作者：CHEONG
研究方向：自然語言處理與知識(shí)圖譜

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本文分享八位碩博大佬的百度之旅，本八位和字節(jié)篇的八位有重合但不完全相同，在分享面經(jīng)前先來聊一聊備戰(zhàn)秋招需要做的準(zhǔn)備工作。

1、簡歷：不言而喻，一份漂亮的簡歷非常重要。那如何制作，這里提三點(diǎn)意見：

1）在經(jīng)驗(yàn)不足時(shí)多看一些優(yōu)秀的簡歷，按照別人簡歷臨摹敘述自己的經(jīng)歷；

2）在簡歷制作好后，找有經(jīng)驗(yàn)的人提意見，幫忙修改，反復(fù)打磨；

3）學(xué)會(huì)對(duì)自己項(xiàng)目進(jìn)行包裝，但特別忌諱過度包裝，一定對(duì)寫在簡歷上每一點(diǎn)都爛熟。

2、時(shí)間：對(duì)秋招的印象有的還停留在金九銀十。但2020年秋招提前批從6月中旬就已經(jīng)開始了，然后各大公司的秋招面試都集中在七八月，九月雖然還有正式批，但很多hc都已被提前批占用，加上暑期實(shí)習(xí)轉(zhuǎn)正占用的hc，正式批剩下的已經(jīng)不多了。所以一定要提前準(zhǔn)備。而對(duì)于想通過暑期實(shí)習(xí)轉(zhuǎn)正的同學(xué)，秋招從3,4月份的暑期實(shí)習(xí)面試就已經(jīng)拉開序幕了。

3、消息：在秋招期間一定要保持消息暢通，注意關(guān)注各大公司的官網(wǎng)或官方公眾號(hào)，及時(shí)接收和秋招相關(guān)的信息。不要因?yàn)殄e(cuò)過信息而錯(cuò)過重要的面試機(jī)會(huì)。

4、前輩：秋招時(shí)有個(gè)靠譜內(nèi)推人真的是事半功倍，在秋招時(shí)比較忌諱的就是簡歷投出去之后完全被動(dòng)的等待，這樣每一面之后都可能是漫長的等待，所以如果有內(nèi)推人就可以提速面試流程，而且可以通過內(nèi)推人打聽相關(guān)消息，讓秋招時(shí)的焦慮少一些。

5、同伴：秋招還算是一個(gè)持久戰(zhàn)，從面試->接受意向書->談薪->簽三方整個(gè)過程將近半年，比如今年六月中旬就開始面試，這都快12月份了還沒有結(jié)束。所以隊(duì)友或者說戰(zhàn)友就非常重要，和自己的同學(xué)朋友在秋招中互幫互助，分享重要訊息和心情起伏，讓秋招不只是孤軍奮戰(zhàn)，也就不會(huì)那么艱難了。

接下來還是分享一下算法崗面試流程， 以及每個(gè)環(huán)節(jié)的注意事項(xiàng)。面試中大致分為自我介紹，項(xiàng)目介紹，算法基礎(chǔ)，代碼考察，開放性考題和提問等六個(gè)環(huán)節(jié)，下面介紹這幾塊的注意事項(xiàng)。

自我介紹在面試開始時(shí)基本都會(huì)有，因此肯定是要提前準(zhǔn)備好的，自我介紹內(nèi)容不要太長，就是把你覺得是亮點(diǎn)的地方簡單的提出來，當(dāng)然凡事由你主導(dǎo)在面試中介紹的環(huán)節(jié)，都可以嘗試在介紹中有意的引導(dǎo)面試官接下來的面試朝著你熟悉的領(lǐng)域提問，還是非常奏效的。因?yàn)榇蠖鄶?shù)面試官在對(duì)你進(jìn)行面試前可能剛從自己的手頭的工作脫離出來，對(duì)你以及你的簡歷都不是很了解，因此你在介紹中的引導(dǎo)就會(huì)很好的起到作用。

