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作业帮NLP算法实习生面经(一面二面+offer)

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2023-07-15

作业帮NLP算法实习生面经(一面二面+offer)

一面(7.4,数据处理部门)

  1. 自我介绍

  2. 手撕代码一:

  [[1,2,3],
   [4,5,6],
   [7,8,9]]进行螺旋输出[5,6,3,2,1,4,7,8,9]
  1. 手撕代码二:
括号匹配,给定字符串'231(Jjhg){ds}'检验括号是否匹配
  1. 介绍一下台风估计项目你遇到的数据预处理

  2. 介绍一下LSTM

  3. LSTM各个门用了什么激活函数,以及这些激活函数的作用

  4. 讲一下你的爬虫项目,怎么做的数据预处理

  5. 反问

    1. 我面试的岗位具体做什么内容(数据处理,我说我做过很多数据处理)
    2. 涉及深度模型嘛(不)

二面(7.7)

  1. 没有自我介绍

  2. 感觉你做了很多数据获取的工作,应该这方面很扎实

  3. 爬虫过程中遇到什么困难

  4. 介绍一下八爪鱼

  5. 直接写代码吧

    有字典['ab', 'bc', 'bb', 'ac'],检验字符串'abbc'是否由字典里面的单词生成

  6. 反问

总结

7.8号收到的OC,HR说可以考虑几天,然后周一和她说可以介绍,不过其中闹了一个快手的乌龙,感觉蛮不好意思的,最后在入职前两天拒掉了offer。

作业帮的这个算法实习虽然写的是NLP算法实习,但是JD里面写的主要还是负责网络数据的爬取和清洗,比较少地涉及深度学习和NLP。而且从面试官地问题也可以看出,作业帮这个岗位应该是在急招,所以要求也没有那么高。考虑到未来的职业规划,也就没有选择作业帮,同时也是大家的想法。

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