《秋招面试经验》专题

是九月过去了楼楼也没offer，但确实面试了一些公司，发发面经帮助大家攒人品，求一个高质量offer 和大多数伙伴不同，楼楼是生化环材女，硕士方向非常劝退，debuff叠满，虽然学历不错但是选择也非常少，求职方向也不是非常明确，因为不想进厂+但是想要大平台+不想继续搞材料。总之，投递方向多为科技行业项目管理/产品管理/市场品牌等前中台岗位。 蔚来是我面的司里面，面试官看起来情绪最稳定、生活最美满（

今天刚面完二面，热乎的给大家分享一下。 一面是群面，题目是做旅行产品和AIGC的结合创新，就不细说了。 本人建筑学转行，回答不一定好，各位佬看情况参考

岗位：游戏策划培训生 部门：光子工作室群 个人情况：软件工程 游戏经历丰富 无实习经验和作品 群面 问题1.原x好在哪 以及分析其用户画像。 没玩过，人直接尬住，凭印象说了点，扣大分。 问题2. 某fps手游和某ip做联动的话，有哪些思路？ 答了一点点有用的东西 总结环节面试官赞许了其中两个同学，我整轮下来有点语无伦次，以为凉了 没想到收到了后续面试 -----------------------

一面 C++： 派生类继承基类时、虚函数表内的函数是何时替换的 指向派生类的基类指针、强转为 void* 再转为基类指针、此时调用虚函数会发生什么（正常） Project： 使用 perf 排查程序性能的高端经历（例如尽量避免使用虚函数、vector 预定空间避免频繁扩容等） LeetCode： 反转链表 [l, r] 区间内的所有节点、返回新链表的头节点 二面 C++ & Webserver：

虾皮-base上海-nlp 求target在source里的起始终止位置，target和source都有空格，target空格忽略，source空格要算位置。应该是想考kmp模板 多模态一些多流的sota有了解吗 bert的结构和loss gpt的结构 ner模型的了解 针对不同的任务，大模型的指令怎么写 没有标签，怎么对商品里的iphone pro max做聚合 #面经##算法#

1. 知乎（一面）- base：北京 介绍一下socket.io websocket连接过程 后端是自己搭建的吗？是否使用了第三方服务？ 封装了哪些中间件？具体实现了哪些功能？ webRTC如何实现的视频通话？使用的原生webRTC吗？ 如何实现的文件切片和断点续传？ 文件切片过程中的唯一编号如何得到？ 为什么使用mongodb数据库？存储的数据是什么格式的？是直接存的吗？有无处理？ 文件的传输是

9.21一面 (40min) 总结：腾讯会议，都没开摄像头，做题用聊天框，很奇怪的面试感觉。 自我介绍 项目介绍，主要是我这边在叭叭叭 一些基础知识： 几道数学题： 反问业务：搜广推风控 9.28二面 (20min)#携程##算法工程师##面经##23届秋招笔面经#

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为算法工程师-NLP方向，投递时间n，笔试时间是m=n+14，一面时间是k=n+26=m+12，over 一面 30min： 自我介绍 挑一个具有代表性的项目说一下 对项目细节进行提问，某个地方怎么实现的，为什么这么实现 可以解释一下熵吗，它的公式怎么算的？拿到一个BERT的base

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为自然语言处理工程师，投递时间n，投完直接挂了，后来找师兄部门直推的，一面时间是m=n+49，over 其实面试的时候能感觉到是KPI，对我兴趣不大 一面： 自我介绍 介绍第一个项目，并对项目进行提问，细节包括输出、参数更新、反向传播等 介绍第二个项目，是否遇到样本不平衡的问题 神经

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为NLP算法工程师，投递时间n，测评时间是n，笔试时间m=n+17，一面时间k=n+30=m+13，over 其实挺想去顺丰的，选的深圳的base，听说适合养老？但是面试的时候感觉办公环境一般，因为面试官直接在工位上面试的，感觉工位小小的，而且有点吵 一面（30min不到）： 自我介

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为2023届提前批-自然语言工程师，投递时间n，测评时间是n，一面时间m=n+8，过了一个月收到感谢信，over 一面： 面试官介绍，该部门主要的研究方向是网络安全的自然语言处理（准确来说是融合多方技术），例如黑客访问通过日志回溯过程。 自我介绍，介绍一下三个项目？ 是否了解知识图谱

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为算法工程师（数据挖掘），投递时间n，测评时间是n，笔试时间m=n+4，一面时间k=n+27=m+23，over 直接电话约面并电话面试的，围绕项目抠细节，面试官人很好，海信值得一面 一面，55min： 项目一模型设计、实现细节 评价指标，micro-F1和macro-F1，宏平均是

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投的2023届提前批-NLP算法工程师，base杭州，投递时间n，一面m=n+46，二面k=m+5=n+51，over 个人包括同学的面试感官都不是很好。。。 一面（电话面）35min： 分别简单了解了一下三个项目 最熟悉的框架？ pytorch有什么优点 最了解的编程语言，回答python

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：苏小研没有算法岗，只有python开发，我看描述里有提到人工智能，就投了（秋招不易，全靠海投）。base苏州，我投的不算早，所以面试被安排在第二批（投递要趁早，第一批通过率很高）。九月中旬投的，收到短信面试会被安排在十月下旬。一面时间n，二面时间m=n+5，三面时间k=m+3，笔试时间p=k

1.自我介绍 2.实习经历 3.react native有哪些问题 4.react native如何运行在app上，原理是什么 5.node.js 文件大小上限是多少 6.js如何监听dom的变化 7.div中的text发生变化，你说的那些方法能监听到吗 8.事件冒泡能冒泡到body吗 9.tcp三次握手用到哪些字段 10.客户端握手之前如何确定服务端 11.没有服务端证书如何解密https 12