实习春招-腾讯/阿里/华为-面经【持续更新】

==========================腾讯====================
4月16日10:55-11:55
应用研究-机器学习岗-上海一面
(总结:全程一小时整;面试官很强我再次认清了自己的下限;抓简历问的很细;你知道的他不会问的,你不知道的他就会问的,所以你要什么细节都知道(kua zhang))
细节:
1. 上来就手撕DP,最长公共子序列 (我有DP恐惧症。。。在提示下勉强写了递推式和代码,被这个搞的脑袋炸了,心态不好后面没能hold,很多没讲清)
然后开始问简历:
2. 用HMM怎么做词性标注
3. HMM与CRF的区别,讲讲生成模型与判别模型
4. HMM与CRF的学习策略是什么,优化方法
5. textRank,pageRank一定收敛吗?怎么保证它们的收敛性?(写出公式想推导,结果把自己绕进去了,提示还是用马尔可夫链的收敛性证明)
6. 有个知识图谱的项目,然后问了下用了什么模型,transE, transH, transR。他说模型大同小异,训练的目标函数是什么?(大概脑子锈透了,只写出一半,那负样本的呢?)
(大概问的深度都回答的不行,就没有继续问了深度学习方面的了,恨不得把好好的lstm手推一遍给他看,然而他已经看透你了,无需多问)
最后问老话题,你有什么想问的吗?了解了下他们做的东西,腾讯云,QA问答,知识图谱(我投的机器学习还是被nlp大佬虐了)
我懊恼自己表现太糟糕,他居然安慰我HMM和CRF讲的还行(自己讲的怎么样心里没点B 数吗)

大概就这些吧,有点沮丧,感觉自己的弱点了,知其然不知其所以然,知道这么用不知道为什么这么用。
基本功底很重要,数学功底和编程功底,这个非一日之成,还需细水长流。
挂了就挂了,等我把蓝皮书西瓜书白皮书黑皮书吃完,再吐出来,再吃进去,再吐出来,直到吐不出来只能写出来,秋后再约,我还是很喜欢面试官这样的大佬的。(自我安慰T T)

吐槽,叫号系统真难受,感觉像在医院等号一样,大概自己真的是有病得治,蠢。
祝你们好运!

17:30
ps :刚查状态变成复试环节,意思是还能抢救一下吗?

18:10
ps: 刚居然收到了明天的二面通知,面试官大佬人这么好吗🌝🌝🌝 那就等待我明天面经吧!

谢谢各位借的好运!

【更新】======
4月17日 11:00- 11:30
(昨晚熬夜,看了很多算法,又手推svm和lstm,数据结构又恶心的刷了一遍,全然没用到...这就渣渣临时抱佛脚的表现)

面试官很和蔼的感觉,主要问题如下:
1 先自我介绍
2 介绍下我上一个实习公司的项目,我做了哪部分
3 了解性的说明下spark相关的处理
4 用hmm怎么做词性标注的(笑,今天没上来就手撕代码,思维还清晰,我在纸上跟他举例演了一遍,自我感觉比昨天解释的更好)
5 (他继续看了下简历,觉得没什么好问的了吧😓) 问我有深度学习的实践吗?
6  问工作地点(他们团队在深圳)
7 问我毕业以后读博还是工作???
8 问我有没有面其他公司(老实说了,这个应该可以说,没问题的吧?)
9 最后就问我有什么想问的没?我问他们团队做的工作,他说昨天的面试官应该跟我介绍了,然后说后面的情况这周会有结果。
(所以说昨天的技术一面还是非常非常非常的重要,基本上确定了你基调,看你是命运在自己手里,还是在竞争者手里,因为他们肯定会商量,优胜劣汰的)

总的感觉吧,虽然全程非常轻松,但是和昨天相比差距太大,这种差距大概就是“认为自己都回答上来了,回答的不错,但结果却凉凉了”,为什么,因为别人也可能没有太多兴趣往你身上钻,或者你自己(从简历上看)确实没有太多兴趣点。自己最大的败笔就是没有小论文,觉得去BAT面研究方向,都很看重论文质量,哎!

