【头条AI lab&百度】转专业美国渣硕的机器学习面经

木子

说下本人基本情况，我本科NJU化学专业，目前在北美加州某校读CS的水硕，在美国找实习半年，一次面试都没拿到，可以说是很菜了，于是产生了回国实习的想法，最后拿到了头条的AI lab的cv实习和百度的视频推荐的机器学习实习。 很多AI大佬都比我厉害，我本人转专业还不满一年，肯定水平比较差，不过在这几个月里牛客网的一些帖子给了我很多经验，真的很感谢，所以也还是献丑写一下面经，希望为后人遮阴了。 （因为我人在北美，所以都是远程视频面试）
【百度】
4.18在线笔试，选择题目不太记得了，考得很全，各种不会orz。印象里问答题考了一道贝叶斯定理相关，编程题也只记得一道了orz，用了一个fate的场景，大意就是一个矩阵代表一张地图，每个元素的数值代表这个地方的高度，从某地方出发，要求走一条经历的每个点高度都只升不降的路径，问能到的最高高度，dfs/bfs即可。
4.22一面、二面接三面 百度是我转CS以来面的第一家公司，面试官总的给我的感觉很好。
一面： 先聊了项目，然后问了我关于python多线程的问题，我答出了GIL，然后面试官问我什么情况下python多线程可以提高程序效率，这个我就不会了orz。又问了我C++网络模型的问题，完全不知道。然后问我用过GPU做计算吗，我说我只在pytorch里用过，但底层编程没做过。然后做了一道很简单的字符串中的字符统计，我一开始准备用map，还好马上反应出来可以用数组就OK，也算没有踩坑^_^，然后面试官和我说一面我通过了，让我几分钟后二面。时长约40分钟
二面： 依然先聊了会项目，然后问了我一道字符串匹配的变体题目，大概就是模式串中有”?”通配符,因为数据量很小我先直接用枚举解决了，kmp算法我没有想清楚，就直接和面试官说我一开始想用kmp但觉得有点问题，面试官提示之下我做出来了kmp算法，然后分析了复杂度。然后又出了一道算法题，就是最大子矩阵和问题，不过我挫，面试官提示了一点我才想到dp做法。时长约40分钟。面试官说几分钟后可能会有三面。
三面： 三面面试官是个大姐姐，开头就和我说前面聊了很多技术了换点别的聊，于是三面就聊了会人生和职业规划，氛围还是很轻松的，总共半小时，然后三面全部over。
然后5.5收到了hr的邮件要了我的微信给了口头offer，5.9给了正式offer，工作是富媒体业务部做视频推荐的。
【今日头条】
今日头条我是三月底直接海投的简历，当时也没抱太大希望就没找内推，然后4.10收到了hr联系要了我一些信息，然后4.18收到邮件说4.23参加AI lab的计算机视觉实习生的远程面试（2场技术面）
一面： 照常先聊了项目然后问了一道算法题，先出了简单情况： 有三种砖块，长度分别为1，2，3，砖块高度都为1，现在要你砌一面M*N的墙，不考虑把砖块竖着放的情况，问有多少种砌法。（DP可解） 然后接着问：如果要求这面墙除了两边外，中间任何一个位置砖的边缘都不能构成一条从墙顶到地面的直线，那么有多少种砌法？（DP+容斥原理） 我顺利做出来了，一面over，几分钟后二面。
二面： 聊了会项目，然后问了我比较新的深度网络你知道哪些，然后问了我好多faster-RCNN的细节，之后问我fasterRCNN做了region pooling后，图片大小不能整除导致中间的特征不好感知到怎么办，我一开始说加padding，面试官不满意，我就说我不知道了，面试官告诉我可以用插值补全图片。 然后考了一道关于CNN感受野的计算，很简单，不过我当时状态不好，没做对，问了面试官，面试官给了个答案，但我觉得也有点问题，就和他争了一会，然后就结束了，当时就感觉药丸了。
几天后hr通知我5.2号三面，简直是柳暗花明又一村啊！
三面： 三面面试官迟到了，是个大叔。应该是某个组的leader，就让我介绍了一下项目，然后问了我CNN和RNN，让我介绍了一下LSTM，然后大叔就说我这边结束了，以后再联系。我很惊讶还问了一句：“不考算法题吗？”大叔说不考不考。估计大叔还有事吧。
hr 面： 头条效率很高，三面结束一天后，5.3就进行了hr面，聊了十分钟人生规划和性格就结束了，hr小姐姐和我说一周出结果。 5.10号我问了hr姐姐，hr姐姐说我通过了，offer报批中，yeah！然后一天后发了邮件正式offer。
总结：我本人很渣，在北美找了半年一场面试没有，就已经开始怀疑人生。微软中国的笔试我也挂了。实习僧海投了一些，结果不是拒就是no news。腾讯我过了笔试，可是岗位投错了orz，所以岗位不match没人发起面试。 好在最后运气还可以，还是有了两家的面试，然后两家都给了offer，而且在面试中面试官也让我学到了很多技术知识。百度和头条两家的面试过程都很让人舒服，没什么压迫感。另外头条的hr反馈非常及时，简直好顶赞呀！

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