項(xiàng)目介紹，介紹2-3個(gè)你認(rèn)為重要的；主要要點(diǎn)：出發(fā)點(diǎn)，問題難點(diǎn)，contribution, 輸入輸出，模型重點(diǎn)， 自己工作占比，最終的結(jié)果。一定要提前算好內(nèi)容，要有邏輯條理，分點(diǎn)介紹。因?yàn)榫o張，說不出來，或者拼命說很多細(xì)節(jié)導(dǎo)致超時(shí)，都是不可取的。項(xiàng)目也是面試時(shí)重中之重的一個(gè)環(huán)節(jié)，和coding二兄弟基本霸占所有面試時(shí)間然后二分。因此首先要對(duì)寫在簡歷上的項(xiàng)目十分熟悉，每個(gè)細(xì)節(jié)都得清清楚楚。面試多了你會(huì)發(fā)現(xiàn)面試官總會(huì)發(fā)現(xiàn)你項(xiàng)目中之前你沒考慮到的點(diǎn)，所以對(duì)項(xiàng)目多角度思考總是好的。

算法基礎(chǔ)這塊就是指機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法和深度學(xué)習(xí)算法，當(dāng)然你所研究方向當(dāng)前最火的模型也是經(jīng)常會(huì)被提問到的。NLP領(lǐng)域不得不提的，面試必問到的當(dāng)屬Bert這個(gè)模型了，因此對(duì)這種大家常提到的自己也必須清楚。而機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)就要考平時(shí)的積累，當(dāng)然這塊也可以臨時(shí)抱佛腳的哦，因?yàn)槊嬖嚬俪柕膯栴}其實(shí)比較集中，多看看面經(jīng)多背一背。當(dāng)然這樣肯定是經(jīng)不住大佬細(xì)問的，問的深了就蒙圈了。所以平日有空還是多學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)，基礎(chǔ)知識(shí)不能丟。

代碼考察，這塊不用多說了，非常非常非常重要，推薦劍指offer，Leetcode和牛客上熱門考題，刷題吧少年。

開放性問題這里可分為兩塊吧，一類就是智力題，這一類面試前確實(shí)不太好準(zhǔn)備，大多需要面試時(shí)臨場(chǎng)發(fā)揮，但也不用慌張，首先很少面試時(shí)還是很少會(huì)碰到，碰到的話就冷靜思考把自己的想法說出來，展示自己一本正經(jīng)（天馬行空）的思考，只要?jiǎng)e說一句我不會(huì)就OK。還有另一類就類似上面4中那樣，問你對(duì)公司的看法，建議就是在不違和的情況下請(qǐng)盡情跪舔，哈哈哈當(dāng)然還是看你自己啦。比如我沒有舔然后就跪了，雖然不知道是不是和這個(gè)有關(guān)。但試想一下，你對(duì)他公司的認(rèn)可肯定也是他選擇你的理由之一啊。

提問環(huán)節(jié)時(shí)可以利用這個(gè)機(jī)會(huì)了解一下自己所面試的團(tuán)隊(duì)做什么，是否和自己匹配等等。只要不犯傻去問工資，感覺都問題不大。

一、博士大佬W(2輪技術(shù)已OC)

1、自我介紹

2、項(xiàng)目介紹

1）介紹了一個(gè)做的推薦比賽的項(xiàng)目，以及模型的優(yōu)化過程稿

3、算法基礎(chǔ)

1）手寫auc的計(jì)算，延伸問了一些比如很大的數(shù)據(jù)量如何計(jì)算auc

2）問了一下機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，印象中是lgb，xgb，ctb

3）問了幾個(gè)linux和C++的問題

4、代碼考察

1）二維數(shù)組中的查找

2）快速排序

3）兩個(gè)鏈表的第一個(gè)公共節(jié)點(diǎn)

5、開放性問題

6、提問環(huán)節(jié)

