。现在是5月下旬,美团状态依旧“面试中”。估计gg了。
四、百度
3.15投递->3.22笔试->4.2一面->4.7二面->4.13三面
4.2 一面 60min 视频面:
1、自我介绍
2、深问了简历上的两个项目(面试官提前还去查了我的投递论文,说没有查到,我说因为还没有被录用。感觉百度面试官还是相当有准备的。)
3、因为项目上涉及图像识别,问了几个CNN的问题(平均池化、最大池化的区别,为什么CNN用于图像处理效果好,深层CNN提取到了什么,为什么我用了ResNet18,好处是什么,等等)
4、编程题(斐波那契数列,我阐述了递归和迭代的思路,面试官问了时间复杂度后,让我想一个时间复杂度更小的方法。然后面试官提示了一下矩阵乘法的方法,我就说可以二分也就是快速幂,logn的时间复杂度。面试官说思路没问题后,就开始写代码了)
面完后感觉不愧是百度!程序员的黄埔军校!不过编程题也提醒了人之后做题要多看看其它解法。一面完没过几天,二面面试官就打电话约面试了。
4.7 二面 60min 视频面:
这次用的是百度自己的产品“如流“进行面试。
1、自我介绍
2、深问简历上的两个项目
3、问了简历上提到的item2vec,然后问了word2vec的相关知识(2个模型,区别,哪个效果更好,加速训练的方法)
其它的问题不太记得了,不过二面比一面多问了一些八股。
4、编程题(严格来说不能说是编程题,更像是场景题。从query_session中查询得到用户想要的结果)
百度的编程题还是有点让人措手不及,应该是他们业务场景会用到的知识。不过其它聊的都还不错,也是过几天就接到了三面的电话。
4.13 三面 60min 视频面:
查过说百度三面基本是经理面,所以提前也准备了HR的问题。
1、自我介绍
2、讨论了其中一个项目
3、CNN(基础问题)
4、Attention(介绍一下,Q K V之类的,然后问了计算相似度的方法)
5、LSTM(基础问题,为什么比RNN好)
6、list和map数据结构的复杂度,map内部的存储方法
7、HashMap(介绍一下,存在什么问题:哈希冲突,怎么解决:用list或者红黑树存储)
8、又问了map和reduce的问题,还好二面后去看了点相关知识
其它一些八股不记得了,面的很广,不过不会太深。接下来是偏HR的问题。
9、职业规划
10、为什么想从事算法,作为女生有没有考虑过其它一些轻松点的(这里我雄赳赳表明决心,不知道面试官有没有感受到我的诚意)
11、实验室科研时,遇到问题怎么解决的
12、有没有其它offer,为什么选择百度
13、反问
百度三面面试官给人感觉很大佬,说话又有磁性又有逻辑性,问题涉及到的也比之前的面试要多。面试官说百度三面后无HR面,4月底全都面完后会出结果。于是我等到了5月,也没出结果,估计排序gg了。
五、字节(已offer)
4.22投递->5.10简历评估->5.13一面->5.13二面->5.17HR面 ->5.19 offer
5.13 一面 60min 视频面:
1、自我介绍
2、讨论了其中一个项目(面试官问了很久关于元学习的内容)
3、编程题(leetcode239. 滑动窗口最大值hard。我先写了最小堆的nlogn的解法,通过用例后面试官让我再想想更简单的。然后就说了优先队列O(n)的思路。)
4、反问
在反问快结束的时候,二面面试官就直接进来了。一面结束后5~10分钟,直接开始二面。
5.13 二面 60min 视频面:
1、自我介绍
2、讨论了其中两个项目(中间穿插着基础知识,比如CNN、联邦学习等等)
3、编程题 ① 先手写了一个LR,只能调用numpy这样的库;② 没找到原题,大致意思是:
4、反问
字节二面的模式和一面很像,不过项目问的更广了一些。当天晚上HR打电话约面。
5.17 HR面 30min 视频面:
一开始以为也是技术面,然后开始面试看到面试官是个小姐姐,就询问了一下说是HR面。
1、自我介绍
2、最深刻的一段科研经历
3、最深刻的一段实习经历
4、对于过去两场面试的评价和建议
5、为什么选择字节
6、手里其它的offer,如何选择
其它也是一些基本HR问题,然后问了关于疫情的到岗问题和实习时间
面完两三天后收到了HR小姐姐的offer通知。字节只要开始面试流程,还是很快的。
简单的总结
今年只要开始面试的公司,总体感觉都还不错,虽然最后也没几个offer,这就很玄学,可能只是我感觉不错,面试官不这么觉得。也有可能是裁员、上海疫情和其它原因,很多家公司都缩减了暑期hc的名额。准备了很多八股,但是基本都不怎么问,还是以项目为主,也有可能因为研究课题涉及到了元学习、联邦学习、多模态等,面试官比较感兴趣。各家公司的面试官讨论的比较多的是我项目的创新点、目的、性能最终提高的点,有的面试官还会问我在这个项目里的作用。持续了三个月的实习面试也算告一段落了,希望秋招多点名额啊多点名额啊啊啊啊(合十)。