算法岗

全程1个小时，八股含量拉满，节奏很快的问了巨多1.自我介绍2.介绍实习项目3.召回的时候怎么进行kv查找，线上hive表如何维护的，有什么性能问题，数据多久更新调度一次4.精排的din模块中，target item和query对行为序列得出的embedding，加权相加或者逐元素相乘有什么不一样5.transformer多头的架构怎么实现的，输入输出的是怎样的，attention计算，维度变化6.为什么用LN不用BN7.BN和Dropout训练和推理有什么不同8.softmax防止数据溢出的公式是什么9.xgboost的正则项是什么10.gbdt怎么实现并行化的11.信息增益的公式12.树模型如何停止分裂13.数组中目标出现的开始和结束位置，二分秒了面完就过了，下周二面#秋招##秋招提前批，你开始投了吗##字节##字节求职进展汇总##算法##算法岗#

一、面试流程与核心要点1. 笔试环节题型：4道编程题（动态规划+图遍历为主），中等难度。典型题目：零钱兑换变种（动态规划）、图的最短路径优化（Dijkstra或A*算法）。备考建议：重点突破背包问题（完全背包、多重背包）及几何算法（线段相交、多边形包含判断）。熟悉LeetCode高频题（如跳跃游戏、NMS实现），注重边界条件与代码鲁棒性。2. 技术面深度剖析(1) 算法与系统设计考核零钱兑换变种：核心思路：动态规划（DP）状态转移方程，需考虑滚动数组优化降低空间复杂度至O(n)。进阶追问：输出所有组合时，可结合回溯+剪枝策略，避免重复计算。线段交点算法：参数方程法需处理分母为零（平行/重合）及浮点精度误差（如EPSILON阈值判断）。参考：文远知行面试中频繁出现几何类题目，需掌握向量叉积、快速排斥实验等数学工具。系统设计（shared_ptr实现）：关键点：引用计数的线程安全（atomic或mutex）、拷贝构造的深拷贝逻辑。性能对比：atomic操作轻量但依赖硬件支持，mutex更通用但存在锁竞争开销。(2) 项目深挖与技术追问点云处理中的循环推断问题：问题本质：目标检测（OD）与跟踪模块的误差累积，导致预测与观测矛盾。解决方案：引入卡尔曼滤波先验估计，面试官进一步探讨粒子滤波的适用性（计算量大，适合非线性非高斯场景）。多传感器同步：硬件触发（如PTP协议）降低时间偏差，软件插值法（线性/样条插值）补偿残差。伪代码需体现时间戳对齐与数据缓冲队列设计8。(3) 场景设计与系统思维停车场调度系统：地图建模：栅格化（障碍物标记）或图结构（节点为车位/路口）。动态障碍物处理：局部重规划（D* Lite）或实时避障（RRT*）。优化目标：面试官倾向于时间最短（用户体验）而非转向最少（硬件损耗）。二、面试官考察维度与策略技术深度：算法岗核心考察代码实现能力（如手撕NMS）与数学推导（如梯度消失解决方案）。项目经历需提炼技术链条（数据输入→处理逻辑→输出优化），并准备失败案例复盘。行业洞察：总监面高频问题：对比竞品技术（如特斯拉FSD的决策逻辑），需熟悉文远知行多传感器融合方案。压力测试：HR面常见陷阱问题（如“何时离职实习”），建议强调职业规划与公司契合度。三、备考策略与资源推荐算法强化：刷题：LeetCode动态规划TOP 100、几何题库（线段/矩形相交）。系统设计：智能指针、线程池等高频考点。行业知识储备：必读文远知行技术文章（官网及知乎专栏），重点学习BEV感知、时序融合等前沿方向。竞品分析：Waymo的仿真系统、Cruise的路径规划特点。项目包装技巧：使用STAR法则描述项目（情境→任务→行动→结果），突出量化指标（如算法精度提升20%）。四、内推与招聘动态当前机会：文远知行2025届春招及2026届实习开放中，算法岗（感知/规划/控制）需求量大。内推优势：通过内推码（DS17ugTB）可加速简历筛选，优先获得面试机会。内推链接如下：https://app.mokahr.com/m/campus_apply/jingchi/2137?recommendCode=DS17ugTB#/jobs投递建议：关注官网及招聘平台更新，匹配岗位JD调整简历关键词（如“多传感器融合”“点云分割”）。 文远知行面试注重算法功底、工程落地能力与行业敏锐度。建议候选人结合自身项目，深度挖掘技术细节，同时加强对自动驾驶产业链（如芯片、传感器、法规）的宏观理解。笔者整理的真题与经验可私信获取，预祝各位斩获心仪Offer！#内推# #实习# #文远知行# #校招# #算法# #算法岗# #算法岗面试#

