从五月份开始准备秋招到现在忙忙碌碌也有半年时间了，投了不小于200份简历，今天总算是签了正式的offer。感谢荣耀的收留 ，也感谢科大讯飞的OC。 简单介绍一下我自己的背景吧：美本硕QS100，专业都是数据科学。本科因为疫情期间没回国，就在学校找了两份RA的工作在做。项目比较简单，就是做简单的NLP的数据处理和分析。因为缺少大厂实习，在这个秋招里好多大厂的简历都没有通过（但是2020秋招的时候有拿到面试）。但是做RA也让我获得了比较强的推荐信，研究生才有机会进入比较好的项目，也算是一种tradeoff吧。 因为之前做过一些NLP的项目，加上研究生期间也上了NLP相关的课程和跟着...

投的三个岗位都被挂了没想到被美团安全工程师捞了起来，上午发邮件就约下午的面试，但是我一点安全工程师的知识都不懂呀。1. 自我介绍2. 二叉树，到叶节点的最短距离3. 统计题：圆上三个点构成锐角三角形的概率4. 如何反爬虫除了算法题，其他基本都没回答上来。快十月了还是0 offer太难受了。八月份有机会拿个四大咨询的offer，但是钱少就拒绝了。是我清高了，没想到现在一个意向都拿不到#秋招##面经##美团##许愿#

Eagles Program， 算法岗。发的链接上写的是CTO面试，不知道是不是真的CTO来给我面试的，但是面试官看着年龄也比较大了哎，我还以为第三面直接和HR沟通了呢没想到是智力题 + 困难算法拷打。不用写题，说个思路就行，但是我思路也没有呀，面试几分钟能想出困难算法的怕不是神仙。最后没给反问的机会，倒是给我讲了一下题怎么做。————————————更新：第二天就进人才池了。哎，三面和前面两面难度差太多了呀#面经##携程#

HR联系说这个岗位是偏销售的形式，问我还想不想继续。回答想继续之后，就约了半个小时之后的面试（神速约面）。因为是偏销售性质的管培生，就没有问什么技术问题。问了一些怎么看待云服务未来发展和选择岗位的原因之类的问题。更像是聊天。反问问面试官后续都有什么流程，面试官自己也不知道他们还没确定下来😂。之后收到了一份测评（哎，无穷无尽的测评）。做完也不知道后续是啥#阿里云管培生（商业技术工程师方向）##面经#————————————————————更新：做完TST测评后第二天就挂了

部门经理面试。面试官在加拿大出差，和我一个时区，早知道约早一点时间了哈哈。不是技术面，问了很多业务方面的问题，还有行为问题。轮岗+出差机会，真的好喜欢这个岗位。许愿offer！#携程##面经#

每次面阿里都感觉能学到新知识，不愧是大厂。不过面试官迟到半个小时+不开摄像头就很难受。第一次面数科岗位，还以为会比较偏机器学习，但是问了好多业务问题，没有准备，基本不会（寄）！1. 先做30分钟笔试（三道业务，一道回溯手撕）：笔试过了还做笔试是没想到的2. 如何测量红包带来的成交额增长，如何排除其他因素带来的影响3. 如何做A/B testing4. 成交额降低分析#面经#

科大提前批投了飞星和飞凡计划，一个面试挂一个简历挂。就又投了正式批的prompt engineering的岗位，但是HR和我联系说给我转到了NLP算法岗，然后可以继续推进流程。但是等了一个多月之后才有面试。不知道是不是把之前的面试也算上了，这次面试问了好多行为问题，也不知道是不是KPI面。无手撕。1. （没有自我介绍）2. 对项目提问3. Transformer和训练和推理的区别4. 对大模型的了解（但是也没有问八股）5. base喜好6. 优缺点7. 国外的经历给你带来什么8. 岗位喜好（面试官说校招生都是在一个大池子里，会根据岗位喜好再分）面试总体感觉还说很不错的，面试官也有自我介绍。就是不知道为啥我一定要开学校的VPN才能使用科大面试软件的音视频#面经##秋招##科大讯飞#

纯英文面试，面试官的英文比我想象的好太多了！就是可能携程会议室比较紧张，面试官换了三次地方😂最后一个地方的网超级差，基本听不清面试官在说啥。1. 自我介绍2. 项目介绍3. MLP, Linear regression, logistic regression的区别4. PEFT几种方法5. PCA介绍6. 如何处理imbalance data7. SVM kernel面试官说这个项目算是管培生项目吧，就问的特别细，基本算法细节都问了。会比普通校招难一些。这个项目还有海外出差机会，真的好想去！#携程##面经##秋招##许愿#

遇到巨佬面试官了，感觉像是去上课，不是在面试。从面试官哪里学到了好多业务知识，还对我之前做的项目的优化给了几个建议。而且第一次遇到面试官自我介绍，我没做自我介绍的情况😂。1. 深深深挖简历项目；项目的每个细节基本都问了一遍；2. 手撕multihead attention调包侠从来没手撕过，寄！只记得公式我面试的时候还没做笔试，面试官说，后续的流程要等笔试做完才会推进。时差党早起笔试真的难顶要是不是固定时间笔试好了。#秋招##阿里##面经#

1. 自我介绍2. 简历项目3. 大语言模型的微调方法的了解4. two sum5. 排序算法（随机选一个写）基本都回答上来了，算法题也都是easy级别的。两天后就显示流程结束。哎！#饿了么##面经#

1. 自我介绍2. 简历项目（问的比较细，每个项目都会问一下）3. 介绍Lora4. 了解哪些商用的大模型，都有什么优缺点5. QLora6. 量化的优点，如何量化7. Git的使用（如何管理项目，对比两个版本的不同）8. 了解cuda吗？如何使用9. pytorch的版本问题10. 部署模型的经验11. 如何查看和管理cpu，gpu资源面试官总体感觉兴趣不高，没有开视频。回答完问题之后会有一段时间的沉默，我总以为是网络问题没听清我的回答。问的问题都比较偏工程应用，这方面确实了解不是很多，而且也没太记得住，一般遇到就上网查一下😂#秋招##面经##莉莉丝#

无手撕，无八股，问的都是简历上面的项目，会讨论的非常详细，也会有些拓展问题。面试官非常nice，超级详细的介绍了部门和主要的业务！#秋招##面经##吉利#

20min, 无手撕，问的都是简历上的内容，做的方向刚好和面试官撞上了，问的就很细😂#宁德时代##秋招##面经#

快手一面：机器学习算法，信息安全部门时长：50min1. 自我介绍2. 介绍一个项目3. Kmeans和Kmeans++的区别4. SVM和Logistics Regression的区别5. 距离函数6. 介绍XGBoost7. Bagging和Boosting的区别8. L1和L2正则化9. 怎么检测钓鱼邮件10. 怎么检测水军11. 模拟算法题（版本比较）12. 简单SQL13. 反问总结：问的都比较基础，不算很难。就是算法题需要考虑一些edge case。但是面试官真的巨好！每个问题都是引导式回答。业务方面的题还会和我讨论，补充我没有想到的点，第一次在面试中有学到新的知识#快手##面经##秋招#