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          2021校招算法面試錦囊|華為、網(wǎng)易游戲

          共 2954字,需瀏覽 6分鐘

           ·

          2021-02-25 22:21

          今天和大家分享的是華為和網(wǎng)易游戲兩家公司的算法工程師面試經(jīng)驗(yàn)。

          雖然很多人覺得算法崗卷中之卷,但如果選擇了這條路并且很感興趣,付出了長時間的努力——恭喜你,幸運(yùn)女神已經(jīng)在向你招手了。你需要做的,是最后的沖鋒。

          應(yīng)屆生的最后一波開團(tuán)機(jī)會——春招已經(jīng)沐浴著春風(fēng)向我們走來啦,小伙伴們還不快準(zhǔn)備起來!

          不打無準(zhǔn)備之仗,方能立于不敗之地。

          華為—中央軟件院—分布式架構(gòu)組

          老牌大廠華為,是一家有情懷的公司,福利優(yōu)厚,注重國際化布局。
          而且前不久剛剛打出2021-2022應(yīng)屆生招聘人數(shù)擴(kuò)大到8000人的口號,機(jī)會多多。
          需要注意的是,前幾年華為的面試據(jù)說太水被噴了,所以從2020年起,校招難度開始上升。
          另一方面,筆者在7月底通過華為3輪技術(shù)面和hr面后(提前批),收到了面試通過的短信;但是此后,再無音訊。
          問了身邊幾個同學(xué),居然都有類似情況,看來“海王”的稱號并非浪得虛名。面試華為的同學(xué),稍微留心這個情況。如果不放心,可以多和對接的hr溝通。

          視頻一面

          1、自我介紹
          本科學(xué)校、專業(yè)、排名,感覺華為很看重學(xué)校背景。
          2、介紹論文
          3、概括2段實(shí)習(xí)經(jīng)歷中的主要工作
          4、項(xiàng)目中的服務(wù)如何部署,交互(RPC or Restful API)?
          5、是否使用過多線程、多進(jìn)程,介紹原理
          6、算法題
          1個有序數(shù)組,nums=[1,1,2,2,3,4,4,5,5,6,7]。將去重后的數(shù)字按升序移動到數(shù)組前半段,后半段順序無要求。
          移動后:nums=[1,2,3,4,5,6,7,1,2,....];要求空間復(fù)雜度為O(1)

          視頻二面

          1、算法題:求二叉樹的高度
          2、介紹Text2SQL項(xiàng)目,涉及的技術(shù)
          3、有哪些防止過擬合的方法?dropout為什么能起作用?
          4、當(dāng)前深度學(xué)習(xí)、NLP有哪些瓶頸,未來會向哪個方向發(fā)展?
          5、restful接口用什么框架部署呀,有考慮過多并發(fā)嗎?
          6、熟悉什么深度學(xué)習(xí)框架?
          7、有沒有了解過pytorch的底層實(shí)現(xiàn)?
          torch和TF底層都是用C++實(shí)現(xiàn)的,算法工程師掌握C++會是一個顯著優(yōu)勢和硬核技能。
          8、了解華為自研的MindSpore框架嗎?
          9、介紹一下深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法
          主要是BGD、SGD、Mini-GD、Adaleta、Adam、動量,分點(diǎn)介紹概括即可。
          10、對二階優(yōu)化了解嗎?
          11、有沒有使用過多線程、多進(jìn)程?
          12、緊接著:多進(jìn)程間如何通信?
          13、意猶未盡:Linux進(jìn)程通信方式了解嗎~?是否熟悉常用指令,比如殺死一個進(jìn)程?
          14、部門介紹
          我們部門(中央軟院—分布式架構(gòu))主要是做底層架構(gòu)、深度學(xué)習(xí)框架優(yōu)化的(200人+);另一個方向是做前沿技術(shù)探索(博士為主,少量碩士);幾乎不會直接面向具體業(yè)務(wù)落地,還對我們部門感興趣嗎?
          15、考核指標(biāo)

          最后,面試官表示部門非常重視論文和專利,是主要的績效考核指標(biāo)。除了項(xiàng)目,這兩塊應(yīng)該是和算法工程師最息息相關(guān)的指標(biāo)啦。

          主管三面

          1、概括介紹項(xiàng)目和比賽
          2、為什么選擇華為?
          3、主管介紹部門研究方向
          主要負(fù)責(zé)自研AI框架Mindspore開發(fā)、二階優(yōu)化等等。
          華為通常沒有hr面,技術(shù)面試都通過后,就會收到面試完成、等待通知的短信。
          總結(jié):由于這個group偏向深度學(xué)習(xí)框架開發(fā),除了常規(guī)知識點(diǎn),面試官對并發(fā)、多進(jìn)程、二階優(yōu)化等內(nèi)容興趣濃厚。大家在面試前要好好check面試部門的研究方向,是否和自己的需求匹配。