方向搜广推 未来只考虑在上海就业快手是电商搜推 优势是秋招时候背书能力可能强一点 缺点是base不在上海 所以不考虑转正B站是首页推荐 优势是在上海且可能有转正机会（听说B站比较wlb所以秋招挺想去的） 缺点是实习含金量可能没有快手高？所以想问问各位大佬 值不值得为了好一点的背书去放弃暑期转正的机会呀？ #暑期实习#  #选offer#  #算法岗#  #搜广推#  #校招#

一面全程一个小时20分钟1.自我介绍2.讲实习项目，问了下多路召回合并的问题，怎么做的小流量ab实验，每路召回占比怎么确定。3.召回命中率怎么算的，怎么确认漏召的商品。反复盘问了很多细节上的东西4.讲了下另一个rag项目（做的不咋样）5.知识库的大小和结构6.扣了很多细节，觉得我做的太简单了，问我为什么不用大模型来微调（我说没资源）7.怎么微调的嵌入模型，负样本选择，rag里还可以怎么来微调8.如果现在用大模型让你重新做一遍你会怎么做，整个过程9.rag中，检索完用query和文档片段输入进大模型生成答案，在这里还有什么效果更好的方法？10.rag相比于微调解决什么问题11.做了两道mid题二面全程40分钟二面没有任何的八股和做题，只有对我实习的一个深挖，问的很细，展开问了特别多，个人觉得答的一般然后就到hr面了，但估计还有三面的 #秋招#  #算法#  #腾讯求职进展汇总#  #算法岗# #秋招提前批，你开始投了吗#   #腾讯#

一面8.6 全程45分钟：1.自我介绍2.介绍实习和项目3.讲一下Transformer的架构4.Bert如何训练的，Bert和GPT的区别是什么5.多头的作用具体是什么，mask怎么用的6.讲一下l2r，三个wise训练区别，效果如何不同6.做lc中等题，秒了二面8.8 全程40分钟1.自我介绍2.做了一道偏数学的代码题，应该不是lc上的3.问了下KNN相关原理和k值大小的影响（差点忘了）4.拷打简历，说完就结束了，没有反问我简历三面8.14 全程25分钟1.自我介绍2.说了下现在美团实习主要做的东西，目前进展3.唠日常，问了下目前团队氛围，以及详细说了下他们的场景4.叫我有时间可以提前来实习，然后就是说等9月谈薪许愿顺利！还是很想去这个部门的，另外美团转正应该也有了#百度##百度秋招提前批进度##算法岗##秋招提前批，你开始投了吗##秋招#

刚刚考上北邮计算机硕士，导师据说不开组会研二放实习。本人双非本北邮硕，想问问各位大佬们这个bg能不能摸到算法岗的门槛或者有什么更推荐的方向。本科一直在搞人工智能，接触过yolo，vits，毕设搞的ollama大模型应用开发，前段时间补了大模型的基础理论，最近打算把之前跟着教程手搓了一半的transformer模型拾起来。开发跟着黑马囫囵吞枣学了spring boot+vue3，也能开发一些简单的管理系统web项目，对Python web有一点了解（能磕磕绊绊写出来那种）。有考虑过最近找找实习，但是对方向问题上有了迷茫，因为学历内卷越来越严重，担心等我毕业这个bg卷不进算法岗了。而且感觉自己还很菜，往哪一方面去努力比较好，有没有大佬能给一点建议。在下感激不尽。#牛客AI配图神器# #牛客创作赏金赛# #实习# #北邮硕# #算法岗# #开发岗#

1.自我介绍2.随便讲了下项目，讲了下遇到的困难怎么解决3.又讲了下lgbm，深度问了下原理，问得很细4.就聊了20多分钟项目，然后写题：字符串中合法ip地址，之前没做过，边界条件太难受了，有一些案例没有正确输出，力扣和网上好像也没原题已经在评估中了！希望有好运气吧#快手求职进展汇总##秋招##算法##算法岗##秋招提前批，你开始投了吗##搜索推荐#

