《小米算法面经》专题

短信通知腾讯会议号，无其他联系方式。 通知的是上午9：00到11：00，但是我等到11点多才面试，两个面试官。 1.自我介绍 2.介绍一个项目所做的工作背景，难点，创新点。 3.这个项目你继续完善的话会做些什么？ 4.基础机器学习算法了解哪些？简单介绍一下（我回答的逻辑回归，决策树） 5.会不会sql？ 6.另一个面试官看我有JavaWeb的经历，问了这段项目耗时及所做的工作，说他们也招前端后端开

腾讯会议 1104/10:30 大约十几分钟 两位面试官/一人提问 1.一分钟自我介绍 2.评价一下性格方面的优缺点 3.简单说一下对创新性与责任心的认识？ 4.日常生活中最能体现你责任心的一件事情或一项工作？ 5.场景题：阅读一段材料，回答两个问题（面试官投屏给你） 6.薪资期望是多少？

这是第一次面试 可以说是毫无经验。。 自我介绍，挑一个你想说的项目介绍 做了什么特征工作，为什么选择cnn-bilstm mape的定义？有没有用过其它指标？ 用什么语言？ 问了python关于局部变量的问题 不可变对象 字符串和元组 有没有用过mysql或其它数据库 left join和inner join 第一个问题，正负样本不均衡的时候如何处理 第二个问题，遇到高维数据怎么办 做一个题吧 取

渣硕研三，春招捡漏中，投了个#志翔科技#的算法实习岗，那公司只能实习转正后留下。 全程八股，从算法数据结构到os到python，传统机器学习，dl 编程题快排 最后反问直接问公司业务，说只是对电力系统的传感数据进行无监督学习，不涉及深度学习模型？？ 直接当场推掉了之后的流程，这种工作高情商说是传统#机器学习#为产业赋能，低情商是为公司具体业务数据卖廉价劳动力，技术陈旧GPU硬件条件无，上简历毫无分

一面HR面； 自我介绍，聊完项目后开始拷打： 1、了解python吗？python的继承和封装？ 2、B树和B+树的区别？ 3、数据学习率过大会出现什么情况？过拟合的处理方法。 4、讲一下L1和L2正则化？ 5、数据集过于庞大怎么设计算法思路? 6、强化学习PPO？ 7、transfomer讲一下 …… 其他的忘了哈哈哈，约了二面但没说时间#牛客解忧铺##算法#

面试时间 6月5号 时长 30分钟 基本信息 项目 两个通信八股 自我介绍蠢了说了意向地成都🤣不知道有没有影响

项目问题： 1、增强纠错译码项目是怎么做的？目前有几个人在做？ 2、该项目未来方向是利用bert来提取自然冗余信息，具体怎么做？ 3、NLP的发展历史？（attention+transformer+bert) 4、bert的两个应用场景？（完形填空+给一句话预测下一句） 5、你生活中是怎么使用大模型的？（chat-gpt？文献检索+代码解读+图像生成） 6、yolo和R-CNN区别？ 7、目标检测

自我介绍 问课题相关 高通信速率的方法 mimo分集和复用的区别 分集的作用 瑞丽衰落和莱斯衰落的区别 15分钟面完，这是不是kpi啊，没来及看MIMO，感觉要寄啊

#京东求职进展汇总# #面经# #晒一晒我的offer# #我发现了面试通关密码# timeline在我主页的另一个动态中，这里就不赘述了~ ------------正文-------------- 一面（hr面）：这面实在印象不深，就记得让我简述了一下最近的一段实习经历，然后问了实习中遇到的困难和挑战，如何解决的。 二面（技术面）：应该是mentor面，面试官一上来就说，“我捞的你的简历，因为看

努力打赢复活赛

一面全程一个小时20分钟 1.自我介绍 2.讲实习项目，问了下多路召回合并的问题，怎么做的小流量ab实验，每路召回占比怎么确定。 3.召回命中率怎么算的，怎么确认漏召的商品。反复盘问了很多细节上的东西 4.讲了下另一个rag项目（做的不咋样） 5.知识库的大小和结构 6.扣了很多细节，觉得我做的太简单了，问我为什么不用大模型来微调（我说没资源） 7.怎么微调的嵌入模型，负样本选择，rag里还可以怎

1. 自我介绍 2. 项目介绍 3. 目标检测算法 4. 目标检测的类别数，数据集大小 5. yolov5的改进 6. 量化的校准数据集 7. 量化的原理 8. 量化的精度评估 9. 量化计算scale的方法 10. 吞吐量计算 11. 推理框架 12. 计算图的构建 13. 卷积算子的实现 14. 矩阵乘分块 15. 大模型分词器 16. ARM NEON 17. kv cache 18. 指针

8.27 1.自我介绍 2.项目(llava的训练，qwen和clip层如何拼接，对多模态的了解，prompt词是怎么设计，如何微调的模型，数据量是多少，评估指标，浅浅问了rag) 3.手撕 括号匹配(优化版，如果考虑括号的优先级应该怎么做) 无八股，也没有问一些基础的东西，几乎40分钟都在聊项目，10分钟写算法，还叫提前实习 已约hr面

一面8-19 1.自我介绍 2.问美团的实习，问我商品量级，召回中相关性分档怎么做的，会不会出现query太不规范不能match到商品，怎么解决？我们的场景是否每个query和item都能匹配到相关性分数？ 3.精排模型我们用的baseline是什么，怎么用query和行为序列做的target attention，行为序列怎么截断的，最后如何用query打压搜索结果的推荐多样性？ 4.有哪些序列建