二、碩士大佬A（3輪技術(shù)面已OC）

1、自我介紹

2、項(xiàng)目介紹

1）問做過的research，實(shí)驗(yàn)效果，現(xiàn)在做的topic別人主要是怎么做的呢，具體的細(xì)節(jié)？

2）正在做的idea，能不能應(yīng)用到別的領(lǐng)域呢？

3）問做過的項(xiàng)目，具體的流程和細(xì)節(jié)？

3、 算法基礎(chǔ)

1）ROC曲線是什么，ROC曲線的坐標(biāo)軸什么含義，曲線和面積有什么物理含義

2）Dropout的原理，什么時(shí)候用，怎么用，dropout訓(xùn)練和預(yù)測(cè)的時(shí)候有什么區(qū)別，預(yù)訓(xùn)練和finetune的時(shí)候有什么區(qū)別

4、 代碼考察

1）最長子數(shù)組和

2）循環(huán)數(shù)組的最長子數(shù)組和

3）編輯距離

4）在一棵搜索二叉樹里，找到比目標(biāo)值大的最小值（限時(shí)14分鐘）

5、開放性問題

1）你做過的最成功的事情

2）你做過的最失敗的事情

3）你的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

6、提問環(huán)節(jié)

1）業(yè)務(wù)和技術(shù)棧，績效怎么分配

2）一共有幾輪面試

三、碩士大佬B（鳳巢三輪技術(shù)面）

1、自我介紹

2、項(xiàng)目介紹

1）Bert的word piece對(duì)于中文詞表的一個(gè)好處，詞表變小也可防止OOV

2）Bert中用的LN，LN和BN有什么區(qū)別，為什么Bert用LN

3）在模型訓(xùn)練的時(shí)候有什么技巧和經(jīng)驗(yàn)，比如loss不收斂等情況

3、算法基礎(chǔ)

1）優(yōu)化器在模型訓(xùn)練時(shí)使用經(jīng)驗(yàn)

4、代碼考察

1）實(shí)現(xiàn)前綴樹的插入，查找以及某一個(gè)前綴的所有詞查找

2）一個(gè)人從家往公司走，只有一條路徑，有東西南北四個(gè)方向，現(xiàn)在求這個(gè)人往東南走的最遠(yuǎn)的距離

5、開放性問題

1）廣告系統(tǒng)設(shè)計(jì)，圖對(duì)廣告的點(diǎn)擊率是印象很大的，因此如果從知識(shí)圖譜的角度考慮這個(gè)問題

2）醫(yī)美相關(guān)query搜索到相關(guān)結(jié)果，如果從搜索的結(jié)果中抽出有用的信息

3）其他offer及秋招進(jìn)展等相關(guān)問題

6、提問環(huán)節(jié)

1）面試部門業(yè)務(wù)方向

四、碩士大佬C

1、自我介紹

2、項(xiàng)目介紹

1）介紹項(xiàng)目，并探討了模型方案是否可以優(yōu)化

3、算法基礎(chǔ)

1）L1和L2正則 

2）BN和LN的區(qū)別和用法

3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止過擬合的方法 

4）Dropout用法 

5）xgboost和gbdt

5）transformer？比rnn優(yōu)越在哪？

6）LSTM中的各個(gè)門的計(jì)算公式和作用

7）python裝飾器用法

4、代碼考察

1）無序數(shù)組第k大的數(shù)

2）實(shí)現(xiàn)迪杰斯特拉算法

5、開放性問題

6、提問環(huán)節(jié)

五、碩士大佬D

1、自我介紹

2、項(xiàng)目介紹

1）詳細(xì)探討了項(xiàng)目，如何解決數(shù)據(jù)不均衡問題

3、算法基礎(chǔ)

1）怎么進(jìn)行單詞劃分與 Embedding； 

2）Attention 是什么，怎么做的？知道有哪幾種 Attention； 

3）Transformer、LSTM 和單純的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比，有哪些提升； 

