oppo机器学习算法实习面经
前言：
岗位：机器学习算法实习
笔试情况：无笔试
一面
1.自我介绍（非科班硕，一份水实习）;
2.介绍项目，并由此引出一系列八股文：
- 介绍gbdt算法的原理与实现
- 说说xgboost对于gbdt所做的主要优化
3.介绍实习工作
- 简单介绍resnet及其主要改进(shortcut连接，BN层)，说说这些改进为什么work
- 介绍transformer及self-attention机制实现方式
- 了解哪些normalization的方式，比较各自异同
4.其他
- 是否了解设计模式(不了解，面试官看了一下我非科班，就没问了)
- 是否了解联邦学习和差分隐私(部门业务相关)
- 深度学习是否可以用幂级数来拟合待学习的函数，并说明理由
- 口述算法：
- 数组的topK问题
- 链表的中间节点
- 反问
主管面
- 个人感觉纯聊天，问的都是开放性问题，比如信息发送失败，如何在不收集用户较多信息的前提下确定是手机问题还是信号塔的问题等等，然后面试官通过这些问题引出部门业务
- 反问
HR面
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- 自我介绍
- 简单介绍你的上一份实习，有什么收获，学到了什么，为什么这次没再去实习，以及为什么离职
- 有哪些其他offer，反问
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