Just so so
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2018

实习面试

过完年回来开始准备找实习,才发现自己把寒假的时间都浪费了,什么事情都没有干。本来打算寒假准备一下,到北京直接开始面试的,没想到计划赶不上变化。分析原因可能来自两方面,一是作为研一新生,在家和校园里还没有感受到现实与工作的压力;二是自己本身自控能力就差吧,这也是老毛病了。

终于还是到了北京,在双坤租的房子里待了将近一个星期。忽然到一个陌生的环境,让自己很不自在,也感受到了强烈的现实压迫感,好像忽然就要毕业了一样,每过一天,都像是自己失去了许多原本拥有的东西。不过这样也好,人无远虑,必有近忧,提早感受一下毕业找工作的压力,总比天天颓废堕落好了许多。

急急忙忙写完了选修课的作业,花了一天时间做了份简历,开始在实习僧和拉勾网上投简历,也逐渐收到了各个公司HR打来的电话。主要投的就是机器学习算法岗,但其实自己是没有什么机器学习相关实际项目经验的,这也是我一直心虚的地方。

美团点评

第一家面试的公司是美团点评,这也是自己第一次参与企业面试,难免有些紧张。

一面
  • 简单自我介绍
  • tf-idf是什么?(自己简历项目里有写到用tf-idf生成向量空间模型)
  • SVM与LR区别与联系,什么时候用SVM,什么时候LR
  • precesion,recall,accuracy各个指标含义
  • 介绍一个你熟悉的机器学习模型
  • 手写代码,两个有序数组,找第k大的数
二面
  • tf-idf是什么?(又问了我一遍,又说错了。。。)
  • pca和svd区别
  • 怎么特征提取,特征选择?
  • python numpy包熟吗?
  • 手写代码,计算idf值
Input: List<Doc> list
Output: Map<String, Int> idf
经验

二面没过,面试官说要在几个候选人中筛选一下。总结起来,主要是自己没有准备,机器学习相关知识太薄弱,第一次手写代码也太乱了,没有将简历上的项目捋一遍。

网易传媒

一面
  • precesion,recall,accuracy各个指标含义
  • 是什时候用到F-score,为什么要用F-score
  • 逻辑回归推导
  • 手写代码,找中位数

二面

  • Hadoop,Spark熟吗?介绍下Map-Reduce
  • 逻辑回归,为什么是ln,而不是log2或log3
  • 手写代码,二分查找,递归与非递归形式

经验

吸取了美团面试的经验,开学在图书馆猛看了两天书,把逻辑回归,SVM相关内容过了一遍。面试状态很好,二面完后leader带我体验了下网易的食堂,开始和我聊学校的事情,leader人很好,让我等候hr后续的通知。

搜狐大数据中心

一面
  • 介绍下pca
  • 介绍下java中hashmap底层实现
  • 介绍下svm
  • svm核函数需要满足的条件
  • 画了个表,让写条sql语句
  • Hadoop,Spark了解吗?
  • 手写代码,两个有序数组,找中位数

经验

搜狐连二面的机会都没有给,主要是手写代码时自己把问题看错了,以为是无序数组,和面试官完全不在一个频道上交流。另外一个原因可能是感觉网易基本可以了,自己就松懈了。

总结

机器学习算法岗面试主要考察的内容可以分为三部分吧:

  • 项目(会问的很细,最好面试前把项目过一遍,并且准备好一套应对提问的说辞)
  • 机器学习相关知识(LR,SVM,过拟合,pca,正则项,评价指标,特征选择等)
  • 编程题(很简单,基本都是数组,字符串之类的,DP,网络流这类的根本就不会考)