百度 算法 两轮技术+HR面面经 已意向书
背景介绍：19级两年制专硕，19年4月提前到学校才开始搞NLP，除了两篇一作论文（一篇在投一篇还没来得及投），一个开源项目（入门作品）外啥经历都没有。
#面经##校招##百度##算法工程师#
提前批不知天高地厚，全部投NLP算法，折戟之后投了一些开发，目前结果如下：
1、百度，NLP算法，一面聊了一个多小时不亦乐乎，然后再见；
2、网易，算法，一面总共聊了30分钟，发现我不懂Java也不懂特征工程，说再见。
3、OPPO，NLP算法，走完HR面，已offer排序，就当挂了吧。面经地址： https://www.nowcoder.com/discuss/470159?channel=666&source_id=home_feed
4、美团，数据开发，已意向书。面经地址： https://www.nowcoder.com/discuss/487285?channel=666&source_id=home_feed
5、滴滴，后台开发，第3轮技术面挂。面经地址：https://www.nowcoder.com/discuss/492620?source_id=profile_create&channel=666
百度之前挂了一次，后来看到学校就业群里有人发团队的招聘需求，就试着去发了邮件让他们捞一捞。没想到很顺利的经历了笔试+2轮技术面+HR面。
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9月22号更新：收到意向书，我原本预计是10月份解决战斗，目前来看百度的这个offer差不多也是目前来看最合适的了，感恩嗷。
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笔试（9月3日）
好像是选择+编程，记得不太清楚了。编程不难，大家可以去搜题目了解一下。
第1轮技术面（9月13日 9：00）
时长：30-40分钟
面试官印象：没开摄像头，听声音很年轻，应该也刚毕业不久。
主要内容：
1、工作经历相关：原来工作的主要内容，为什么辞职等。
2、论文相关：简单讲解了论文。
3、深度学习基础：常见激活函数有哪些？为什么sigmoid要以这种形式呈现？欠拟合和过拟合如何判断及如何解决？印象深的就这些。
4、机器学习基础：问我有没有传统机器学习的经验，我说没有，也就没问了。
5、算法题：快速排序。我这里框架哐哐哐就写完了，结果几个细节没把握，卡了一会儿，怪尴尬的。
总结：
因为赖床还晚了几分钟，但也是点进网址之后等了一会面试官才上线，还好没让他等。一面是比较简单的，面试官可能也是新人，想速战速决，编程题就象征性的给了一下。结束之后就告诉我过一会儿会有二面，让我等一下。
第2轮技术面（9月13日 10：00）
时长：80-90分钟
面试官印象：挺帅的，说话感觉比较洋气，也很客气，好评。
主要内容：
1、工作经历相关：老 生 常 谈
2、论文相关：梅 开 二 度。但他揪着一些细节问了许多，就感觉哇你很懂喔。
3、论文衍生：让我介绍了一下目前主流的模型压缩方法，介绍了一下模型蒸馏的方法。
4、机器学习基础：知道我没有传统机器学习的经验之后，问了感知机，LR，SVM有哪些异同。我比较浅显的回答了一下，他说这方面还得再看一看。还问了python的list的实现方法，让我自己分析一下。
5、算法题：1）外存上有大量文件，文件里有大量已排序的数字，而内存又容不下一个文件，问如何全局排序（给思路就行）。这属于很经典的外部排序问题，但我确实没看过，整个逊掉。好在他一直在引导，尝试让我自己想到方法，但我在人家答案都快到嘴边的时候，才说出正确的方法，太逊了。
2）就上面的问题，在内部排序里有什么方法很快能找到当前最小的数（给思路就行）。这里又逊掉了，我一直陷在“找最小数不就是O(n)的复杂度吗，还能更小？”的陷阱里，他提示说你别总想着一次，是要不断地取最小数的。最后看我确实想不出来，他才说用堆就好了。
6、算法题：HTML树的特点是什么？以什么样的数据结构存储比较合适？写一个算法统计当前结点的叶子节点总数？HTML树就是个多叉树嘛，存储方式用“孩子-兄弟存储法”比较合适（不知道是不是这个名字，还好408考过），那最后一个算法就挺好写的了。但他要求用C++写，还是对计算机基础有要求的。总的来说写的还算顺利吧。
总结：
这一面时间特别长，而且面试官水平很高，能够揪住你说的点一直追问，再加上5卡了太久了，导致面试时间严重超时。但总的来说，面试官真的非常专业，想不出来的地方会一直引导，直到想出来为止。但我感觉4和5的糟糕表现足够给我挂掉了，尤其是5，甚至能感觉到他的失望。
结束之后说待会儿还会有一轮面试，让我稍等一下。
HR面（9月13日 11：30）
时长：30分钟
面试官印象：温和男人。
主要内容：
我以为还是技术面，问着问着才意识到是HR面。就是HR面常规问题了，比较难回答的是：“如果你和你的导师想法分歧很大，你的导师让你做一个需要花费一年但注定要失败的任务，你会怎么做？”。我说一朝天子一朝丞嘛，而且在毕业和学术追求上面，我还是把毕业放在第一位的，避免和导师起冲突。只能按着导师的意思，尽量将这个注定失败的任务做好，加入点自己的东西，让它还算有点价值。我也不知道他想要什么样的答案，但我自己也确实是这么想的哈哈哈。
最后总结：
鉴于第2轮的4和5如此糟糕的表现，我感觉大概率会挂掉，或者offer排序到很后面的位置。但总的来说是不错的面试体验吧，在AT的算法简历都直接挂掉的情况下，B还能给两次机会，属实幸运了。铁汁萌面试前还是要多看面经之类的呀，像5这种如此经典的面试问题都不会，真的很扣分。
社会上还是不能想的太简单
