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8月面了百度手百的推荐算法工程师，顺利通过三面，没想到性格测试没过。分享一下经验吧 性格测试一开始我觉得只是走个过程，虽然没有太当回事，但是也没有乱填，所有选择都是过了脑子的 问题有点类似于小学的思想品德考试，如果是思想品德考试，那么我肯定能拿高分，因为选项好不好一眼就看的出来。 但是这次测评我选择了真实。。。 一些问题（时间久远，回忆不准，仅供参考）： 问: 你遇到困难会放弃吗? (思考片刻回忆起了一些放弃的比赛和事情）答:有些符合 问: 水平不如你的同事晋升了，你没有晋升会不开心吗  答:有些符合 问: 你有拖延症吗？ 答:有些符合 ...

面的很早了，一直没写面经，今天面完腾讯回来补一波 这次面试罕见地遇到了两个女面试官 一面 详细聊了头条的实习内容 算法题：堆排序 期间穿插了一些机器学习的基础知识 二面 感觉比较challenge，在我手写DeepFM之前问的很严肃 FM、ffm、DeepFM、wide&deep的区别和联系，然后让我用TensorFlow实现DeepFM 详细聊了一下比赛的事情，对graph embedding比较感兴趣，我讲了一下deepwalk、node2vec、line、gcn这几种，然后又介绍了一下发的论文（也是和graph...

一面 问了实习的事情，问了好久好久 问了lstm的结构 写了道topk大的数 二面 问了实习和比赛 让我手推了个xgboost 问了gcn、deepwalk之类的graph embedding的算法 三面 还是说了很多实习的事情 写了道简单的算法题，不用库函数的情况下实现split函数 然后问了fm、ffm的区别，写了公式和loss 后来就进入了随便聊天的模式，我问腾讯在前沿技术有什么探索，比如有没有在多个场景做迁移学习，他说和清华也有合作，但是没法落地，还问了腾讯目前的ps是兼容tf的吗，...

之前在牛客上投的简历显示简历没过。。。然后又找一个在快手工作的师兄内推了一下，内推一个小时过后收到了hr的电话，震惊。 面了两面，二面面试官说leader出差了，回来再约一下面试。 一面 自我介绍了一下，然后详细聊了聊，实习经历 详细问了一下我的水货论文，简单地介绍了一下GCN 然后让我介绍一下kmeans算法，然后问我在分布式的环境下怎么实现，让我大概说一下用map reduce实现kmeans的过程，可能答的不好。 写了道算法题，和leetcode这道题一样https://leetcode-cn.com/problems/validate-stack-s...