《算法面经》专题

7月23笔试，8月18一面，9月8号二面 一面（30min） 晚上8点半面试，提前进去，面试官已经在会议室了，直接开始. 主要针对科研项目进行询问，研究生期间主要进行了一些人机共驾项目，其次是针对比赛经历控制算法的相关提问。 二面（30min） 还是晚上8点半面试（好家伙），二面问的很杂，首先问了一些比赛经历，在比赛中如何实现控制算法，速度规划怎么实现。其次问了科研经历，具体的项目实施方案，还有项

面试机会来自室友内推。推完立刻就面了。 个人情况：中科大本硕 本数学 硕统计 代码能力一般 无任何实习或项目经历 详细见之前的动态。面之前充满愧疚，会不会耽误人家时间，自己可能不太符合岗位。 首先感谢黄面试官的友好。没有问一些我明显就不会的东西。 自我介绍。对方说看我没有实习经历就不问项目相关了，问理论。 然后让我把lasso和岭回归详细介绍了一下 然后介绍核方法 然后介绍svm 然后介绍CNN

美团一面 1月8号 下午3点 一面总体体验还是很好 虽然有些问题没答上来 但还是过来 隔了一天就打电话约了2面 一开始让自我介绍 我说对机器学习有比较深入的了解 面试官说在我面前说了解 看来你很自信啊hhh 其实当时我没想那么多hhh 第一个问题就是如何解决过拟合和欠拟合 让结合具体的模型来说 问了交叉验证 L1正则化 L2正则化 问了如何看数据统计效果（具体问题记不清了 当时也没有理解 又追问了

时间 1月11号 晚上7点 前一天下午面试官打电话约时间 他问了工资要求和最快到岗时间 问他什么时候面 他说现在就可以 我想准备一天 就约了11号 首先是自我介绍 问了在学校是否学过机器学习 深度学习类的课程 这里真是雷啊 学校确实开的有 但是我没选（我觉得效果不如自学来得快） 但是跟面试官说我学过 他继续问你们机器学习的框架时什么 我说分为有监督学习、无监督学习、集成学习、深度学习等 这里面试官

简单记录下吧，还是太菜了，应该无了！ 1.自己运用强化学习算法多点还是传统控制算法多点 2.二者占的比例怎么分，谁占的比例大一点 3.在巡航控制算法中用的PID算法，如何根据被控对象设计算法，思路是什么 4.你做的都是时间域上的控制，频域上的控制了解吗 5.你觉得控制算法最看重的指标是什么 6.如何衡量这个指标 7.你觉得自己做的强化学习控制算法可以为传统控制算法带来什么好处 手撕代码： 1.给出

自我介绍 了解公司吗 项目相关 过拟合解决方法、有遇到过拟合吗？怎么解决 传统的图像特征提取方法有哪些 通道注意力和特征注意力 场景题: 如果知道1000个人上班是否会乘坐地铁？不可以直接去询问个人。给出具体的思考和结果得出过程。 反问 #面经一面面经##商米##图像算法##算法工程师#

1.自我介绍； 2.主要用过哪些深度学习框架（Pytorch）； 3.介绍自己的论文和项目； 4.什么是元学习（项目和论文中用到了）； 5.多任务学习的一些框架（项目和论文中用到了，SharedBottom、MMoE、SRN等）； 6.介绍一下LR回归、XGBoost、GBDT，以及他们的优缺点； 7.介绍一下BERT和ChactGPT； 8.如何处理文本信息（Word2Vec）； 9.有用过C+

全程50分钟 pixelshuffle和其他上采样的区别 psnr公式 介绍ddpm SD SD和GAN区别 介绍transformer QKV是什么？ QKV为什么要通过三个映射 代码：返回最长子序列长度 #网易##网易互娱##面经##计算机视觉岗##算法##实习#

感觉好难啊, 和一面的感觉差太多了, 面试官也没开摄像头, 得不到反馈 1.自我介绍 2.为什么读博 3.之前是做自动驾驶的, 为什么现在要来pdd算法 4.介绍一下项目, 介绍了半天, 也没深问就过了 5.第一道算法题, 问至少要多少人才能保证有两人同月出生的概率大于90%. 一开始一维手推, 推半天推不出来, 然后面试官说可以写代码试试. 我的思路是暴力枚举, 首先假设取n个人, 那么每个人都

很好的一次面试体验, 面试官人很和善, 问的也很基础没有刻意为难, 总共45分钟 自我介绍 项目介绍, 介绍一下项目中遇到的难点, 以及是怎么解决的 深度学习和机器学习是不是都懂, 我说基本都用深度学习, 然后问我常见的激活函数(我回答了激活函数的公式, 优缺点), 然后问我为什么有了ReLU还要设计Leaky ReLU 模型过拟合应该怎么处理, 回答了正则化, 简化模型, 增加数据, 然后问我为

全程58分钟，人有点麻了 一共有三个面试官，一个是hr，负责主持，其他两个是技术面试官 1.不用自我介绍hr问了一些基础情况，包括成绩、专业、研究方向 2.第一个面试官开始问，根据我的几个项目每个让我介绍了一下，然后每个提了一两个问题就结束了，比较轻松 3.第二个面试官开始问，这个面试官水平挺高，很懂技术；先问我模型分布式训练相关的，包括数据并行、模型并行、流水线并行啥的，然后问我deepspee

不得不说字节效率真高 一面 拷打论文 transformer和llama的LN有什么区别，手写RMSNorm FFN有什么不同，写Relu和SwiGLU 数据清洗流程 质量过滤用什么模型 PPL公式是什么 BERT的预训练任务、embedding 讲讲位置编码 你认为好的prompt的范式是什么 开放性问题：端到端的大模型和多个小模型，各自的优缺点是什么 手撕：两道easy 当天约面 二面 拷打论

这个是我在某B开头的软件上投的，官网上好像没这个岗位 全程40分钟左右 1.没自我介绍，上来就是道代码题，是检测链表里面是否有环，正好鼠鼠做过，十分钟做出来了 2.介绍第二个项目，我的是个RAG的项目，介绍完面试官疯狂拷打，主要问了一堆数据处理的问题，有点难崩 3.介绍第一个项目，我的是一篇论文的项目，然后我共享桌面开始吟唱，讲了三分之二被打断了，说不让我讲了，感觉面试官赶时间😭 4.问我cha

全程50分钟，被拷打得半死的一集😭 1.自我介绍 2.拷打第一个项目，这面试官确实很懂技术，疯狂拷打，我的是一个RAG的项目，我讲到构建向量数据库的时候问我用的embedding模型的结构是什么，输出向量的维度，用的切分段落的模型的结构，然后我讲到lora微调又让我将lora的细节，讲lora训练过程中transformer更新哪些参数；然后让我讲chatglm123怎么变化的；最后让我讲缓解幻

全程二十多分钟，得物好像都是三十分钟一场 1.自我介绍 2.拷问第一个项目，先让我整体介绍一下，然后问了一些诡异的问题，模型部署上线后推理的时延和吞吐率啥的，还有游戏相关的一些问题，面试官感觉基本不懂大模型，包括结构和推理方式啥的，没有问到点上的问题 3.拷问第二个项目，先让我整体介绍一下，然后问我这个项目是横向还是什么项目，我说是比赛项目；然后问我模型数据量多大，我说了一下，然后问了些别的，还是