          網(wǎng)易游戲

          網(wǎng)易在游戲方面還是可圈可點(diǎn)的,積累了一批忠實(shí)的擁躉。剛好7月份看到了網(wǎng)易游戲的校招sp通知,就參加了面試。
          網(wǎng)易游戲主要base杭州和廣州,法崗位的面試體驗(yàn),用兩個詞可以完整地概括——細(xì)致、全面。
          網(wǎng)易對基礎(chǔ)內(nèi)容的考察非常詳盡,面試官可能會問領(lǐng)域內(nèi)非常細(xì)微的一個知識點(diǎn),面試前一定要做好基礎(chǔ)知識鞏固哦。

          視頻一面

          1、自我介紹
          2、介紹text2sql項(xiàng)目,有沒有分析過badcase?
          3、智能客服項(xiàng)目中,閑聊怎么落地,是否會做一些引導(dǎo)型閑聊?
          4、有沒有做過基于閱讀理解的QA
          5、介紹一下MRC是怎么做的,怎么抽取最終答案的start、end?
          6、除了baseline,有沒有query和context間更好的建模方式
          7、對于一篇長文檔(長度超過512),如何進(jìn)行建模?
          8、詳細(xì)介紹Transformer-encoder、decoder
          包含模塊組成、公式推理
          9、decoder部分具體輸入輸出是什么
          10、了解wwm(全詞掩碼)嗎,主要是解決什么問題?如何實(shí)現(xiàn)wwm?
          XLNet三連:
          11、XLNet是如何實(shí)現(xiàn)文本亂序的?
          12、詳細(xì)XLNet中介紹query流、context流2種流機(jī)制
          13、XLNet改進(jìn)了Bert什么問題
          14、介紹一下tfidf,和bm25的區(qū)別?
          15、tfidf對于長文檔、短文檔分別有什么影響
          16、了解局部敏感哈希LSH嗎?
          17、介紹一下KNN有哪些實(shí)現(xiàn)算法
          18、熵和交叉熵的公式分別是什么,互信息的呢
          可能是問了太多問題,到最后時間不夠用了,所以跳過了手撕代碼。

          視頻二面

          二面主要圍繞低資源、少數(shù)據(jù)場景下,如何完成一個任務(wù)展開。
          1、數(shù)據(jù)增強(qiáng)有哪些策略,如何檢測有效
          2、給定1w條訓(xùn)練集,如何判斷繼續(xù)增加訓(xùn)練樣本,模型在測試集上的表現(xiàn)是否會更好?
          3、給定1000w條標(biāo)注數(shù)據(jù),如何判斷這1000w條數(shù)據(jù)對訓(xùn)練是否有效?
          從這1000w參與訓(xùn)練 / 不參與模型訓(xùn)練分別談?wù)?/span>
          4、介紹一下Transoformer,為什么能并行
          5、介紹一下RNN、LSTM、GRU各自優(yōu)缺點(diǎn)
          6、RNN一般適用什么場景
          7、模型過擬合的原因是什么,說說原理?有哪些防止過擬合的策略?
          8、介紹一下模型壓縮和蒸餾
          9、LN、BN有什么區(qū)別?NLP中為什么一般用LN?了解Group Normalization嗎
          10、熟悉哪些機(jī)器學(xué)習(xí)模型
          提到了決策樹、rf、gbdt、knn、kmeans
          kmeans三連:
          11、介紹一下kmeans,優(yōu)缺點(diǎn)
          12、了解EM算法嗎,kmeans中哪些步驟對應(yīng)E和M?
          13、EM算法的提出是為了解決什么問題?
          14、介紹一下決策樹。決策樹可以用于連續(xù)的數(shù)據(jù)嗎
          15、熟悉降維算法嗎(PCA、LDA)

          Hr面

          非常常規(guī),詢問面試感受、手頭offer情況等。
          如果同學(xué)手頭已經(jīng)有了不錯大廠的offer,可以坦誠地告訴hr。
          如果還沒有任何offer,可以委婉地表示,我正在面試xx和xx公司,其中xx公司已經(jīng)走完所有流程,在等候結(jié)果。
          這樣會給hr更好的印象哦!
          重點(diǎn)來了!
          為了幫助大家乘風(fēng)破浪,斬獲心儀的offer,我們將連載一系列的面經(jīng)錦囊。
          進(jìn)度約一周更新1~2篇,歡迎持續(xù)關(guān)注哦??

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