牛客史上最水算法面经

Hudnall

本人19届普通学校渣渣硕，由于学校在广州，也不想去太远，所以只投了广州和深圳的公司（今日头条 滴滴 美团 爱奇艺 携程 搜狗之类的公司都错过了。广州的it行业不给力……）。投了十几份简历（实习生和拉勾的都没有下文），最后面了四家，有一家要我去上海面试，然后拒了，拿到了一个小公司的offer（弱爆了！！真的弱爆了！！！）。下面按时间写面经：
CVTE(自然语言处理工程师） 一面
1 解析fasttext的原理
2 解析doc2vec模型
3 解析word2vec模型，画出模型（input projection output三层），我们要的词向量位于哪一层（input）
4 hmm分词的步骤（基于统计，标注是BMES，5个基本部件初始概率矩阵、发射矩阵、转移矩阵、观察序列、隐含序列，hmm条件独立性，目标函数（联合概率））
5 推CRF（哭，还要推CRF，我先说了最大团的概念，然后继续往下推，推得不是很好，然后面试官笑了笑说这个有点难，不用往下推了）
6 写出朴素贝叶斯公式，哪个是先验概率，哪个是后验概率，为什么叫朴素（？？？）
7 RNN为什么会梯度消失，LSTM是怎样避免梯度消失的
8 Batch Normalization的概念
9 dropout的概念
10 clipping gradient的概念，目的是什么
11 常见的判别式模型和生成式模型
12 判别式模型和生成式模型区别是什么
13 默写了几条简单的公式
人生的第一次面试，刚开始时有点紧张，后来慢慢进入状态了，问的问题基本都可以答上来，自我感觉还是挺好的（不要脸）。面试官很年轻，人也很好，我一路回答，他一路记录。一面大概面了40分钟，刚一面完面试官就叫我扫码排队准备二面了。
二面（挂）
一看到二面面试官的长相，心里咯噔一下，在想这个面试官肯定不好应付（后来果然是这样）。他叫我详细解析我的一个项目，然后我就一直再说，后来根据项目问了我两个问题，感觉他不是很满意。然后叫我设计一个贷款系统，我说先做特征工程，选什么特征，怎么选，他一直在否定……之后就问我有什么问题要问，答完之后就跟我说可以出去了（挂了！），很CVTE。
面试完之后在楼下的餐厅蹭了顿饭，像自助餐，比普通饭堂好不少，就是汤、水果都有，就是肉比较少，如果我是这里的员工的话我可能每顿都会吃两轮（笑）。面试过程各种包装糕点和牛奶供应，整体体验不错，除了二面。面CVTE就是抱着刷面经的心态去的，从来没有想过去CVTE工作。
顺丰（算法工程师） 一面（好人卡）
1 解析一下fasttext*2，fasttext里面的softmax是用在哪里（感觉这个问题有点奇怪）
2 tf-idf是什么，tf和idf分别是什么，怎么计算
3 RNN为什么会梯度消失，LSTM是怎样避免梯度消失的 *2
4 常用的激活函数有哪些
5 解析leaky relu
6 默写adam（突然忘记了一些细节，后来叫我写momentum，尴尬）
7 机器学习中对样本数据不平衡的情况有哪些解决方法
8 特征工程你一般怎么做
9 说说你最近看过的一篇paper
我看到之前面试的人都是十几分钟就出来的，就想这应该又是一次玄学面试吧，然后隔一天就收到了好人卡，在牛客上见到有好多人吐槽顺丰。面试没怎么结合项目，就随便问，面试官很很年轻，估计是刚毕业一两年的。
创业公司（自然语言处理工程师）（过，不要鄙视我。。）
1 解析我之前做的一个比赛的整个流程，问得挺深入
2 fasttext和word2vec的区别，如果想用fasttext（有监督）实现word2vec（无监督）的效果，应该怎么改（不是很懂，后来面试官解析了，不过是在微信通话里面说的，听得不是很清楚）
3 softmax与cross entropy的区别
4 预训练word2vec加入到模型中是作为参数还是变量（dynamic or static）
5 Random Forest的原理
6 GDBT与Xgboost的区别
7 Xgboost的节点是怎么分裂的
8 项目中特征工程是怎么做的
9 l1 和 l2正则化区别
10 简单的编程题
还有些问得比较细的就不记得了……
这次面试有两个面试官，一个在现场，一个大佬在外地，然后开了微信通话，两个人轮流问问题。我一进去房间，就见到一个面试官拿着提前打印好的我的简历在等我，电话那边的面试官也是对着我的简历在问，感觉还是比较重视的。希望以后在公司大佬们可以多带带我，让我涨经验。
腾讯和京东都没有收到面试通知，笔试不怎么样（没有系统地刷题），学校和项目经历都不够突出吧，投的也是算法类的岗位，毕竟算法类岗位投的人多，岗位少，小一点的公司基本不招算法的。阿里面试官打过来的时候在外面，有好多人在旁边，有点紧张随便说了一点就挂了。跟收割BAT等大厂offer的大佬们比简直微不足道。找实习的体会是学校和运气实在是太重要了，一直想试试用内容简历，用不同学校投结果会怎么样。针对算法岗特别是自然语言处理方面，给大家的建议是除了多刷编程题，啃基础机器学习、深度学习和数学知识外，要多看最新的paper。简历要有与众不同的地方，比赛和项目中别人都用CNN你用GCNN，别人都用LSTM、GRU你用SRU之类的变种，你的比赛项目论文中有GAN、Capsule、RL或者新颖的Attention机制等。好的论文和好的比赛成绩（质量高的比赛）会有加成，让你可以多点东西水。最后要谢谢牛客网，共勉！

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