Vivo杭州nlp算法工程师面经
今天早上第一场，9点面试。因为昨晚酒店隔音很差，快三点才睡着。。。6点50左右起来准备去面试现场。因为缺觉，面试之前整个人都很蒙。
一面:
面试官还挺nice的，让我挑一个项目介绍，然后开始问xgboost和随机森林各自的特点，差别。分析他们的不同。
接着问深度学习的东西，词嵌入，N-Gram。
给了一个场景，求短文本语义相似度，问我有什么想法。
有没有做过命名实体识别，CRF了不了解
CNN和RNN各自在文本方面的特点，什么时候用。
其他的nlp应用场景有什么经验，我说做过机器翻译，然后就介绍了一下pointer network和copynet。
问了BERT的用没用过。
特征工程有什么常用的方法。(说了一些，面试官说还不够，然后后来就没问了。应该是他想听的，我没说到)
问序列数据的表示方法，。我说autoencoder可以，或者简单的笔袋模型，TF-IDF，N-Gram。或者对于波形的数据，可以傅里叶变换，短时傅里叶，小波变换等等
二面:hr面
意愿的工作地点
薪资有什么想法
项目或实习过程中有什么让自己特别难忘的，或者学到了什么。
有什么要问hr的。
回去等消息吧#vivo##面经##秋招##算法工程师#
一面:
面试官还挺nice的，让我挑一个项目介绍，然后开始问xgboost和随机森林各自的特点，差别。分析他们的不同。
接着问深度学习的东西，词嵌入，N-Gram。
给了一个场景，求短文本语义相似度，问我有什么想法。
有没有做过命名实体识别，CRF了不了解
CNN和RNN各自在文本方面的特点，什么时候用。
其他的nlp应用场景有什么经验，我说做过机器翻译，然后就介绍了一下pointer network和copynet。
问了BERT的用没用过。
特征工程有什么常用的方法。(说了一些，面试官说还不够，然后后来就没问了。应该是他想听的，我没说到)
问序列数据的表示方法，。我说autoencoder可以，或者简单的笔袋模型，TF-IDF，N-Gram。或者对于波形的数据，可以傅里叶变换，短时傅里叶，小波变换等等
二面:hr面
意愿的工作地点
薪资有什么想法
项目或实习过程中有什么让自己特别难忘的，或者学到了什么。
有什么要问hr的。
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