因多方面因素，2023年的秋招形式依然嚴峻，特別是ai相關的演算法崗位，競爭十分火熱，既內卷又倒掛。
1、自我介紹
自我介紹即開場白需要提前準備並多次練習，內容不用太多，言簡意賅地講清楚學校、專業、研究方向，概括介紹實習/**/比賽等亮點即可，細節可以根據面試官的興趣再深入。
2、專案/實習經歷
這部分主要根據簡歷上的實習/專案進行，可能會問背景、怎麼做、為什麼這樣做、最終結果、是否成功上線等，再深挖一些技術細節，或順帶考察ml、dl等知識點。
由於校招同學沒有工作經驗，所以專案和實習是展示自身能力的最好亮點（一堆ccf-a的大佬請忽略並接受我的膝蓋）。面試官可以從介紹中了解你的工程能力、抗壓能力、溝通能力、思維方式等等，如果吸引到面試官肯定能加分，要是面試官覺得索然無味估計面試也就到這兒了…
所以對於簡歷上的內容要滾瓜爛熟，能知其然知其所以然最佳。如果問到簡歷上的內容沒答上或吞吞嗚嗚，將非常打臉，造成硬傷（簡歷上自己寫的都不會，別的還用問嗎╮(￣▽￣)╭）。
切忌在簡歷上洋洋灑灑地寫「熟悉xgboost、svm、bayes、hmm、crf、knn、lr、cnn、attention等演算法」。是聽過名字就算熟悉？還是啃過原始碼、理解背後原理？即便真的對這些演算法理解透徹，最好也能結合例子來說明，而不是窮舉。
而對於沒有專案/實習/比賽經歷的同學，這一部分時間只能由考察基礎演算法來彌補了，這樣一來隨機性、難度都提公升了不少；所以平時盡可能多積累這方面的經驗，讓簡歷充實起來。
專案 or 實習 or 比賽 or **」最好為真，這是底線。
3、介紹乙個比賽
我從簡歷上3個比賽中，選擇了乙個最有亮點的比賽，從資料、模型、提分trick三方面做了介紹。
4、如何實現知識蒸餾，loss怎麼選擇
5、介紹tinybert的工作原理
6-9考察機器學習基礎
6、lr是線性模型嗎，為什麼？
7、梯度下降和隨機梯度下降的區別
8、gbdt和xgboost的區別（至少3方面）
9、偏差和方差的區別
10-11考察深度學習基礎
10、怎麼理解xlnet的，xlnet的輸入是什麼？
11、乙個二分類任務，假設只有乙個維度的特徵，取值範圍是0～正無窮，如何實現二分類？
12、手撕**：兩個陣列求交集
只能使用 list，如果要用其他資料結構（比如字典）需要自己實現；時間複雜度盡可能低。
關於手撕**，今年應該是非常關鍵也是必做的環節，很多公司直接將程式設計題作為通過面試與否的硬性指標。刷題要趁早！
**二面
1、詢問兩個實習專案，詳細考察細節
2、介紹textcnn實現過程，池化時loss如何反向傳播
3、假如不用bert，一大堆文字有幾百萬個詞，直接訓練詞向量很困難，如何去做特徵選擇
4、lstm門控機制是怎樣的
5、ltsm主要解決了rnn什麼問題，為什麼能解決
6-9重點考察語言模型
6、介紹gpt2如何寫詩、寫對聯
8、elmo、bert、gpt模型彼此之間有什麼區別
9、word2vec和elmo主要有什麼不同，為什麼elmo效果更好
1、詢問導師、實驗室的研究方向
2、智慧型客服系統中，你主要負責哪些模組？
3、base在深圳能否接受，多久可以來實習？
面試結束後過了2天，成功收到teg的offer call。
1、手撕**：
給定乙個字串s和乙個字元c。返回乙個代表字串s中每個字元到c的最短距離的陣列。
2、介紹簡歷上的2個專案和1個比賽
3、介紹bert和tinybert
4、bert如何實現微調
5、fasttext的實現原理
6、文字匹配如何實現
7、手推資訊增益、資訊增益率、gini指數公式
8、ngram如何過濾不合理的組合
9、還有什麼想和我分享的？
面試官給了乙個展現自我的機會，我介紹了乙個最近在實驗室新做的專案（簡歷上沒有）。
1、手撕**：
word2vec負取樣具體怎麼做的（知識點：累積概率分布、二分區間查詢）
2、文字匹配怎麼做
3、文字匹配不當分類來做，loss怎麼設計？
4、bert在中文和英文場景下使用，有什麼區別
5、介紹一下在開源組織clue的工作
6、假如給offer，什麼時候能來實習
聊個人特質、看重公司哪些方面、個人職業規劃等
1、詳細介紹1個專案和1個比賽
面試官讓現場開啟比賽鏈結檢視排名和解決方案
2、手撕**：
1、介紹1個專案
2、介紹transformer
3、介紹常用的聚類演算法（kmeans、dbscan、mean shift）
4、介紹word2vec2種實現模型、區別以及和fasttext的區別
5、手撕**：並查集
1、介紹1個專案
2、手撕**：
兩個有序陣列，求第k大，時間複雜度盡可能低（log(m+n））
近兩年ai演算法崗非常內卷，加上疫情影響給找好工作都增加了難度。但身邊的朋友基本都在頭部大廠收穫了1+offer。實習和專案經驗仍然很重要，acl、nips等**近些年在貶值。紮實的理論基礎和coding能力可以讓你進大廠後繼續保持足夠的競爭力。
手撕**是面試的一道坎，要早做準備。同時，盡可能把握住可以跳過筆試（大部分公司）的提前批面試。
祝大家在新的一年offer多多，好運連連。
百度面經 實習
當然，面試官面試的前一階段肯定不止會問你寫在簡歷上的東西的，還是會問一些基本的問題，像作業系統 linux 的程序問題，資料庫的問題等等，自己會的就說會，不會的就說自己不會，同時要說 但是自己比較熟悉 從而引領面試官去提問自己會的，如果自己實在不知道 那就很無奈了！現在看來二面還是有一定的運氣在裡面...
面經 百度 feed 推薦演算法二面
總體有點涼，問推薦系統只能說不懂 1.專案介紹 正常介紹完專案，沒有太深挖 模仿學習和專案的區別 2.問基礎知識 各類啟用函式 bp 演算法流程 cnn 的引數的優化方法 各類梯度下降方法 隨機梯度下降 mini batch 整個訓練樣本一起進去的區別 gbdt 和 xgboost 的區別 bagg...
實習 演算法 百度面經之五
因為人在澳門，所以他們那邊打 聯絡不到我，自己打過去又沒人接，所以開始的時候非常惱火，不過最終找到人，就約了下午6點的電面。直到面試開始一陣，我才能確定是哪個職位。汗乙個。我還把麵官當成了hr，以為不會是技術面，結果證明人家是工程師.不說廢話了，攢人品，說電面具體內容 因為我只是把簡歷用email發...