《nlp算法工程师》专题

目前状态，10/16完成HR面 主要时间经过和进度 8/20提前二批投递简历 8/30完成测评 9/1完成笔试（有一说一长得跟期末考试试卷简直一毛一样，选择，填空，一道算法大题，基本都不难） 10/10完成专业面试（用时36min，应该是部门领导） 主要涉及：（不知道应该说简单还是，甚至面完我都以为是HR面，居然没有手撕代码也没有八股文） 1、自我介绍（基本都是我是谁，学过啥，学校啥项目，公司啥项

芯原面试岗位是算法工程师，base是南京，流程是3轮技术面+2轮HR面+CEO面。我一开始没有收到测评，以为自己简历没过筛选或者笔试没通过，结果直接发面试通知了。 技术面：3轮技术面是一起完成的，每轮30min，会有不同部门的面试官来面试你，最后综合所有面试官的面评进行筛选。3轮面试官都是围绕项目展开提问的，其中有1个面试官是做图像处理的，不是很了解，因此我全程都在对项目里的一些算法进行讲解。 第

# 一面（20230810） 时长：30min 面试官人很nice！ 本来以为30min的面试不会考算法了，没想到自我介绍完了之后直接先写一道算法题，题目倒不难。共享屏幕自己打开编辑器写（这一点着实没想到，由于我基本上很少在本地跑代码，都是在服务器上跑的，但我又没连实验室的VPN，所以最后也没跑成代码），面试官说看上去应该没问题，就没让我跑。 算法题给了15min的时间，不过我很快就写完了。剩下时

总结 20道选择，一题3分，单选多选都有。2道编程。选择好难啊，很多都是凭感觉。 选择 考的啥都有，机器学习和深度学习反而比较少，基础很多。类型有： 1、机器学习、深度学习 2、计算机基础：树、图、还有一些之前没见过的，什么高响应比、还有哈希的一些操作、地址的计算 3、数学：概率论、线性代数 编程（ACM模式） 两道题题目很简单，应该是我目前见过最简单的了，难度估计也就是easy，但是笔试的平台实

面试官有事情的样子，也就面了20分钟。 1. 面试官自我介绍（搜索引擎组） 2. 自我介绍 3. 简历上最近参加的一个比赛过程。 4. 实验室项目做的什么。 5. 研究方向是研究什么的（讲了讲方向和论文简单思路） 6. Webserver实现了什么。 7. 我们这边很多情况要用Java，你可能需要学习，能接受么。 8. 反问环节。 全程无八股无手撕。

0814-一面 体验感 一般，没实习和项目，导致面试官也没问啥，总时长45min。问的基本都答上来了，自认还答的可以，但是一回头就是这个 这就是KPI面吗 55555555555555 流程 提问 介绍项目和比赛介绍所用数据增强 你还能想到哪些预处理方式可以尝试 介绍一下比赛所用的精度是什么 介绍论文介绍vgg和resnet的主要优缺点 传统图像算法有了解吗 反问 研发岗都在西安实际应用场景（le

base-上海 岗位-算法工程师 一面 919 20min： 1. 自我介绍 2.项目相关问题（语言，是否上线有没有继续做，后续的优化方向，算法方面的创新点） 3.关注的期刊、会议，怎么获取信息 4.之前研究的是机器学习算法，中兴的是通信算法，之前有无了解，是否可以接受 5.非纯算法研究的算法开发岗位是否可以接受 6.本科成绩和研究生成绩 7.做题-一道数学题（本科数学学院），5m+7n=129，

10月12号笔试，三道编程。 10月18号测评。面试之前需要签署一个协议《知识产权和商业秘密保护承诺书》。 面试之前hr会一次性预约一面二面的时间，如果一面通过就直接参加二面，大部分一二面是同一天完成的。我一面面完已经6点了所以二面约在了第二天上午。 10月20号一面。50分钟。介绍项目。基本上简历上写的都差不多讲了。别的同学有问笔试题思路的，我没被问到。介绍完了之后开始写算法题。我用的回溯暴力搜

技术面 hr自我介绍，说了岗位的需求，接到一个硬件相关的项目，需要有硬件知识的同学 自我介绍 说说运筹学中的旅行商问题 介绍机器学习中的XGBoost 我还需要补足哪方面的知识？(NB-loT、蓝牙、计算机原理)

9.26一面技术面 整体体验挺好的，面试官都非常礼貌，见到你都微笑的，整体体验最好，虽然我答的一般。 1.自我介绍 2.问项目，问竞赛里面的和技术有关的 3.手撕一道简单的链表题 4.提问为啥不选择深造 5.反问环节 紧接着HR面： 1.自我介绍 2.问AI发展趋势研判 3.问竞赛中的职责，leader的话，你是如何解决队员的问题的 4.提问意向城市，为啥想去广东发展 5.问对vivo未来AI应用

题目做了一道合并有序数组的代码题，还有一道算概率的数学证明题，都不是很难。 八股问了训练集，测试集，验证集， 过拟合怎么解决， l1，l2正则化 大模型数据清洗流程 simhash去重和minihash去重算法细节 海明距离（这个忘了） 之后问了base地选择，有没有offer啥的。 一周后约二面。

同程offer到手了，补一下同程旅行的面经 岗位：算法工程师 base 北京 一面 技术面 主要问实习项目，然后结合项目问了一些八股 如果模型不收敛如何解决 如何判断训练过程中出现了梯度消失还是梯度爆炸 如何解决梯度消失和梯度爆炸 平常用哪些激活函数 介绍一下selu和swich激活函数，有什么优点 你在模型训练的过程当中用到了哪些小tricks 二面 技术面 为什么不继续做cv投搜推算法 实习项

行测40min 阅读理解，数量，图形，性格各10min 每道题限制60s左右 感觉笔试应该不止行测吧，是不是会有技术笔试，有佬了解吗，另外算法系统工程师是干嘛的，我不会又是炮灰吧

作为提前批的第三次面试，我终于知道什么是kpi面的感觉了😑 笔试过后过了一段时间都没反馈，但是看到牛客上很多uu们都已经收到offer了，我就感觉这次可能是被捞了😳 捞了就捞了，但是面试要不要这么明显的kpi面啊！！ 首先是面试官迟到了六分钟（本来规定的面试时间就只有二十分钟….）然后让我简单自我介绍了一下，就开始问我的项目，大概就问了是个什么项目，然后突然来了一句面完了。😅连反问环节都没有

这是我第一次编程题全部ac的笔试。我个人觉得编程难度不算大。 第一道固数和与三数和的题差不多。 第三道最大公倍数，排序取最大值，然后遍历最大值的倍数就可以。 主要说说第二题的概率题吧。我还是很喜欢编程题的数学题的。 题（记忆）：k个小鸟飞n个树，问k至少多少可以是至少有两只鸟在同一棵树的概率大于p？ 梦回高中哈哈哈哈哈。 首先，我们需要解决的是问题是：至少有两只鸟在同一棵树的概率。 所以至少有两只