《算法工程师面经》专题

#24届秋招同行攻略分享# #晒一晒我的offer# bg：本二硕九 研究方向：大模型 SFT，检索增强，窗口扩展，指令压缩， Prompt 优化 目前秋招已经结束，想汇总一下当时的面试记录，个人实习经历、项目以及论文内容就简单带过，重点会写一下面试遇到的一些八股等通用的内容 科大讯飞——飞星计划提前批 部门：讯飞研究院 一面：1 小时 1.自我介绍 2.讲一下第一段实习遇到的困难 3.ChatG

上午在床上睡觉接到电话说要面试，推到下午了 时长：40min 1.自我介绍 2.项目深挖，问到了两个项目，主要包括背景，模型流程等 3.八股： 1）如何判断一个模型过拟合或者欠拟合？ 2）如何解决过拟合？ 3）L1L2正则有什么效果？ 4.反问： 1）部门业务：菜鸟APP的推荐内容 2）是否介意没有相关背景的同学 3）后续流程？1-2轮技术面+hr面 4）base地情况 挺好的，面完秒挂

2024.9.04 投递简历 无损检测工程师（杭州） 双9机械类专业 9.19 一面：30min （技术面） 使用牛客的面试平台，面试前先加了钉钉群，叫号进面试间 1、常规自我介绍 2、询问专业情况、学生干部、研究方向 3、问简历、实习、项目，与无损检测、故障诊断相关的 传感器选型、系统算法的实现、为什么不在现场部署ai算法？等等 4、对于这个方向的未来发展有什么看法？ 5、你认为自己相比其他应聘

2024/08/29 14:00（50分钟） 这个岗位是学长内推的，不是我研究的方向所以没有项目，一面也没有八股啥的，主要考察了下代码能力和思考问题的能力吧 手撕：判断序列能否划分成两个和相等的子集（背包），网格路径最小（动态规划） 还一个概率论的题目就不透露了

#如何判断面试是否凉了#7.30 快手 50min 7.31约2面了在8.6 人生第一次计算机大厂面试，写详细了点 ### **【快Star】大模型应用算法工程师** 先让自我介绍，尴尬的是我直接按时间顺序先有点详细地介绍非大模型的CV什么项目了 于是在快到llm项目前被打断了，面试官说我来问吧 介绍RAG项目里面出现的BM25，我从TFIDF开始介绍，前面很流利， 后面BM25的那个词与quer

电话面+邮箱发alitcode链接进行coding考察 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 没有让做自我介绍，直接对着简历问项目。 第一个项目是用seq-to-seq做的缺陷自动修复，问我将NLP应用到软工领域有什么痛点

这次面试官没有迟到，没有机会水了。。。 不过是个女面试官，非常亲和的感觉 开局自我介绍，讲了一下学的课程内容和做的课设项目，了解了一下大概情况 重点分析讲了一下数据竞赛的内容 八股： 1.讲一下集成学习的一些算法 2.GBDT，XGBoost，LightGBM各自有什么优势劣势，适用情况 3.独热编码和embedding的用途，各自优势，为什么用 4.为什么在项目中用了GBDT而不是RF 5.讲一

开局面试官迟到6分钟。。。 自我介绍了一下就10分钟了 问了一下自我介绍说的开源经历和项目，问了个项目地址 问了大模型SFT和LORA的区别和应用 然后八股和项目就一点不问了？？？？？？ 我早起背了这么多机器学习的八股有啥用？ 然后手撕了一道快速排序，写了个测试用例就快速下班了 反问： 1.部门业务：百度地图数据分析处理，机器学习做预测，自动化 2.岗位竞争：说小于10个人在面，应该不止一个1个h

听说你正在准备极智嘉算法工程师面试，但是却无从下手？不知道怎样准备才能赢得面试官的“芳心”？ 不要担心，极智嘉校招Tips专为你破解校招难题！有想问的，想听的，也可以在评论区留言！ 话不多说，成功上岸极智嘉的小G为你奉上第二讲干货：如何准备好算法工程师岗位面试？ 准备极智嘉算法工程师面试，你需要... 算法能力： 应该熟练掌握常见的算法并且能够快速的写出来，要知道，面试官可是没有太多的时间等你来写

6.17踩ddl投递简历 6.30笔试 7.7一面 7.13二面 7.14三面 7.7一面 将近30分钟 自我介绍 项目经历（遇到什么困难？怎么解决的） 如果有一个登录网页接口测试？怎么测试？ 安全性测试都由哪些保障 什么方式保证数据库的数据是安全的 网络协议 http https的区别 C++有哪些特性 分别代表了什么 C++ static关键字 说出4种排序 快速排序的原理 哈希表的原理 哈希

1.python线程和线程组 2.在浏览器输入网址无法访问原因 3.ping和http的关系 4.手机杀死一个进程的方法 5.adb常用命令 6.adb上传下载命令 7.python中一个列表中数字从大到小排序 8.从大到小排序除了sort函数还可以使用什么---for循环从大到小排序怎么写 9.sql语句查询两个表中班级的总人数

这个是在猎聘上投递的 能收到面试属实是意外之喜 面试官是nlp方向的，主要是问nlp相关 首先自我介绍 说一个在上段实习中的项目 这里说了一个搭建智能客服对话助手 我说了一下思路 面试官很快get到了 又问了一些细节（比如我用了DPR文本检索模型 面试官顺带问了对比学习的方法和流程） 看我做的是机器学习和优化算法比较多 问了遗传算法 如何找全局最优解和局部最优解 遗传算法为什么能找到全局最优 它的

9.20下午技术一面 1. 问实习 15mins 2. 问项目问论文 15mins 3. 最后说没有时间了，然后问我会不会C++，我说本科学过。 （无手撕） 访问： 1. 后续还有几轮面试？答：还有一轮或者两轮，也有可能后续直接HR面试 9.21 下午收到HR面通知 9.22 HR面试 攒人品，许愿offer #vivo##校招##秋招#

这次又没准备好，或者说没准备就来面试了，真的很难受。 面试前就是准备好挨揍的感觉，非常难受，明知道自己没准备，还非要参加这个面试找虐。 我再也不想体验这种感觉了，下次一定把简历背熟，题刷好，基础知识掌握牢再投简历！！绝不裸面，裸面就是自己找不痛快。 -----以上为面试前的感受---------------- ddd面试8分钟就结束了 面试官还是挺和蔼的，看我以前的经历主要做开发的，简历上只有北航

自我介绍 自己从简历上选一个与数据分析、建模有关的项目讲 （第一个项目：） 刚刚说到这是一个比赛，是kaggle的比赛吗 为什么选用XGBoost（隐含考察点：模型的使用场景） 提到样本倾斜的问题，应该怎么解决样本不均匀 （第二个项目：） 是直接用数据集里的特征进行建模（应该是想问有没有特征筛选） 有哪些特征筛选的方法 （实习）两份实习分别做什么 （知识点）有没有学过因果推断的课程或做过相关项目