《TPLINK秋招提前批》专题

虾皮-base上海-nlp 求target在source里的起始终止位置，target和source都有空格，target空格忽略，source空格要算位置。应该是想考kmp模板 多模态一些多流的sota有了解吗 bert的结构和loss gpt的结构 ner模型的了解 针对不同的任务，大模型的指令怎么写 没有标签，怎么对商品里的iphone pro max做聚合 #面经##算法#

首先自我介绍 然后就是自我介绍 然后拷问实习经历 项目 接下来就是一些测开的基础 主要是python 问了一些 问的非常详细 数据库、机器学习、贝叶斯算法等等 已挂

#非技术面试记录# 🕒 岗位 产品管培别调到运营管培 📅 oc时间线 7月25日投递→8月4日测评（还补测了一次）→9月4日（收到邮件让产品管培调岗到运营管培）→9月5日一面（设备有问题，然后又安排到了9月7日）→9月11日二面 👥 面试题目（录音没录上，回忆版，不分题目先后顺序） 一面问题: 1.自我介绍 2.职业规划是什么？都在往哪些方向找工作 3.有朋友在互联网公司工作吗？对互联网状态

#阿里求职进展汇总# 晚上7点开始的，面试官打电话过来面试，直接在电话里面问问题。 1. 面试官挺和蔼，上来先让我进行自我介绍 2. 然后面试官让我讲项目，详细地问项目中测试相关的工作是怎么做的，有没有自动化测试 3. 问了一些测试开发岗位的工作应该怎么做，如：如何设计一个测试流程 4. 问了一些git相关的八股 5. 给一个测试的任务，让你来设计怎么进行测试，如何考虑 6. 问一些常见的八股，测

1. 自我介绍 2. 没有选择本专业作为职业的原因 3. 针对作品集提问，如设计亮点、如何确定优化点、有没有什么上线后跟预期不一样的点、有没有遇到什么困难 4. 我在项目中的职责 以上大概只进行了二十多分钟，剩下都是闲聊，包括Base地倾向，平时有什么爱好，针对部门业务和设计流程进行讨论。 复盘：整个过程较轻松，面试官会在自己讲述的时候有反馈，每个问题也点到为止没有深挖，但面试过程有点短，提问也不

记录一下秋招体验设计面试 19号面的快手UI岗位，面试官聊的还不错但是建议我投交互，so我又转投了交互目前在用人部门筛选。 今天阿里面试，简直是魔鬼面试 两个面试官，明显一个是老板另一个应该是资深设计，老板说因为面试太多，所以两个人一起，减少面试流程 主要问题如下：第一个项目中为什么选择ip形象作为引导，你这个设计解决了什么问题，设计评分是怎么得出的。其实第一个项目还好，比较完整很难跳出刺。问题是

9.21一面 (40min) 总结：腾讯会议，都没开摄像头，做题用聊天框，很奇怪的面试感觉。 自我介绍 项目介绍，主要是我这边在叭叭叭 一些基础知识： 几道数学题： 反问业务：搜广推风控 9.28二面 (20min)#携程##算法工程师##面经##23届秋招笔面经#

腾讯 实习拿了teg ai-lab的oc，鸽了。秋招没有喜欢的岗位，没投，之后如果有投了再更新吧，随缘。 楼主个人情况见 #2022个人秋招&实习总结-字节跳动# 实习-游戏ai 一面似乎游戏相关的部门开始面试都会聊一下游戏，问玩不玩游戏，玩什么游戏，王者荣耀玩不玩等等。像是面试kpi之一。聊论文。聊强化学习，岗位似乎对研究方向不是很限，不过懂点强化学习应该还是需要的，楼主follow过一段时间强

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为算法工程师-NLP方向，投递时间n，笔试时间是m=n+14，一面时间是k=n+26=m+12，over 一面 30min： 自我介绍 挑一个具有代表性的项目说一下 对项目细节进行提问，某个地方怎么实现的，为什么这么实现 可以解释一下熵吗，它的公式怎么算的？拿到一个BERT的base

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为自然语言处理工程师，投递时间n，投完直接挂了，后来找师兄部门直推的，一面时间是m=n+49，over 其实面试的时候能感觉到是KPI，对我兴趣不大 一面： 自我介绍 介绍第一个项目，并对项目进行提问，细节包括输出、参数更新、反向传播等 介绍第二个项目，是否遇到样本不平衡的问题 神经

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为NLP算法工程师，投递时间n，测评时间是n，笔试时间m=n+17，一面时间k=n+30=m+13，over 其实挺想去顺丰的，选的深圳的base，听说适合养老？但是面试的时候感觉办公环境一般，因为面试官直接在工位上面试的，感觉工位小小的，而且有点吵 一面（30min不到）： 自我介

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为2023届提前批-自然语言工程师，投递时间n，测评时间是n，一面时间m=n+8，过了一个月收到感谢信，over 一面： 面试官介绍，该部门主要的研究方向是网络安全的自然语言处理（准确来说是融合多方技术），例如黑客访问通过日志回溯过程。 自我介绍，介绍一下三个项目？ 是否了解知识图谱

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为算法工程师（数据挖掘），投递时间n，测评时间是n，笔试时间m=n+4，一面时间k=n+27=m+23，over 直接电话约面并电话面试的，围绕项目抠细节，面试官人很好，海信值得一面 一面，55min： 项目一模型设计、实现细节 评价指标，micro-F1和macro-F1，宏平均是

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投的2023届提前批-NLP算法工程师，base杭州，投递时间n，一面m=n+46，二面k=m+5=n+51，over 个人包括同学的面试感官都不是很好。。。 一面（电话面）35min： 分别简单了解了一下三个项目 最熟悉的框架？ pytorch有什么优点 最了解的编程语言，回答python

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：苏小研没有算法岗，只有python开发，我看描述里有提到人工智能，就投了（秋招不易，全靠海投）。base苏州，我投的不算早，所以面试被安排在第二批（投递要趁早，第一批通过率很高）。九月中旬投的，收到短信面试会被安排在十月下旬。一面时间n，二面时间m=n+5，三面时间k=m+3，笔试时间p=k