推荐算法工程师面试心得分享:课程进行过半拿到offer并薪资翻1.5倍


本人背景介绍,本人985硕士一枚,已毕业一年半,目前从事推荐算法工作,之前工作做过相关算法工作,但是感觉学习的不是很系统,所以希望通过就业班来提升自己(小编注:这位同学学的是还在上课的推荐系统就业3,课程刚进行一个多月就找到了新工作,薪资较之前翻了1.5倍,厉害),闲话不多说了,直接说经验哈!

我第一家面试是京东到家。
第一面,面试官是女的,问的问题也很专业,我首先介绍了一下自己的基本情况,然后就直接介绍我的项目,和我做过的一些工作,面试官根据项目问了word2vec的一些原理(因为项目涉及到了),还有其中损失函数的公式,然后又问了其中,什么是层softmax,如何构建的哈夫曼树,负采样是如何采的,这些是根据项目问的一些问题;
然后问了一些使用的模型,问了xgboost和lr是如何组合使用的,特征是如何选择的,gbdt的梯度是如何体现的等;
最后出了一个动态规划的算法题,一面结束,总体感觉第一面的面试官问的东西还是比较细的,而且都是根据你简历里的东西去问的一些东西;

第二面,面试官应该是一个leader级的人,他问了一些基础的召回问题,然后又问了一些我换工作的原因,二面的技术性不是很强(可能是一面问的太多了吧);

hr面,主要问了一下,换工作的原因,期望的薪资,然后我又问了一些公司的基本情况,hr面因为这个是我面的第一家,所以价格可能要的有点高,然后就说可能给不到这个价位,问我是最低价吗,我当时觉得我提的挺合理的就回答了个是,然后就没有然后了。

第二家是已经D轮的互联网创业公司,这家公司是根据我的项目问了一些比较基础的召回问题,因为我用了als,他会问我一些物品的打分是怎么打的,然后会问一些如果是异常用户行为,比如用户异常刷贴,那als又将如何打分,然后又问了一些使用的模型,比如,xgboost+lr,weed&deep,FM,DeepFM等,之后又问了一下,特征工程是如何做的,最后出了一道树的算法题(比较简单)。

我整个的面试,其实主要是猎头和hr给我推的一些职位(一共5家,还有给我推数据挖掘岗的,直接忽略了),其中合适的就3家,我还没有投一些大厂,大厂一般对于社招我感觉希望招聘3年以上工作经验的,我的工作经验还是少,而且又因为面试不方便,所以拿到offer后,感觉跟leader还聊的来,就直接答应去了,因为不太想在原来的岗位干了

面试心得总结:我觉得作为一个合格的算法工程师,首先要有扎实的基础功底,然后需要在一个方面有自己深度的理解,比如word2vec算法,知道怎么用,但也要知道他的内部原理和公式的一些推导,和在什么样的场景下使用,总体来说算法很多,我们学习大量的算法是好事,但是对于算法的深度必须要有,注重广度同时深度很重要,而且对于面试来说,我们也同时需要具备数据结构算法的一些知识,比如:树,动态规划等。

说了这么多其实,自己的决心跟努力是最重要的,不管你现在是后端岗还是数据岗,或者是在校学生,如果认定了做算法,就坚持下去,借用现在最火中国动漫的一句话,“是魔(坏)是仙(好),只有我自己说了才算”,这是我自己的一些拙见,希望能帮到各位,谢谢!
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