算法工程师（地平线/商汤/美团/华为） 面经精华帖

Courchesne

在牛客网很久了，非常感谢牛客网这个平台给我的帮助，很多朋友的笔经面经非常有用，这段时间学习到了很多，以下是我自己的面试经历，希望能给接下来还有算法面试的以及未来的算法工程师们一些参考：
本人是算法方向
因为之前在滴滴实习，感觉自己可能不是那么适合做大数据相关的工作，还是想做一些跟自己比较相关的研究性的工作，只投了美团，华为以及一些创业公司，face++应该是把简历筛掉了，没消息，其他的：地平线是计算机视觉算法，美团是机器学习与数据挖掘算法，华为就不说了（进去也不知道是啥岗位），三个应该都是sp，美团价钱还没谈，但应该会去地平线了。后续国庆节后还有一个商汤科技的面试，面面看看再说吧。
华为（sp offer）
媒体算法工程师
两面(2017.8.15) ：都是介绍自己论文+项目+实习+聊人生聊工资
地平线机器人（sp offer）
算法工程师（计算机视觉）
一面：40min
一面内容：
滴滴实习经历，引申到随机森林和gbdt，比较下区别，问了下应用时的特点
问论文，详细介绍论文的思路和方法，优越性
问项目，详细介绍项目的组成和分配，以及负责的主要内容
物体检测：RCNN series的介绍； 图像/视频分割的方法介绍：传统方法加深度学习方法
深度学习平台的使用，有没有进行过caffe的二次开发
基础的机器学习方法：聚类； LR和SVM区别
二面：30min
讨论论文细节和项目细节
卷积有什么用？分析一下分类、检测、分割需要的特征有什么区别？用在人脸检测上的卷积和图像识别的卷积有什么区别？
caffe内部的卷积怎么实现
faster rcnn的代码细节：如何去掉生成的多余的框框？如何将anchor得到的图映射回去？如何训练faster rcnn？
三面：20min
自我介绍加详细解释下最拿手的论文
hr面：10min
美团点评
机器学习/数据挖掘算法工程师
一面：60min
一面内容：
自我介绍 讲一下论文和项目
讨论实习的东西 怎么样提的特征 做了哪些特征工程
讲一下决策树 随机森林 随机森林的分裂节点的策略（两个随机）;bagging和boosting的联系和区别; boosting中的adaboost的基本原理; boost中的gbdt的原理 和随机森林有什么区别 哪个精度更高 为什么
特征工程有哪些方法（数据处理上的） 主要是统计意义上的一些操作 这块不足 需要补充 (1.OneHotEncoding 2.标准化 3.归一化 4.连续特征离散化 5.L1正则 6.GBDT 特征组合 7.特征重要性分析方法 卡方检验 8.FM 实现离散特征embeding)
数据不平衡问题的解决办法（从数据角度 正采样和负采样 从损失函数角度 添加scale平衡数据 从评价角度 用ROC AUC而不用PRC） 解释ROC PRC 推导公司
l1正则化和l2正则化 解释 推导 联系和区别
基础的机器学习的方法 lr 推导loss函数 推导sgd的参数更新结果 lr和svm的区别
手写快排加上跟他讲解
二面 40min
自我介绍
手写二叉树的层序遍历 循环实现和递归实现
随机森林的原理 bagging和boosting的联系和区别 adaboost跟随机森林的区别
对美团有什么建议 对在上海工作怎么看 各种聊人生聊理想
三面 2017.9.14 15min
自我介绍
解释AUC
聊人生聊理想
hr面 2017.9.14 15min
期望薪资等
商汤科技
研究员
一面 2017.10.23 55min
自我介绍
介绍论文、项目细节，问的非常细
个人对CV的一些看法
算法题，二分查找
二面 2017.10.23 45min
跟一面差不多，几乎一样地介绍了自己的论文细节
算法题，两个链表的第一个公共节点
终面 2017.11.1 15min
xiaogang老师面的 紧张
介绍了下自己的一篇论文就完事了
hr面 2017.11.1 15min 主要询问手中offer情况
对于未来的算法工程师们，我想说的是：
（1）如果打算做计算机视觉方向，投创业公司的话，很多经典论文的细节一定要清楚，网络结构这些尽可能多地去掌握。
（2）如果打算做机器学习方向，对于大厂来说，美团面试中一面的那些关于特征工程的问题肯定会问，毕竟很多公司的业务上都需要特征工程。
（3）算法题不用刷太多，我剑指offer都没刷完，大多数公司算法的岗位算法题不会多难的，当然有时间多刷刷肯定好。
（4）能内推一定要内推，笔试很坑的；内推一定要趁早，晚了估计机会都没有（本人阿里投的比较晚结果简历都没过）
（5）常见机器学习方法一定要会推导，多推推理解更深刻。
最后，我之前也发过滴滴算法的实习生面经，感兴趣的也可以参考。
谢谢牛客网，谢谢牛客网上的朋友们~ 大家都会有一个好的归宿，加油！！！

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