《算法面试经验分享》专题

更新：官网状态：面试已完成，录用排序中 不得不说，华子可真坦诚，明明白白的告诉你被排序了😂 最近参加了软件验证工程师面试 一面： 自我介绍 校园经历、学习成绩、有啥难忘的事情 问简历上的实习内容，会问的很细，基本一个字一个字扣 测试场景题，当场写测试方案 关于对验证工程师的看法： 实际上就是测试岗，这个岗位好像是第一次参加校招，在华为内部不允许换base地、换岗；优点就是比较稳定（这一点不太确定

回国以后第一次遇到这种面试官，技术没觉得很牛，体验感也挺差。 先问实习：一个深度学习模型（图像方面），语义分割的项目，她说她觉得我讲的有问题。搞了半天她以为我讲的语义分割是NLP里面的。姐姐啊，我都说了是图像/视频，你能往NLP想也是厉害，我按照数据，模型，Loss的方式一块一块给她介绍，讲数据那里她卡壳了半天说她跟不上，然后我至少重复了4次（之前无论是在国内面还是美国面都没出现这种情况）。 智力

timeline：8.24投递 — 9.2笔试 — 9.3性格测评 — 9.5一面 — 9.7二面 — 9.15HR面 不得不说，OPPO真的效率好高，面试体验也特别好，希望能收到offer！！ 面试的具体问题记不太清了，只记得大概的内容 一面：面试官主要是挖简历，主要考察项目的思考过程、执行的细节、复盘。 二面：面试官会考察思维框架，主要考察思考问题的结构性、框架，以及对主流互联网产品的了解程度

终于轮到我写面经了，之前因为拿不到oc一直不敢写，现在感觉成功了90%，就先半场开个香槟，攒攒人品。 bg：双9，非科班，一篇二区，一篇准备投二区，两个项目，一个项目论文，一个项目专利。 简历挂：360，携程，美团，阿里云 其中阿里云点名批评，hr给我打电话，问我要不要走他们部门的流程，如果走的话可能要一个月的时间，还贴心地说如果觉得部门不合适的话可以给我推到其他部门，我深受感动，当即同意进入流程

#软件开发2023笔面经# 这个谈不上面经吧，毕竟当时抱着试一试的心态投的，然后笔试以为是考行测的内容，结果考了三个还是四个sql的代码题，因为我自己主要用python。sql就是学了，写了实验报告后就没用过了，然后一点也不记得了，其实现在回想起来题目不是很难，就是里扣上那种基础题，主要怪我没准备sql，交完一个题都没写出来。但是会sql的可以试试，我面试肯定是没戏，就这sql水平，唉，太难了，慢

4.15笔试，4.19一面，4.25二面，4.29接邮件通知4.30三面（主管面） 为什么算不上面经，因为我觉得太简单了...对...太简单了，不是凡尔赛而是真的简单到让我汗流浃背。 个人情况：bg不错，实习对于算法来说不够垂直（我在互联网到处乱窜），做题不行（被笔试挂麻了），八股不行，面试沟通一般比较顺利 一面大概一小时，没问八股，一直在聊论文(二作在投还没中，nlp相关)和实习项目的细节，一直

主要内容：神经网络工作流程,反向传播算法,总结通过《 人工神经网络是什么》一节，我们了解了神经网络的发展历程，同时掌握了人工神经网络的基本结构。在本节将主要围绕“反向传播算法”对人工神经网络的分类原理进行讲解。 在神经网络算法还没流行前，机器学习领域最受关注的算法是“支持向量机算法（即 SVM 算法）”，如今神经网络方兴未艾，您也许会好奇，神经网络各层的原理和结构都高度相似，为什么要堆叠这么多的神经网络层呢？就好比为什么单层感知器模型不能解决

面试机会来自室友内推。推完立刻就面了。 个人情况：中科大本硕 本数学 硕统计 代码能力一般 无任何实习或项目经历 详细见之前的动态。面之前充满愧疚，会不会耽误人家时间，自己可能不太符合岗位。 首先感谢黄面试官的友好。没有问一些我明显就不会的东西。 自我介绍。对方说看我没有实习经历就不问项目相关了，问理论。 然后让我把lasso和岭回归详细介绍了一下 然后介绍核方法 然后介绍svm 然后介绍CNN

美团一面 1月8号 下午3点 一面总体体验还是很好 虽然有些问题没答上来 但还是过来 隔了一天就打电话约了2面 一开始让自我介绍 我说对机器学习有比较深入的了解 面试官说在我面前说了解 看来你很自信啊hhh 其实当时我没想那么多hhh 第一个问题就是如何解决过拟合和欠拟合 让结合具体的模型来说 问了交叉验证 L1正则化 L2正则化 问了如何看数据统计效果（具体问题记不清了 当时也没有理解 又追问了

时间 1月11号 晚上7点 前一天下午面试官打电话约时间 他问了工资要求和最快到岗时间 问他什么时候面 他说现在就可以 我想准备一天 就约了11号 首先是自我介绍 问了在学校是否学过机器学习 深度学习类的课程 这里真是雷啊 学校确实开的有 但是我没选（我觉得效果不如自学来得快） 但是跟面试官说我学过 他继续问你们机器学习的框架时什么 我说分为有监督学习、无监督学习、集成学习、深度学习等 这里面试官

简单记录下吧，还是太菜了，应该无了！ 1.自己运用强化学习算法多点还是传统控制算法多点 2.二者占的比例怎么分，谁占的比例大一点 3.在巡航控制算法中用的PID算法，如何根据被控对象设计算法，思路是什么 4.你做的都是时间域上的控制，频域上的控制了解吗 5.你觉得控制算法最看重的指标是什么 6.如何衡量这个指标 7.你觉得自己做的强化学习控制算法可以为传统控制算法带来什么好处 手撕代码： 1.给出

自我介绍 了解公司吗 项目相关 过拟合解决方法、有遇到过拟合吗？怎么解决 传统的图像特征提取方法有哪些 通道注意力和特征注意力 场景题: 如果知道1000个人上班是否会乘坐地铁？不可以直接去询问个人。给出具体的思考和结果得出过程。 反问 #面经一面面经##商米##图像算法##算法工程师#

1.自我介绍； 2.主要用过哪些深度学习框架（Pytorch）； 3.介绍自己的论文和项目； 4.什么是元学习（项目和论文中用到了）； 5.多任务学习的一些框架（项目和论文中用到了，SharedBottom、MMoE、SRN等）； 6.介绍一下LR回归、XGBoost、GBDT，以及他们的优缺点； 7.介绍一下BERT和ChactGPT； 8.如何处理文本信息（Word2Vec）； 9.有用过C+

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感觉好难啊, 和一面的感觉差太多了, 面试官也没开摄像头, 得不到反馈 1.自我介绍 2.为什么读博 3.之前是做自动驾驶的, 为什么现在要来pdd算法 4.介绍一下项目, 介绍了半天, 也没深问就过了 5.第一道算法题, 问至少要多少人才能保证有两人同月出生的概率大于90%. 一开始一维手推, 推半天推不出来, 然后面试官说可以写代码试试. 我的思路是暴力枚举, 首先假设取n个人, 那么每个人都