祝好运!

ps: 目前显示hr环节

20日 10:40-11:22 
hr面
1 先自我介绍
2 为什么工作后读研,而不是直接去读研
3 遇到的困难,比如说在组织活动或工作中,怎样去改进的?人生中遇到的最大挫折?
4 你是怎样协调实习工作和学习的? 在工作又怎样协调人际关系的?
5 有没有交叉学科领域的学习实践?
6 为什么选择你现在这个领域,未来如果到瓶颈怎么办?
7 工作意向城市?
8 还面了什么公司,如果阿里和腾讯都有offer你怎么选择?
9 是否接受bg之间的调剂,但领域不变?
10 有什么问题要问?我问了实习生的培养制度,是否有生活上的补贴(没,所以需要问清意向城市,免得一些误会)。我又问了能否透露评价情况(他说刚飞过来,对之前的情况不了解,但要我相信能走到这一步都是不错的(套话了))最后问了结果什么出。(一周到一个月)

4月24日 上午11点 变成已完成状态
(继续等待。。。)

4月28日 上午10点 收到offer call! 


======================阿里================
3月27日 (技术)HR预约面,估计是部门分配,看简历往哪扔,不是一般的HR,问了很多技术相关的问题。
4月2日 一面
(时间太久,我能记得多少是多少)
一面电面,主要还是问简历,大概花了40分钟。
1. 简历问题,就不重复了。
2. 其他问题,场景题,现在有商品评论,怎样做情感评分,就是情感分类的问题。

4月19日 二面 (等了16天。。。推迟了2次)
钉钉视频面。
二面应该是总监面,boss很和蔼,视频面25分钟,我觉得我全程语速太快了。
1.  二分钟自我介绍。
2. 谈谈自然语言处理的理解,有哪些应用。 我结合自然语言处理、理解、生成来讲,分别讲不同场景的主要应用。
3. 说说你了解的词嵌入方式。
4. 谈谈word2vec是怎样实现的,怎么用哈夫曼树编码的。
5. 谈谈lstm的理解,我结合我项目讲了bilstm和simaese-lstm。
6. 问实习时间?问有没有在面其他公司?
7. 有什么想问他的吗?了解他们的业务应用场景,天猫-供应链。

(后续交叉面,说一周内会回复)

==================华为=================
4月9日 预约面
类似于阿里,了解我的技术情况,问愿意去哪工作,上海深圳?他有问我愿不愿意做视觉相关的,我说我主要自然语言处理,视觉只做了一个竞赛,兴趣不大。 然后说会帮我推到相关的研究部门去。
(然后又是漫长的等待没有消息了。。。。)

#实习##面经##腾讯##阿里巴巴##春招#
全部评论
一样
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发布于 2018-04-16 14:40
白皮书黑皮书是?
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发布于 2018-04-16 14:43
校友啊。。感觉问HMM和CRF有点难啊。。是因为简历里提到了才问的吗
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发布于 2018-04-16 14:51
请问楼主也是在上海面的嘛 面试题太不一样了
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发布于 2018-04-16 14:51
同一面挂,深度不够被刷~~
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发布于 2018-04-16 14:56
面了70分钟,被抓着简历的细节和为什么这么做来问= =,很多都解释得不清楚,面试官还开玩笑地吐槽了一下是自己做的项目吗。不过也是好事儿,相当于帮忙重新梳理和思考了一遍,面试官也很温柔,态度很好,安慰我不要紧张。
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发布于 2018-04-16 15:10
Dp一定得会吧。我看面经里最常出现得就是dp了。我腾讯算法二面也碰到dp
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发布于 2018-04-16 15:15
看了一下只会第六问,,,腾讯云有做知识图谱的啊,,
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发布于 2018-04-16 15:17
投的视觉岗。 一个女的面试官。 感觉她完全不懂深度学习我晕。。 简历什么都没问 说你了解过检测吗 (我心里想简历上不都写着有做的检测嘛。。) 然后我说做过啊 Faster/Mask RCNN SSD这些 然后到后面我才明白她说的检测是图像分类的意思 我说分类我做过比赛啊,然后讲用的网络 然后又打断了,说现在只能分足球篮球,有个橄榄球的图片咋办? 我说那你softmax输出来的值理论上每个类的概率都很不高,可以弄个阈值区分。 最后不明白她又在表述什么。 然后说让我回去看看图像分类的书?????
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发布于 2018-04-16 15:17

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