百度 算法实习

现场面，面试时长三个半钟，中间有休息
一面：
手撕代码
● 找到两个链表的公共节点
问简历：
自然语言理解的3个任务问了遍
领域分类
● 公式及讲解soft attention，hard attention，multi head attention。
● 论文模型
● Transformer 介绍，要做到精通内部实现
意图检测
● Text-CNN介绍，和普通cnn区别，项目为什么要用
槽填充
● Attention based 的序列标注，Bi-model介绍

有什么问题想问

二面：
女员工面我，比较硬核
手撕代码：
● 归并排序
● Top k，我说用堆排序实现，不肯，要求用快排实现
简历：
● 把简历中用到的模型都问了遍，全部要求公式手推
介绍个最近比较火的模型：
● 我选了GCN，简单介绍了傅立叶变换，拉普拉斯矩阵，和线性代数上的实现。
机器学习：
● 手推SVM, GBDT, Xgboost
有什么问题想问

三面经理面：
● 介绍下学习经历
● 介绍点最近流行的模型，基于bert的模型介绍了下，说了优点和局限性
● 问代码量怎样。(之前有准备)，就把最近发布的python包介绍了下和最近刷题情况说了
一遍。GitHub上一年500+ commit展示了一下。
有什么问题想问

昨天面试，今天收到offer。

我比较菜，现在双非本科大四，上次春招面试官被暴打，撑不过一面。
沉住气，继续刷题，继续论文，继续搞课题，专心准备半年后还是能拿到offer的（别人都是拿秋招offer的，我拿的是实习offer，这就是我认为自己菜的原因了）。不过前提是之前认真学习和研究过（楼主搞SLU两年了）。
祝大家顺利秋招上岸