TEG—腾讯客服nlp算法（凉经）
1、简历深挖
句向量具体怎么样优化？
在哪几个模型上做的？
xlnet相对于bert的改进？
有无中文数据集的经验？
遗传算法怎么改进的？
强化学习如何做的？
了解以前智能对话的技术不，如lstm等
了解单轮对话和多轮对话的区别不？
如果了解，你觉得多轮对话的难点在哪？
可以如何改进？
2、反向提问？
客服业务量怎么样？
算法团队情况？
hc岗位的具体职责？
二面 技术主管（过）
上来就做测评，十五分钟内
1.codding，数组后移动k个单位
2.给出一个词和文档情况，计算tf-idf的值。
3.sigmoid函数及其导数推导，逻辑回归和交叉熵函数的推导。
由于前期网络不好，掉线拿纸去了，十分钟做了2.5道题，本以为自己挂了。
然后深挖论文
simcse是怎么做的？
consert是怎么做的？
consert喝simcse的区别，优点有哪些？
强化学习怎么做的？
最后反向提问。
目前团队那块业务缺人？
终面hr主管（挂）
你觉得读研究最大的收获是什么？
你的薪资预期是？
你还有其他offer吗？
多久能来深圳？
你的性格很外向，是研究生期间培养的吗？
反向提问
班车，签字费，等等福利待遇是否有？
房补，公积金，五险等
本人要求2.4w以上的月base。最后挂了，hr可能有更合适的候选人。
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