4）為了解決長依賴，有哪些模型，是怎么做的？LSTM 和 GRU 細(xì)節(jié)； 

5）決策樹是如何分裂節(jié)點(diǎn)的，分裂的增益怎么算的；

4、代碼考察

1）Python 兩個(gè)無序數(shù)組去重合成一個(gè)升序數(shù)組

2） 判斷一個(gè)點(diǎn)是否在多邊形內(nèi)

5、開放性問題

1）怎么判斷文本低質(zhì)量？

2）怎么判斷文本涉及黃恐暴？

6、提問環(huán)節(jié)

六、碩士大佬E

1、自我介紹

2、項(xiàng)目介紹

1）介紹項(xiàng)目中用到的模型

3、算法基礎(chǔ)

1）介紹激活函數(shù)，激活函數(shù)的區(qū)別

2）反卷積是怎么做的， unpooling中maxPooling怎么實(shí)現(xiàn)

3） BERT 的變種？聊了下 ALBERT，知道模型蒸餾嗎？談了下原理

4、代碼考察

1）旋轉(zhuǎn)排序數(shù)組

2）二叉樹的前中后序遍歷，讓遞歸非遞歸實(shí)現(xiàn)

3）a~z和A~Z代表0到51，如何將52進(jìn)制轉(zhuǎn)化為10進(jìn)制

5、開放性問題

1）最近看的論文有哪些，介紹一篇印象最深的

2）一個(gè)系統(tǒng)，當(dāng)一個(gè)id登陸和退出的時(shí)候的時(shí)間都是記錄的，如何統(tǒng)計(jì)當(dāng)天每個(gè)時(shí)段的人數(shù)

6、提問環(huán)節(jié)

七、碩士大佬F

1、自我介紹

2、項(xiàng)目介紹

1）介紹項(xiàng)目中遇到的最大的困難，是怎么解決的

3、算法基礎(chǔ)

1）python 深淺拷貝，可變與不可變類型、原因，垃圾回收技術(shù)

2）Word2vec 怎么采樣負(fù)樣本，有哪些方法？

3）度量學(xué)習(xí)了解嗎？Triplet loss 知道嗎？

4）Python 中變量的作用域有哪些？

4、代碼考察

1）給定一個(gè)字符串，找出第一個(gè)重復(fù)字符，時(shí)間/空間復(fù)雜度，如何優(yōu)化

2）兩個(gè)棧實(shí)現(xiàn)一個(gè)隊(duì)列，如何優(yōu)化

3）給定n個(gè)數(shù)，找出pair的個(gè)數(shù)，滿足 x&y >= x^y

5、開放性問題

1）實(shí)習(xí)中的難點(diǎn)

2）最近經(jīng)歷過最有壓力的事情

3）目前offer，對(duì)職位的期望

6、提問環(huán)節(jié)

八、碩士大佬G

**1、自我介紹

**

2、項(xiàng)目介紹

1）介紹實(shí)習(xí)項(xiàng)目

3、算法基礎(chǔ)

1）GBDT中使用了殘差，為什么此時(shí)用負(fù)梯度可以擬合殘差

2）Word2vec講一下，你比較熟悉哪個(gè)模型

3）Skip-gram的負(fù)采樣詳細(xì)說說，負(fù)采樣是怎么采的

4）CNN與RNN有什么區(qū)別，RNN和LSTM區(qū)別

5）兩個(gè)正則化的參數(shù)分布，介紹先驗(yàn)分布與后驗(yàn)分布

6）生成模型與判別模型區(qū)別

7）大規(guī)模LR參數(shù)稀疏解怎么求

4、代碼考察

1）兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的最近公共父節(jié)點(diǎn)

2）尋找兩個(gè)正序數(shù)組的中位數(shù) 

3）LRU緩存機(jī)制 

5、開放性問題

1）搜索廣告系統(tǒng)怎么設(shè)計(jì)

6、提問環(huán)節(jié)