开场介绍面试环节，科研项目考察+coding+反问，先吟诵自我介绍问项目环节，本来以为是类似互联网大厂聊项目拷打深挖细节，结果是考察项目涉及的模型/算法相关的八股先狠狠灌注了一波transformer八股：- 介绍transformer架构整体特点- 描述残差连接的细节、作用是？为什么有效？解释原理- 为什么用LayerNorm，有什么好处- transformer并行计算的能力体现在什么地方- 描述一下DeCoder在训练/推理时并行计算的过程CLIP相关：介绍CLIP架构、实现原理、优缺点Coding：经典最长上升子序列，先让说思路再coding实现。秒了，说完思路面试官说看你能力没问题要不跳过手撕直接过了。正好刚刚被+1 call了没接，搞得很慌就答应了反问：涉及算法相关的业务场景、面试考察流程；最后面试官追问了一些未来职业规划方面的预期差不多一共40min，面试体验比较满意（除了公司网络环境有点差，连热点也没用），整体发挥还行，不过有段时间没背八股了，有的地方感觉还能答得更好一些最搞的其实是实习负责的项目因为各种原因一直延期，前方一直在push催得很紧，搞得人心惶惶。然后面到一半的时候刚好被+1 视频会议call了，顶着被开除的风险没接（药丸，bushi）。面完赶紧回去跟进项目进度，还好会前我负责的部分基本上都告一段落了，开会内容和我相关的部分估计不多（大概是mentor帮我顶住了，再次跪谢）诶，其实最近实习下来越来越想留用了，工作氛围、技术前景、薪资待遇各方面都很满意，mentor也对我特别好，而且秋招血雨腥风也一直没个oc。不过听mentor说转正内部考核很严，hc也少，而且现在这个项目延期这么久，肯定会影响 +1对我的印象和评价，确实自己也是有责任的（第1段工业界实习，0基础几天速成相关知识，配环境踩了不少坑导致前期进展缓慢），这一关估计不太好过。事已至此，先许愿一个二面吧#理想校招##理想2025校招##秋招##算法岗##算法工程师#

因为上周出去玩了导致这周面试过多，15场面试挤在了一周，面完人已虚脱，浅浅总结一下今年秋招的一些体会，仅供参考相比烈火烹油声势浩大的暑期实习，25届秋招有些冷冷清清。各家招人显得谨慎了很多，不少公司一面/二面就会问手里有几个offer，而根据身边样本来看，今年的排序更胜往年，意向发的爽快的公司大批减少（至今几乎只能看到节子/团子）的offer，转正需要跟秋招排序的情况也越来越多与往年相比，转正的三大幻神（美团/阿里/蚂蚁）不复荣光，几乎每家都有转正失败的情况出现，阿里某些BU甚至出现转正率不到50％的情况。部分BU一边拖着暑期转正不开意向一边面试秋招，卷度更胜一筹面试对口度要求更高，面试中很明显能感受到，算法岗的各个方向变得要求更加细化，更希望找到更垂直的人才，本质上反映出了人才的过剩（此处点名百度广告素材生成组三面面试官，暑期加秋招近百场笔面，第一次从某个完全不懂候选人领域的面试官说出“你们之前做的是有多垃圾”“我也做过这种不知道哪里来的小场景”这种极具侮辱性的话，面完想写评价才发现根本没有投诉渠道，只能说人与人的素质不能一概而论了，至今想到还有些许生气）金九银十，就业的内卷与下行似乎已成不争的事实，但身处这样的时代，似乎多说无益，但也要祝各位莫愁前路无知己，天下谁人不识君，希望诸位都能秋招顺利，希望看到这篇文字的你，中秋节快乐#秋招#面试 #算法岗#暑期实习 #秋招面试#秋招笔试 #互联网#互联网大厂

一图说明今年算法人人人人人人多，岗位少。#关于秋招我想说##如何看待2023届秋招##算法岗#

女生，26届，211本985硕，本硕均在北京硕士：控制工程研究方向：很难评，横向大组，研究啥都是取决于ds这个阶段接了什么横向就感觉做饭做夹生了，半生不熟，啥也不会。做过两个故障诊断相关的项目以及两个可靠性相关的项目，故障诊断都是基于深度学习做的。跟黑马自学了python。无实习经历，全程在校科研（搞横向）现在想进一些大厂实习，各位大佬们有没有什么面试建议，需要再学什么，背点什么？急，非常捉急，还有八股文这个东西是不是每个版本都不一样，有没有最靠谱的推荐😭😭😭在网上查找有关python的八股文，寥寥无几，都是java八股文，实在是搞不懂了，蒙头转向，求救help#后端##后端面经##python##python八股文##八股文##算法岗##如何一边实习一边秋招##实习与准备秋招该如何平衡#

