猿辅导OCR面经

写在前面

面猿辅导之前经历了大厂3连跪，刚开始社招的时候没有准备好，其实心里是很慌的。
而且听说猿辅导的面试难度也不低，所以没有想到能顺利过面试

面试前还是要好好刷题
牛客题霸 https://www.nowcoder.com/activity/oj 搞起来

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1面

先自我介绍，大概1分钟左右，准备延伸到项目开始讲的时候，面试官直接打断了，说先来做题吧
算法题1：
输入 链表 453612 target 3
输出 451236 就是把target后面的小于target的数移到target前，其余都保持相对关系，返回链表头节点
算法题2：应该是leetcode pathsum
输入 二叉树，target
输出 所有从根节点到叶子结点的和为target的path
两个算法题基本是在easy到medium之间的，刷过题的话应该都能秒解，题目1一定注意边界条件，面试官看的还是很细的，给我指出了一处问题，修改之后就没有问题了

介绍深度学习项目：
面试官主要的关注点在训练数据，毕竟标注数据是稀缺资源。这类问题要着重准备，即使面试官不问，也可以主动提，难点是标注数据太少了，然后是怎么去做数据增广的

2面

介绍深度学习项目：为什么用深度学习解，出发点是什么，模型最后学到了什么内容。（好像在leader面的时候会比较关注一个项目的出发点，有没有数据佐证，说明不是为了用深度学习、为了炫技而用深度学习，建议提前准备这类问题，可以在介绍项目的时候主动说，算是一个加分项）

hmm 维特比算法（NLP相关必考了，这里的应用点是解决识别准确率）

实现一个不考虑转移概率的维特比，要求给出topn的路径 （现场写代码，用了堆实现的，没太准备好，写的比较乱）

3面 hr

优缺点
最有成就感的项目，为什么有成就感，遇到什么问题，怎么解决

总结

1. 刷题 刷题，记得总结分类，避免同类型题不会做
2. 项目要好好准备，和校招很大的区别是，面试官会问为什么做这个项目，前期的调研和数据支撑非常重要，这个问题回答不好的话，整个项目是没法让面试官信服的。还有项目中一些工业界常见的问题，前面提到的训练数据量不足的问题，还有模型训练时间，迭代周期的问题，如果迭代速度慢，怎么解决
3. 关于方向的问题，工作一年还没有定型，所以不要担心换方向的问题，nlp面cv，推荐完全没问题。面试官更看重的是：基础扎实，工程实现能力强