《滴滴算法面经》专题

投的nlp算法（大模型方向） 一面3/19（40分钟） - 自我介绍+项目 - 简单介绍一下目前大语言模型的发展 - 简单介绍一下gpt，gpt1-4代知不知道有哪些不同 - 手撕1：力扣367. 有效的完全平方数（复杂度是多少） - 手撕2：力扣394. 字符串解码 二面3/21，两名面试官，一人问，一人听（40分钟） - 自我介绍+项目（稍微问得详细了一些，20分钟） - 没问八股 - 手撕1

已经oc, 发个面经为秋招攒攒人品 IEG，cv算法岗 一面(30min) 主要深挖简历上面的项目 然后面试官介绍了他们组里做的项目，问有没有思路 二面(30min) 与一面基本相同，深挖项目 同样介绍了组里做的项目，问什么时候可以到岗，可以实习多久 三面(45min) 挑了简历中感兴趣的一个项目让介绍 然后问了一些与技术之外的，兴趣爱好、遇到过什么困难，从中学习到什么等等 HR面(30min)

20min介绍论文，实习经历 10min手撕easy旋转矩阵 10min做扔硬币概率期望 10min 闲聊 面完觉得自己砂疯了，坐等后续 一周后发现已回到人才库

codding环节 利用数组的最后一个数，作为分类标杆，把小于该数的数字放前面，大于该数的放后面。要求不能新建数组。 简历细挖，不是往深度思考的方向挖，而是更针对细节。扣的十分细节，总之，学到了很多东西。 部分提问如下 对比学习的思想？ bert所有构件参数分析？ 自注意力机制和多头自注意力机制的时间复杂度是多少？ 自注意力流程说一下，每个小块都问了why？ encoder部分中mlp怎么设置的，

上来自我介绍 然后介绍自己的研究课题 问课题中的难点是什么，答缩短时间，尝试Linux cuda加速， 问Linux中查看硬件占用的命令 yolov5做了哪些改进 多态和虚函数的作用 虚函数要不要重写 vector和数组的区别 vector是链表吗，数组是链表吗，如果是，是什么链表 介绍一下SVM C++代码最多写过多少行

一面（08.27 30min） 电话面试，是个很温柔的姐姐，基本上围绕着简历上问的，面完说约大概下周二或周三进行二面。 1. 自我介绍 2. 实习/项目 两个项目内容 在寒武纪的实习经历 3. 反问 反问知道目前部门是做助听器的，而我读研期间是做听诊器相关算法的，工作还是蛮匹配的。 二面（08.31 30min） 腾讯视频面试，记错了时间打电话重新协调了一下（很是感动），面试官是个很温柔的姐姐，问

一面 自我介绍 实习经历 手撕代码 一个递增数组（长度大于6），输出所有长度为6的递增子序列，例如： 输入：nums = [1, 2, 3, 3, 4, 5, ..., 100] 输出：[[1, 2, 3, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 3, 4, 6], ..., [95, 96, 97, 98, 99, 100]] 场景题 给一系列LBS数据，包含各种POI以及时空信息，如何挖掘出某

职位：算法工程师 一面 自我介绍 实习经历 3D图像文件的标准化怎么实现的？是自己写的吗？ Vision Transformer的原理。 CNN和Transformer在图像处理上的区别。 用Pytorch做了哪些工作。 现在还在实习吗？ 有没有把程序放到服务器上来用接口调用。 项目经历 图的构建。 图的权重如何训练的。 有没有用graph embedding，有什么作用。 如何把航班信息构建成图

部门：阿里集团-大淘宝-联盟技术 职位：算法工程师-机器学习 一面 手撕代码 写出opencv的cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 2, 2, cv2.BORDER_REFLECT)，要求不使用python第三方库，做完要说一下步骤和思路。 自我介绍 实习经历 八股文 Vision Transformer的原理。 文本transformer和vision transform

11.2 一面 因为10月底才考，所以面的比较晚，怕忘了记录一下。 1. 介绍项目（非常详细）。 2. 用过哪些神经网络，有什么区别和特点（说ResNet的时候，从公式角度解释了一下问什么缓解梯度消失）。 3. 老生常谈，问了梯度消失和梯度爆炸。 4. 平常看论文吗，看论文能力如何。 5. 还有的简单的小知识记不清了。 6. 手撕（medium，电话号码的字母排列），大概12/3分钟左右写出来。

做完京东的测评就给发了面试通知。面试官迟到了一会。发了邮箱给HR说明情况之后，开始面试。 上一段实习内容介绍，三分钟。面试官点评和介绍自己部门一分钟。之后开始做题，奇怪的是，全程没有任何涉及到技术算法和八股，手撕。 第一道题，A分给B和C各一半的水，B分给A和C各一半的水，C分给A和B各一半的水。三次分完之后，水的比例是1:1:1，问最开始的时候三者水量。 思路很简单容易想到，反着推理，容易错在计

#美团##面经# 一面 自我介绍+论文介绍 = 25min 问答：15min 1.对检测了解到什么程度，了解什么检测算法？ 2.mAP指标，ROC曲线横纵坐标面积？ 3.yolox创新点 4.过拟合欠拟合 5.模型训练GPU利用率低咋整？ 6.深度学习NaN 7.了解大模型吗？ 手撕： 删除倒数第k个节点 类似于二叉树路径和的一题 二面 手撕： 从零建树+随便选个顺序遍历 简历拷打，无八股

1.自我介绍 2.深问项目 3.大模型出现幻觉的原因，及对应的解决方法 4.做题（二叉树的层次遍历）

人在天津，报的也是天津岗 面试时间半小时，技术和hr。 技术时长15分钟左右，还包括自我介绍的3分钟，挑几个记忆深刻的问题吧，以及个人回答的核心 问：有没有端侧部署经验，或者安卓部署用过没 答：无（纯服务器跑的 问：了解c++的内存泄漏问题以及解决方法吗 答：不了解（纯Python选手 问：你用的模型有多少层 答：没记住这些细节（我说的YOLO自己用的那个规格 这几个问题答下来就感觉凉凉，还问了b

问了bert模型原理 问怎么实现的 因为投的是ml/数据挖掘/nlp一起的岗位 但其实面我这个部门的面试官是做nlp的。。。就完全不怎么match我自己也没有什么nlp的经验 （bert没答上来 一脸懵逼） 然后问了项目中lstm交易数据是怎么预测的 输入和输出分别是什么 （答得不对 我说了时间 面试官说时间预测不了应该是价格。。） 然后项目中写了自己会一些前端的东西 被拷打 怎么实现居中 fla