美团搜推面经一面4-15:- 首先就是介绍了一个竞赛项目，简历上的东西一般会进行一半的时间，面试官也会就你提到的数据处理方法，模型和训练进行详细提问，建议要非常熟悉自己简历。-为什么用多头注意力机制，优势在哪里-BN和LN区别？什么时候用哪一个？-xgboost和lgbm的区别-注意力计算-一个数组降序再升序求最小值（二分）二面4-17- 这次几乎全程围绕简历细扣，讲的更详细和深入了，问的八股也全程都是围绕自己的简历来问的，没有问额外的- 三道题：1.股票收益2.数组有一个数超过一半，花最少时间找出来3.生日悖论 #你收到了团子的OC了吗#  #算法#  #美团#  #算法岗#    

每个公司单独记有点太累了，还是把所有流程都放一起记录比较方便，uu有想交流的可以评论区讨论腾讯 已云证，录用评估ing淘天 已意向蚂蚁 已意向美团 已意向字节 二面挂，继续打复活赛；复活赛已谈薪百度 三面完已转offer评估 面试官+v快手 已意向京东 四面完，已线下hr面OPPO 已offer360 已OCB站 三面过，等后续沟通阿里云 HR面后挂百度提前批百度面试是经受拷打最久的一波面试，一面90min拷打了70min实习，二面90min拷打了50min，三面总共60min，问了一些发散性的问题和场景题。个人感觉百度对项目/实习的细节问的很精准，也很看重项目进一步延申的改进方式以及对项目中解决问题的思考，反而没有拷打太多的八股，倒是问了一堆C++相关的内容，没准备过表示答不上来。三面完状态不变，应该是在排序。快手提前批： 快手相比于百度的面试而言整体更加平和一些，面试氛围比较轻松，基本当天面完晚上就约下一面，每一面时长加上做题在1h左右，基本全程问实习工作，以及延申的相关八股和对问题的分析思考。HR面面完后变成综合评估中。oppo秋招oppo一面同样拷打实习，能感觉到面试官做推荐还是很有经验的，问了一些延伸的八股问题，无手撕；二面20min纯聊天，面试官问你觉得搜广推还有能做的吗？给鼠鼠干沉默了。hr面后说下周会出结果，目前已签offer。字节跳动一面时间很短，30min问实习 + 10min做题，做题二叉树公共祖先，手动构造样例，主要围绕实习内容问问题，拷打的比较细致。下午hr说通过一面，约了二面。二面拷打实习40min左右，问的非常细致，每个小点扣的都很严格，10min 做题k个一组反转链表。面完下午没消息，第二天问hr已挂。二面挂之后一周又被另一个业务部门捞起来。这次面试算法题面试官引导下写出了最优解，本来以为挂了，结果一面过了，约了中秋后二面。360一面找旋转排序数组最大值，二面搜索二维矩阵。两面都是围绕实习工作来问的，面试官比较友好。2面完状态变成等待HR面。HR面给了口头offer，讨论了一下意向薪资。滴滴一面上来写两道算法题，一道最长递增子序列用二分做了，一道动态规划鸡蛋硬度，没想到滴滴会问这么难的题目。做完题之后让我流水账口述了两段实习工作，没有问太多问题，最后问了问LLM如何在推荐中发挥作用。除了算法题很难，整体比较友好。二面二叉树最大路径和 + 最长有效括号，然后问实习工作，还有LLM的一些八股。三面只有20min，怀疑是KPI，面试官先是迟到十几分钟，最后面试时间可能20min都不到。过段时间看果然挂了😅😅😅😅不想招人可以不招。美团一面非常简短，只有半个小时，全程拷问搜推实习，主要问的是涉及到的场景的扩展思路，有没有考虑过可能的问题，以及遇到离线在线效果不一致的时候应该怎么处理，最终找数字出现次数大于一半的数字。本来以为时间太短是挂了，结果第二天早上光速约下一面，二面感觉明显上强度，上来先说做个题目，出了道重排链表，鼠鼠没刷过这道，debugde了半天，幸好做出来了。然后拷打40min两端实习工作，主要问了搜推的相关模型和冷启动等问题。面完2天发offer。科大讯飞讯飞之前投了提前批练手，一面的时候没准备好，面试官给了一些面试过程的建议，过一周二面，20min纯聊项目无手撕，再过一周看挂了。蔚来蔚来相关的只有LLM的岗位，然而很久没有看过LLM八股了，纯当练手。一面问了一些比较细致的八股，主要和LoRA微调相关，最后手写快排。本来以为挂了，结果过一周多约二面。 二面比较常规问简历，面试官一直质疑我到底做llm还是搜推，过了很久没消息应该是挂掉了。 #25届秋招# #百度提前批# #快手快star# #oppo秋招# #算法岗# #字节跳动# #阿里巴巴# #蔚来# #科大讯飞#