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一名算法工程師的面試經歷

工程師人生 ? 來源:工程師吳畏 ? 2019-07-23 14:40 ? 次閱讀

【基本情況】:

我本科研究生都是電子方向的,c++Java,還有什么網絡通信計算機原理都不會,只會python,其實想學個c++來著有點來不及了……然后刷了幾遍《劍指offer》,做了leetcode 120道左右經典題,勉強了解了一下動態規劃,單鏈表,二叉樹啥的基礎算法,總之就是編程能力很差……這就導致我筆試很艱難,好像只過了華為,虹軟。每一次筆試完都深受打擊,還好我已經有心理準備了,目標就是那些內推不用筆試的公司……實驗室有點深度學習,目標識別的項目(雖然是很偏門的那種),然后混了個實習所以簡歷大部分公司都給過了,我記得直接簡歷拒的公司是大華提前批,海康正式批。

【實習】:

找實習那會只來得及復習機器學習基本算法,外加幾種排序算法。

【騰訊】:

一面:

有一天我考完科四在駕校等著拿駕照,騰訊突然給我打電話了,很方,沒想到第一個公司就是騰訊,沒想到騰訊的流程可以走的這么快。重新約了下午兩點,然后兩點五分左右接到了面試電話。騰訊的面試官真的很好,很謙虛,很耐心,很專業的引導你,面我的那個小哥哥溫柔到不行,說話帶點南方口音真的超好聽……可惜我之后去實習他已經離職了沒見到他,嚶嚶嚶明明面試和入職只隔了一個月左右啊……

然后問的很基礎,沒問項目,就問過擬合是什么,怎么辦,梯度消失和爆炸怎么解決,如果想要在手機上實現一個很復雜的網絡怎么辦,那時候我沒過mobile net這篇文章,隨便瞎扯,自己都心虛了,小哥哥還在引導我……算法問了100w里面找top k那個,現在看起來很有套路了,可是那時候我都不知道可以用最小堆【捂臉,答的不太好,這時候小哥哥說那假如只找top 1呢,真是細心又耐心的提示我。

二面:

剛那個是最后一個問題,我以為我就掛在一面上了,沒想到過了一個小時又二面了。二面就更宏觀,去了之后發現是我組長面的。就記得他問為什么強化學習能用在深度學習上,我,,,我簡歷上沒有一點強化學習啊,去了之后證實那個組確實是做強化學習的。

三面:

交叉面,隔壁組一個小姐姐面我的,小姐姐人超好,之后發現還跟我住一個小區…不難,對著簡歷問,然后問了個堆棧的區別,就沒了。

過了幾天hr就打電話發了口頭offer,整個人超級開心。鵝廠氛圍很輕松,大家一塊玩得很開心,工作時間一般是早九晚九,其實不規定早上打卡時間,早去有早飯吃,八點以后走有夜宵券。聽說每個程序員都想去騰訊,我也算是去過了,騰訊真是我的白月光,很想念。

【阿里】

面的第二家就是阿里。流程走的比騰訊慢一點,面試間隔時間長一點,面試難度大的不止一點……

一面:

部門里一個人面的,語速很快,不說你的答案對不對,只負責提問,不解釋,風格跟騰訊完全不一樣啊,讓我很有壓力。

問題如下:

過擬合怎么辦,神經網絡不收斂怎么辦,降維有哪些方法,快排時間復雜度,怎么算的?(怎么算的我沒答上來,他肯定是記下來的,二面接著問了,所以面試完一定要查漏補缺),卷積時間復雜度,卷積網絡作用,池化作用,有沒有聽過self-attention(谷歌attention is all you need里面用的,然而那時候并沒有聽過,后來知道他們組是做nlp的),還有個智力題,8個球有一個重一點,最少稱幾次能找出來,我說3次,后來鼓起勇氣問他要幾次,他說兩次,讓我自己想怎么稱……

二面:

部門主管面,是個大佬。先給個網址在線寫代碼,寫了快排,找對稱數,還好不難,不然直接掛了。然后打電話來面試。

問了幾個算法的時間復雜度,數據結構分為幾類(他想聽到的是,集合,線性結構,樹狀結構,圖),然后就是智力題,各種智力題,腦殼疼,但我居然做出來了,也算運氣吧,感覺就靠智力題征服了他。

然后他告訴我他們團隊最近招了一些女生,說女生一般腦子不清楚,但是我好像還行,覺得現在女生也不差啊什么的,聽的我,,,忍了忍沒說啥。

三面:

不知道是誰面的。對著項目問了一下,不難,問怎么合作的,遇到問題怎么辦這些,可是又不像hr。

四面:

交叉面,是什么零售部門?沒聽清楚,風格也很阿里,問了HMM最成功的應用是什么,別的忘了,十五分鐘左右吧。

五面:

喜迎部門hr面,hr也挺強勢的,問了為什么不在別的地方找實習,能實習多久之類的,對nlp有什么準備,工作地點想法等,最后我幼稚的回答逗笑了他,,,

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