【百度商业化】【已oc】校招NLP工程师（广告风控）三轮面经
听说牛客上分享面经能积攒人品、收获offer，因此发一下我的面试感受。
我是本9硕C9，目前方向是自然语言处理。1月末突然被百度给捞起来了。
一面 技术面(2.2) ：1h
详细介绍本人项目研究，面试官深入提问
编程：343. 整数拆分，秒掉
问机器学习、深度学习、nlp八股，过拟合、调参等等。
反问：部门情况，常用技术栈
2.3晚上接到二面面试官电话。
二面 技术面（2.6下午）：70min
详细介绍本人项目研究，面试官没有问太多问题
两道编程：
- 给定数a和数b，让取a%b，但是不能用除法和mod（当然啦）。典型的二分法
- 判断是否为完全二叉树，层次遍历秒掉。
（两个题LeetCode没找到，都是medium难度）
简单的概率题：27红27黑，抽一红一黑概率
内存管理？（不知道怎么划分）两个1G文件a和b，文件由一行一行的字符串组成，仅给一个1M内存和500G外存，对这两个文件取交集。我答出了哈希表，也提出了归并排序，然后面试官说我的思路跟正确答案接近。
搜索+NLP场景题：在百度搜索中，假如输入的query有错误，请问如何纠错及返回纠错后的推荐结果。
反问：部门情况，入职学习。
然后精彩的来了，三个小时之后三面面试官（应该是leader)打电话，约今天晚上。
三面 leader面(2.6 晚上) ：70min
问个人基本情况，就业选择，职业规划。
介绍项目重难点。
场景题：聊百度广告的推荐策略，面试官跟我讨论了半个点广告思路，感觉面试官一直在引导我思考，非常厉害的leader。
反问：部门职责，NLP在部门中的作用，后续安排。
百度的面试是我校招中效率最高的一次面试经历了，难能可贵的是面试官都非常nice，能够引导面试人的思路，深挖能力。
期待oc和意向ing。
更新：2.7晚上发测评
更新2：2.8下午进入offer评估，在百度排序池子里泡一泡
更新3：2.8晚上oc
更新4：2.9下午谈薪，满意，已接
更新5：已经签好两方offer，感谢百度的高效率招聘。
P.S. 对于我经历过的秋招毁意向的无良公司还有泡排序池子迟迟不回的公司我真的会谢，感觉百度2023春招真的是一股清流了。
#百度2023校招面经#