NLP水硕校招面经:SVM、注意力机制、bert基本必问


先介绍一下个人背景,我是NLP一对一的,今年秋天毕业海外硕士,留学地区在留学鄙视链3或者4的位置,学校很一般。本科末流985,专业都是cs方向的。读研期间参加过这边一个小的学术性质的搜索引擎的比赛,主要是教授要求,subtask的state-of-the-art,发过几篇论文。社招要求可能要求不一样我肯定没有发言权,所以只针对校招谈一点点。其实感觉自己手里的牌还行,就是自己一天心浮气躁的,又不太聪明的亚子,就说很菜。本文跪经居多。

从三月开始找工作到后面确定这段时间最大的感受就是:
1.没有正经的实习经历真的是硬伤(对于想找好工作的在校生来说)
2. 熟悉知识,会用,能等到结果的程度根本不足以应付面试。
3.春招地狱难度,百度好像根本就没放岗位,内推都推不来面试,当然,也有可能是我简历挂了。

由于这边学制时间的问题,我只能先参加今年春招然后秋招。春招最后算是找到了去处。总之在校生请珍惜实习机会和秋招机会。

结合面试经历说些具体的:

  1. 达摩院,二面跪
    一面三道代码题,远程敲(感觉硕士以下不刷题能找到算法岗的概率为0)。双指针,k-d tree,正则表达式。二面是总监,讲了些项目经历,transformer,seq2seq,svm,lda,learning to rank,基本简历里写的都会问到,棘手问题:项目里你的作用的是什么,有哪些是你自己想出来的?

  2. 香侬,4面跪
    流程基本是每次两道代码题,加结合项目问一些问题。4面的时候问了很多搜索的东西,因为自己主要准备常见nlp的内容,搜索相关的基本只是某开源搜索引擎的一些使用而已,被各种问住。例:为什么用了svmrank,它属于哪种ltr方法,有什么好处和不足,怎么优化呢?


这个时候意识到了自己很多都只是会用现成的东西而已,实际上有很多不足,就报了七月的NLP一对一就业班。因为本身就是这个方向的,所以就和褚博士商量了以我这边主动推进为主,褚博士提供一些我需要的资料并及时对我进行指导,让零零散散的脑子里的东西,变成可以作为答案的知识点。

  1. 华为,面试非常愉快,但是进了offer池后等了一个多月跪
    华为笔试很简单,3道题,300分600分900分,300分的白给,600分的需要写一写,但是像是体力活,900分的有些难。
    技术面试,就问问项目经历,svm推导。综合面试聊天,也问了一些项目经历,但是就是聊天的程度。最后说对我的评价很好。我当时就以为稳了,后来赶上川川制裁华为,就一直拖进度。最后反正是被刷了。

  2. 目前的准备去的一家创业公司:
    nlp的算法岗,感觉boss很好,很尊敬。总共3面,一面4道代码题和一道思路题(就是谷歌爱考的从楼上扔鸡蛋什么的那种)。代码题基本都是leetcode原题,7月这边也有,刷过了就还行。二面两道代码题,其中一个是考一些在linux上开发的一些基本操作。然后问项目和基础,比如:lstm的计算过程,举例说明,每一步说明各个参数的维度和变化。lr和svm的原理,二分类时这两个选哪种,为什么。cnn的算法复杂度。L2L1正则化的原理。还有adam那些优化的计算过程。还有些bert和注意力的问题。三面就是谈待遇了,一个月两万多,据说不加班。


总结:春招时看,nlp岗位真的没有cv岗位数量多。svm基本必问,注意力必问,bert基本必问。简历上项目写详细,防止了面试官瞎问,比如一些boost,我根本没实际用过就试着跑过模型也没啥细节感受,虚得很,但是限于简历上的够问了,基本没被问到。“有问题,用模型,懂源码,会推导”不然就会被尴尬地问住(自己的血泪教训)最后祝大家都能找到心仪的工作。
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