万得二面经典CPU

11.22下午AI算法岗面试

（1）一面35min

1、自我介绍

2、科研：长文本MRC，介绍了自己的做法，面试官会扣一些细节

3、科研：开放域问答，拓展性问了下Dense Retriever和Sparse Retriever的特点，以及典型代表

4、项目：在某厂做的搜索推荐系统，也是扣细节，面试官根据我讲的内容问一些拓展的东西（ESMM解决什么问题，简述MMOE的思想、用过的多任务方法）

5、八股：对attention概念的基本考察

整体感觉面试官把简历中的重点内容都考察到了，面试官态度很好。

（2）5min后二面经典CPU

1、二面面试官（35岁以上，微胖）上来先自我介绍：我是这里的技术总监，叫xxx，你讲一下项目经历

2、然后我讲学校里做的项目：用LDA主题模型对文本聚类

面试官打断，问LDA是干嘛的，我说是一个机器学习模型，讲了下怎么用它来完成我的项目

面试官要求讲一下LDA的底层原理，但这个模型了解的人都知道很复杂，我简单的讲了一下狄利克雷分布和吉布斯采样的概念与思想，对面应该听不懂，就过了

3、面试官是在我自我介绍的过程中打断提问的，后面我继续讲某厂的实习项目（就是一面的那个），这里面试官开始CPU了

先是讽刺我答非所问，他问我业务背景，我说了技术实现（因为自己的回答是有套路的，一开始先把业务背景一句话带过，然后讲技术层面，被他说的不确定这部分有没有讲了，主要是对面语气比较**）

然后是咬文嚼字，说我表述不准确，我的任务是实现两个文本域的相关性计算，他问文本域是什么意思，我说就是文本，他说那说文本不就好了吗

对面又问某厂这么多工程师，为什么要让你一个实习生做推荐系统，我说我做的项目相比正式工程师可行性会稍微低一点，失败概率会比较高

然后是质疑我回答问题的时候在查资料，我说在翻简历，我讲科研或项目经历的时候需要按简历写的来讲

然后我继续讲项目，讲到如何用ESMM来完成我的任务的时候被打断，对面说这个模型满大街的人都知道，不就是一个xx+xx吗，有什么特色。我说做纯NLP的人可能不知道，所以要讲一下，另外我用这个模型来实现我们数据中的两个问题：1是xxx，2是xxx

对面再度质疑我的工作不就是套用了ESMM框架吗，我说还做过别的尝试，把其他视频特征拼接到title，但是效果都不好。对面问，你刚才不是说没做吗。我说，不好意思我讲错了，我尝试过这些方法，但是效果不好就弃用了（我一开始讲的是最终上线的模型没有用这个方法，他理解的就是我自始至终没用这种方法）。对面继续教育我讲话要讲清楚

4、面试官问我有什么优势，我说代码、沟通、写文档各方面能力都不差，没有明显短板，对面说看你是应届生，就考你一道简单的算法题，开始二次CPU

对面先让我讲一讲编辑距离是什么，我秒回说这是一个动态规划问题，解决这个问题可以分这么几步。。。

然后打断，我让你说的是什么是编辑距离。我愣了下，给他讲了编辑距离的概念，字符串a通过增加、删除、替换字母的操作变为字符串b需要的最少操作次数

然后对面让讲解题思路，我直接按照dp五部曲的思路回复，讲到一半被打断，对面说你说核心思想就行了，我说核心思想应该是dp矩阵的定义以及递推方程的实现，然后开始讲dp在这个问题里怎么定义，如何初始化，然后被打断，说这个题的核心不就是状态转移方程吗，你说一下转移方程就行了。我觉得直接写出来比较轻松，就说我给你在聊天窗把这个公式写一下吧，他说你直接说就行，复制粘贴有什么意思，我（？？？？？）想了几秒钟，把脑子里想的那个公式用人类语言表述了出来

绝了，考编辑距离考出优越感来了

第二题是从数据流中找出中位数，网红题，维护两个优先级队列即可。我当时第一反应没思路，直接说不会，他说你要不要想想，我说不用了（如果当时思考了并且想出来了也会被说成查资料吧）。

面试结束，这个技术总监应该想要言听计从无反抗能力的奴隶吧。