《小米算法面经》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#

👥 面试题目 一面 自我介绍 分享你做的最成功的项目内容 针对项目内容的细节提问，用的什么模型 机器学习里了解哪些模型 讲一下transformer的内容 写自注意力机制的公式 了解normalization吗 batchsize过大或者过小会有什么结果 机器batchsize最大只能=16，但想要batchsize=32的结果，该怎么做（更新参数方面，梯度累加） Adam和SG相比改进了什么

8.17，在没有任何调研以及准备的情况下，斗着大胆投了滴滴的规划与控制算法岗位，BASE杭州； 8.25，收到滴滴的面试邀请，面试时间在第二天里面选，这时我才知道滴滴的三轮面试是在当天全部完成的，遂赶紧百度查了查滴滴的面试内容，又问了在滴滴实习的同学，发现面试时必会手撕代码，此时leecode刷题数 == 0 ，遂毫不犹豫地把面试推了； 8.25-9.01，leecode上跟着代码随想录刷了几个题

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#

背景：211本硕，一作SCI一区论文两篇，无实习。 9.14（一面） 面试官没露脸，听声音是女生，上来先让做个自我介绍。 然后说：“说下你的论文吧。欸？你没准备PPT吗？” 我内心：？？？？？？且不说邮件里没这要求，就算有，你前一天晚上才给我发的面试通知我上哪给你弄PPT去？ 然后还是耐心和她说：”我对着论文讲可以嘛？” 她无语地说：“行吧。” 然后就是漫长地边讲边解释的过程，她似乎是对我的方向基

10月8日 一面，技术面，30分钟 一、深挖项目 二、论文是一作吗？ 。。。。就没了？ 10月10日 二面，技术+HR面， 25分钟 一、继续挖项目 二、为什么想来我们公司？ 三、研究生期间最有成就感的事 四、项目中的分工 五、论文的出发点与创新点 六、为什么选择杭州 七、性格、优势 反问： 什么时候出结果（面试官笑嘻嘻，2-3周） 大概率KPI。结束 #视觉算法##易思维#

电话面试30min 1.简历项目介绍 2.10w敏感词检测查找算法：感觉用字典树之类的 3.模糊敏感词检测算法查找：不太懂 4.一个简单的数制转换+计数：**原题的感觉 5.没有反问，两三天之后出结果，蹲一个#我的求职思考##0offer是寒冬太冷还是我太菜##你的秋招进展怎么样了#

20min 1.自我介绍 2.介绍项目（顺便问了一下分枝定界） 3.用什么求解器，gurobi有什么加速技巧，有调整过参数吗 面试通过后有笔试，关于vrp的建模题，提交代码 个人感觉整个过程非常轻松

本硕某中游985，非科班24届，第一次找实习 一面 2023.2.27 周一 17：00 腾讯会议 约50分钟 自我介绍 讲一讲简历上的第一个项目（图像分割），项目挖的很深（网络结构，损失函数，创新点），约20分钟 转置卷积的计算方式？怎么补零 卷积的计算量，分组卷积的计算量 介绍一下Transformer中self attention的计算方式，为什么要用多头？ 做题发的牛客链接，反转一定区域的

双非本985硕，icpc银，1篇sci1区（cv相关） 蔚来智能座舱1面-2023/3/1 面试官性格很好。聊了一个小时左右。后续hr说面得还行，然后一直在评估，可能面的人不少吧。 1. 自我介绍 2. 挑一篇你觉得最好的项目讲一讲 3. 你的算法对比其他的有什么优势 4. 你觉得你的算法有什么缺陷，怎么改进 5. 卷积的计算量(n*m*k*k*c_in*c_out) 6. 计算量越高，推理时间越

双非本985硕，icpc银，1篇sci1区（cv相关） 面的是研究院-见习算法开发工程师 一面： 主要是问我大三时做的分割车道线的项目。面试小哥脾气很好，有些忙，一时没想出来会引导。虽然一边走路一边面试，声音有时候听不清。 整体面试1小时10分钟 自我介绍 识别车道线用分割和检测哪个更好？你为什么要使用分割？（答：一方面是因为分割有百度的一个公共数据集，可以大规模训练；二来目标检测可能受车辆等目标

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