阿里機器學習演算法面經(已offer)

2021-10-04 16:24:13 字數 2037 閱讀 4965

今天上午已收到意向書,崗位演算法工程師-機器學習,地點杭州。

當時在過馬路時收到了**,站在行人路上面試了半小時…

1.詢問基本情況(研究方向及實習)

2.就實習階段所做的超解析度演算法工作進行了詳細的詢問:資料如何生成,從概率的角度解釋網路為何能夠學到lr和sr的對映關係,如何搭建和訓練網路,如何解決模型落地問題

3.了解到答主在做超分時遇到的問題後,對業界前沿的技術做了相關詢問,用了哪些gan模型,gan模型的loss函式如何設計,為什麼這麼設計

4.詢問答主為什麼要從深度學習方向轉到機器學習方向,以及約定了兩天後的詳細面試;

1.介紹乙個機器學習專案後就專案的pipeline和相關知識點進行了詢問

2.介紹隨機森林和gbdt的區別,為什麼bagging降方差,boosting降偏差

3.介紹xgb對gbdt的提公升,lgb對xgb的提公升,以及既然使用了lgb為什麼還要使用xgb

4.介紹stacking的模型融合方式,以及模型融合為什麼有效

5.程式設計題:找到乙個無序陣列裡面連續的最長整數陣列長度。順帶考察了基數排序和快速排序

1.了解答主的兩段實習經歷,分別承擔怎樣的角色,具體做什麼,簡單考察了如何解決實際問題

2.就專案中資料處理方式做了詳細的詢問,生成的多張資料集如何使用,缺失值的處理需要考察到哪些問題,均值填充是否科學等

3.特徵工程中具體衍生出來的特徵進行了詳細的詢問,為什麼要生成這樣的特徵,依據是什麼,為什麼要使用pca進行降維,如何存在多個特徵高度共線會有什麼問題

4.為什麼要大量使用樹模型,有什麼優勢

5.xgb如何處理缺失值,lgb的差加速和直方圖演算法的底層**是否有過了解

6.開放題:雙十一時向使用者發放優惠券,希望在成本一定的前提下,使得盈利最大化,該如何建模發放給使用者?使用者無法做ab測試,該怎樣劃定正負樣本?

7.數學題:長度為1的線段,隨機地取兩點a和b,求ab長度的概率密度函式

1.是否做過機器學習演算法上的效能優化,介紹了專案中超分演算法優化的內容

2.為什麼要對連續型數值進行離散化,這樣做有什麼優勢

3.stacking模型最後一層用於二分類的lr是用離散型的資料還是連續型的資料,有什麼區別

4.詳細解釋了弱模型特徵的生成方法和思考角度

四面當晚收到去現場面試的通知,經歷了春招和秋招以來時間最久和最緊張的一場面試,所幸面試官人很好,緩和了一些

1.詳細介紹了第一段實習的個性化推薦的專案,以及團隊內的分工合作,自己負責什麼領域。生成的模型方案如何評價和測試,處理樣本時是否遇到樣本不均衡的問題,如何解決

2.分別解釋分層取樣和蓄水池取樣

3.就第二段實習經歷詢問了gan模型和多幀模型以及loss設計

4.就機器學習專案的pipeline進行了詳細的介紹,詢問的問題部分重複,在此不述

5.開放題:就之前的面試記錄來看,想繼續詢問優惠券發放的問題,你是否有了更深入的了解和更好的思路

6.程式設計題:有log日誌,每行有兩列(使用者id,訪問的商品id),若兩個使用者均有訪問乙個商品id的記錄,則兩個使用者關係指數加一,求所有使用者對中關係指數最大的topk;如果記憶體中無法存入全部資料,該如何解決。能否使用hadoop的方式解決,原理和思路?能否使用合理的切片方式,使得分布式的機子上的排序結果彙總後就是最終結果?

7.思維題:有一座橋,a通過需要25分鐘,b通過需要20分鐘,c通過需要10分鐘,d通過需要5分鐘,乙個橋同時只能走兩人,且快的人需要等慢的人到達才能一起到達。走橋時必須要有手電筒才能經過,且手電筒只有乙個,問如何在60分鐘內使得四人均通過

現場面結束後主管告訴我本輪已經是最後一場技術面,如何有後續面試就是hr面,在返程地鐵上就收到了第二天的**面試通知,非常高興

1.簡單自我介紹

2.講述自己的特點和所擅長做的事

3.就兩段實習經歷講講自己對於兩家公司的看法

4.講講自己對於乙個公司的期望

5.認為自己在工作中最有優勢的事情是什麼

6.自己希望從事怎樣方向的工作,是科研型的還是工程型的

7.自己的興趣愛好是什麼

8.有什麼想問的

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