秋招盛宴 | 大学时代的终极之战！
前言
2021届秋招基本结束了，而我有幸在灰飞烟灭的一年里，拿到了几个想要的算法岗意向书，也算没有辜负这两年来的努力。目前拿到 offer 或者意向书的公司有：字节广告系统，快手风控部门，猿辅导 NLP，百度的算法岗，上海农商银行的数据岗。所以在这里大概说一下我的面试经验，供大家参考。下面是正文。
个人情况
华东师范大学硕士
一篇一作AAAI，谢谢我的导师
腾讯公司实习经历，NLP相关工作
leetcode刷题 700+，编程题基本都能秒掉
在这里也欢迎各位从事推荐及NLP的小伙伴加入我们，一起交流学习，一起进步。
如下仅为部分面经，墙裂欢迎各互联网大佬来撩。
下面首先是我想告诉所有人的东西。不管你要投哪家公司，你都必须知道下面这些内容。
首先最最最最最最最重要的一点：一定要早投！一定要早投！一定要早投！
今年秋招似乎开始的比往年都要早很多，七月的时候字节就开始了提前批招聘。那个时候大部分人还没有准备好，而且有的人还在实习，比如说我。因此很多人在那个时候选择了观望。其实本来我也没打算投的，但是突然有字节实习的小伙伴问我要不要内推，我就顺便投了一手。
说实话，面字节的时候，我还在实习，完全没有复习准备任何内容，面试表现我自认为也不是很好。但是我还是很快拿到了意向书。
而后来投算法岗的，有些比我强很多的朋友，不仅被投的岗位拒绝，还被不同的部门反复拉出来鞭尸...实在是让我很庆幸自己投的早，谢谢那个内推我的朋友。
所以希望之后找工作的小伙伴，一定要早点投递，机会属于果断出手的人。不要总想着“我还没有准备好”，因为你永远不可能真的准备好，不如趁着大佬们还没反应过来，赶紧抢一个offer。
简历要写好
我在面试滴滴的时候，被面试官指出了我的简历的几个问题，觉得他说的很好，所以也想在这里提醒一下大家关于写简历的一些重要的事情。其实也就两点：
简历上显眼的东西一定要会。这似乎是个很简单的事情，但是其实很多人没有做好。大部分人喜欢把比较最耀眼的经历放在最显眼的地方。但是最耀眼的不一定是你最擅长的。有的经历可能过去的时候比较久，有的东西可能是队友把你带出来的，等等。这些经历如果被写在最显眼的地方，面试官很可能会一开始就主动问你，而你被问到的时候，如果不能很好地答出来，那就变成了一个单纯的减分项，不如不写。当然，比起不写，更好的选择是你好好准备一下如何讲述你的这段经历，接下来你的每次面试都会受益。
你会的东西一定要写在简历上。我的简历一开始就存在这个问题。我很熟悉传统机器学习模型，但是没有相关的实践经历，所以我没有写在简历上。后来发现，我如果不主动把自己的这方面能力写在简历上，那么面试官在面试的时候可能就不会将话题切入这个方向。把握面试的话题方向在面试过程中是相当重要的。如果你不能用自己的简历引导面试官提问你擅长的方向，那么面试官就只能问一下他熟悉的东西，那你的面试就很困难了。
编程很重要
有些公司，比如字节和百度的提前批是没有笔试的，但是编程题还是非常重要。尤其是有的面试官在面试的时候会直接先出一道编程题。对于这种面试官，如果你一开始编程题做得很顺利，让他对你产生好感，那你后面的面试就会顺利很多。
由于过于久远，编程题的题目我很多已经忘记了，但是我可以告诉大家的是，面试中的编程题范围没有超过剑指 offer 的难度。大家可以在 leetcode 上面找到剑指 offer 的专题，这些题目都理解了，面试也就不难了。这里我也想要说一下，大家刷题的时候，要优先打好基础，基础题目没有扎实的时候，不要浪费时间在太复杂的难题上。就我的面试经验来看，绝大多数公司的面试编程题都是基础题。leetcode 上有些题目会给你介绍一些艰深复杂的算法与数据结构，比如线段树，二分图匹配算法，或者寻找最长回文子串的马拉车算法。这些复杂的题目，在刷题过程中，不是你需要优先考虑的。如果你自认为简单题都理解地很深入了，学有余力，那你可以思考一下这些算法，不然的话不要浪费时间，多刷基础题才是正道。
总结起来，就是以下几点：
先刷剑指 offer
简单题能秒掉之前，不要怼难题
多刷，手感很重要
另外，编程题的解题过程也很重要。尤其是如果你觉得这道题你做不出来的时候，如何尽可能地让面试官觉得你至少思路清晰，是非常重要的。所以建议大家从以下几点注意自己答题过程：
不要闷头做题
不管是面试官写题目给你看，还是直接念给你听，都千万不要直接二话不说，闷头做题。因为：
你有可能理解错题意。如果做了半天发现题目根本没理解对，那你直接凉了，没什么好说的。
你需要让面试官知道你在思考。尤其是在你不会这道题的最优解的时候。
