作业帮NLP算法实习生面经（一面二面+offer）

一面（7.4，数据处理部门）

1. 自我介绍

2. 手撕代码一：

  [[1,2,3],
   [4,5,6],
   [7,8,9]]进行螺旋输出[5,6,3,2,1,4,7,8,9]

3. 手撕代码二：

括号匹配，给定字符串'231(Jjhg){ds}'检验括号是否匹配

4. 介绍一下台风估计项目你遇到的数据预处理

5. 介绍一下LSTM

6. LSTM各个门用了什么激活函数，以及这些激活函数的作用

7. 讲一下你的爬虫项目，怎么做的数据预处理

8. 反问

   1. 我面试的岗位具体做什么内容（数据处理，我说我做过很多数据处理）
   2. 涉及深度模型嘛（不）

二面（7.7）

1. 没有自我介绍

2. 感觉你做了很多数据获取的工作，应该这方面很扎实

3. 爬虫过程中遇到什么困难

4. 介绍一下八爪鱼

5. 直接写代码吧

   有字典['ab', 'bc', 'bb', 'ac']，检验字符串'abbc'是否由字典里面的单词生成

6. 反问

总结

7.8号收到的OC，HR说可以考虑几天，然后周一和她说可以介绍，不过其中闹了一个快手的乌龙，感觉蛮不好意思的，最后在入职前两天拒掉了offer。

作业帮的这个算法实习虽然写的是NLP算法实习，但是JD里面写的主要还是负责网络数据的爬取和清洗，比较少地涉及深度学习和NLP。而且从面试官地问题也可以看出，作业帮这个岗位应该是在急招，所以要求也没有那么高。考虑到未来的职业规划，也就没有选择作业帮，同时也是大家的想法。