日常实习面试总结-字节滴滴小米NLP算法岗
今天是大年28，年前的最后一天了，刚才面完了最后一场面试（应该吧...)来总结一下这一路的历程。
【前期准备】
1.牛客名企高频200，刷了97道一共，复习了n遍，个人觉得把考察在15次以上的刷了基本就没什么问题了，复习很重要！
2.吴恩达机器学习、序列模型复习一遍
3.刷完牛客机器学习算法工程师面经，从机器学习到深度学习都有，还是很齐全的。
4.复习学过的一些科目，特别是NLP，以及做过的项目一定要特别熟悉。
我的准备时间比较长，20多天，觉得复习的差不多了就开始投递简历了。
【投递简历】
主要平台：牛客、BOSS直聘，字节内推平台、小米官网。
大部分的offer都是牛客沟通的，简历通过初筛往往要过一阵子才会约面试。
【滴滴地图事业部】
一面：1.21 一小时
·自我介绍
·问毕设项目
·说一下对BERT的理解，self-attention机制为什么好
·传统NLP方法知道CBOW,skip-gram，GLOVEC吗？
·代码：用自己的编辑器写一个快排，写的基本是对的但是结果不太准，思路说对了就可以了。
二面：1.26 一小时
前半个小时问问题，后半个小时，面试官一直在介绍团队内容，可能表达欲被激发了哈哈
问的问题也比较深入，内容和一面差不多，都是基础的NLP知识
结果：1.29打电话通知offer
【字节跳动电商部】
一面：1.21 一小时
·自我介绍 ·问毕设项目
·说一下BERT的机制和原理，seq2seq
·编程题：NC41 最长无重复子数组 双指针
二面：1.27 半个小时
面试官态度很冷，问了一些常规问题就给了个编程题：最小编辑距离
结果：微信上第二天问HR她说第二面没通过，开启字节飞书面试
【字节跳动飞书部】
一面：1.29 一小时
·让我自己说了一大堆学过什么，从高数，线代，复变到机器学习，NLP，所有学过的讲一遍，目的是为了了解我的知识结构，要求说的具体知识点
·矩阵的秩
·傅里叶变化和卷积
·类别不均衡问题怎么解决？
·XGBoost的优势
·Bagging和Boosting的比较
·编程题：第一题口述数组正负数分开的思路（链表），第二题：通配符匹配
二面：1.30 一小时
·介绍毕设项目 ·讲讲NLP主要的任务和挑战
·编程题：合并区间，两道，重点是说清思路
结果：暂无，估计可以通过
【小米-小艾团队】
只有一场面试：1.27 一小时
牛客平台面试yyds，内容很常规，今天刚接到offer，但不是很想去
准备实习的这一路从一开始提前一晚上紧张到最后不害怕面试，就像是升级打怪的过程不断积累经验，有成功也会有挫败感，不管怎样，继续fighting！明天就是春节了，之后也不会再有面试了，祝大家虎年快乐~
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