《非技术岗秋招经验分享》专题

面试流程是自我介绍，笔试题和作品集提问，反问环节 个人经历提问： -实习的时间和时长
-实习中觉得成长维度比较大的地方是什么？ -到新公司，会通过什么途径了解新业务？ .投屏讲解了笔试题，面试官提问： -新用户刚进入这个界面的时候会有什么展示？ -新手引导如何做？ -视觉设计语言是什么？有什么考虑？元素含义是什么？ 若再回看该方案，觉得有什么需要重新做和优化的？ 之后针对作品集中组件设计提了两个细

一面，两个面试官，先自我介绍 1、用过什么容器，hashmap底层原理、优化 2、线程安全了解吗，线程安全的容器原理 3、多线程，线程池参数以及作用 4、synchronized底层原理、和lock的区别 5、用过什么微服务组件 6、nacos作为配置中心的作用 7、openfeign和feign的区别 8、nacos作为注册中心如何判断服务存活 9、用过哪些中间件 10、redis基本数据结构、

一、字节 data 数据库开发 1. 数据库相关知识 ○ CLOG, ○ XLOG ○ MVCC, ○ 增量提取，目的是什么，和原来的主从复制有什么区别 ○ 冻结事务， ○ 分布数据库事务提交, ○ pgsql的事务回滚， ○ 分区表, 分区表的元数据 ○ rocksDB、levelDB 2. move 函数，作用是什么 3. forward 4. 模板 5. 智能指针，shared_pointe

3分钟 1分钟自我介绍 2分钟问如何看待工作生活中的焦虑

面试流程：投递 - 笔试 -业务一面 - 业务二面 - 业务三面 - HR终面 一面（45min） 1.自我介绍 2.深挖实习经历 3.实习的领域和岗位为什么跨度这么大 4.对岗位的理解，为什么选择这个岗位 5.怎么体现时间管理能力（自我介绍提到） 6.职业规划 7.反问环节 二面（45min） 1.自我介绍 2.深挖实习经历 3.实习遇到的困难，怎么解决，收获是什么 4.对实习的一个项目进行展开

三面（45min） 1.自我介绍 2.高中在哪读 3.深挖实习经历 4.实习过程中有没有矛盾点，怎么解决 5.为什么选择互联网，为什么美团 6.还有没有投别的，有没有offer，其余的流程进展如何 7.反问环节 HR终面（45min） 1.自我介绍 2.毕业时间确认 3.深挖实习经历 4.为什么选择上海，家里人是否支持 5.兄弟姐妹工作情况 6.有没有offer，其余投递的流程进度如何 7.职业规

是九月过去了楼楼也没offer，但确实面试了一些公司，发发面经帮助大家攒人品，求一个高质量offer 和大多数伙伴不同，楼楼是生化环材女，硕士方向非常劝退，debuff叠满，虽然学历不错但是选择也非常少，求职方向也不是非常明确，因为不想进厂+但是想要大平台+不想继续搞材料。总之，投递方向多为科技行业项目管理/产品管理/市场品牌等前中台岗位。 蔚来是我面的司里面，面试官看起来情绪最稳定、生活最美满（

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#

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

一面前期： 选面试的时间段，十个人一组无领导小组讨论。 研发岗的题目有“设计一款疫情下/适合8090后的家电”“给现有的家电增加一个新功能”“设计一款新的智能家居”我制造岗的就是方案题，就是说一个工厂因为什么原因出现了一个什么问题，然后你们要怎么去解决 一面当天流程： 到达后扫码签到后交两份纸质版简历➡️按照交简历时排的号候场排队➡️进去后按照顺序围坐在面试官面前，每个人面前有对应号➡️宣读面试流