为此你需要做到：
确保自己理解题意。在读题的过程中思考深入一点。多问问题：我这么理解对吗？需要考虑 XXX 情况吗？一来理解题目对你解题很重要，二来可以让面试官觉得你这个人思考周全。
讲述思路。有的时候，你写了半天的方法根本不是面试官想要的方法，有可能你的方法太简单，他看不上；也有可能你的方法太复杂，他的小脑瓜理解不了（这两种情况我在面试过程中都遇到过）。因此，在做题过程中，你每一步都需要先向面试官讲述你的思路：我认为这个问题可以转化成 XXX；这个可以用 XXX 结构解决；这个算法可以这样优化；等等等等。只要是你想到的，都需要先告诉面试官。他理解了，或者他好奇了，你写这些东西才有用。
写测试用例。面试不是刷题，刷题可以反复提交，让系统告诉你你没有通过测试。但是如果你在面试过程中需要面试官反复提示你有些 case 你这个程序过不去，那是很减分的。所以要在一开始先把程序的测试用例写好，在面试官质疑你之前先做测试。当然如果是白板编程，就得看你的造化了。
讲好你的经历
如果你有论文或者实习的话，那么所有的面试都会问你的论文和实习经历。这也是大家重点需要准备的。即使没有论文或者实习，只要是你写在简历的显眼地方的经历，都必须要了如指掌，要准备好。如果面试官问你简历上的东西而你没有回答好，这是非常减分的（你写了的你都不会，你不写的我还用问吗？）。
具体地，如果是论文或者实习，那你必须要明白以下几点：
这段经历表现了我的什么能力？
这篇论文/这段实习工作 解决了什么问题？（如果你讲半天方法论结果面试官根本不知道你到底要干嘛，结果可想而知。)
为什么要解决这个问题？（不要让别人觉得你的工作不重要。)
调研参考了什么方法？（如果是讲论文的话，最好讲一下你主要 follow 的工作以及别人的思路，不然面试官很可能不知道你的论文到底在改进什么。)
如何解决了这个问题？（这部分讲你自己的方法论，如果前面铺垫好了，这部分就是你表现的机会了。)
最后成果如何？（这里可以说一些具体的评价指标。)
然后可以按照这个顺序，把你的工作讲述出来。
如果是自己动手的小项目，可以换个重点，但还是一定要讲好故事：
这个项目是用来干嘛的？
这个项目涉及什么技术栈？
你在项目中担任的角色？（把你说重要一点，虽然我知道大部分人都不重要）
最后的成果如何？
然后下面就是我的具体面试经历了，很多公司的过程我已经忘记了，我尽量回忆一下：
具体面经分享
字节跳动
一面
自我介绍。一面是一个小哥，感觉他的面试很有风格。他搞了个题目列表，挨个问问题，场面很紧张。具体的题目我不太记得清了，我只能尽量回忆一下：
机器学习
交叉熵是什么？式子怎么写？
word2vec是什么？层次化softmax怎么做的？（没有答上来）
Python基础
面向对象概念
设计模式
单例是什么？（没有答上来）
面试过程比较紧凑，如果面试官是这种风格的话，面试的时候可能会比较紧张。不过也要提醒大家，面对这样的面试官，你不需要所有问题都绞尽脑汁地想要答出来，面试官其实也不会期望你能答出来所有问题。如果你都答出来，你就不是程序员，而是搜索引擎了。因此遇到不会的问题，不需要浪费时间。尽快地承认自己不会，然后尽量快地把话题导入进入自己擅长的领域，才是上策。
最后一道编程题：有一些任务，任务之间存在依赖关系，每个任务都需要给定量的时间，要完成其中的某个任务，至少需要多少时间？
做完，结束。
二面是一个小姐姐，这一面我印象里不是很难，我运气比较好，小姐姐一开始给了我一道编程题，我直接秒掉了，后面的题目就没有问很难的。轻松结束。
这里还有个小插曲，本来我不知道二面会紧接着一面（一面面试官虽然说了但是我没有理解），然后正在玩手机的我突然看见一个人进了面试页面，吓了一跳...
交叉熵是什么？式子怎么写？（没错，一面问过）
卷积网络了解吗？
池化操作是什么？
max-pooling的反向传播怎么做？（这里有个悬案，我回答之后，他说我回答的不对。但是我下来搜索了一下，我说的并没有错。可能是我没有把意思表达正确）
快手
快手我一开始投了数据科学家，然后简历直接被拒掉了...然后我改投NLP岗之后，拿到了意向书，运气还是比较好的。
类似我还投了美团的北斗，也是直接给我简历给拒掉了...但是美团这边我没有好运气，北斗卡了我的简历两个月，一直没法改投。当时因为没有很想去美团，也不是很在意，没有找HR帮我释放简历。没想到美团今年涨薪这么多...真的是造化弄人啊。
快手的流程是比较慢的。一共只有两轮面试，没有 HR 面（模范公司，不知道为什么有些公司要一轮一轮面个没完，最后还要来个 HR 把你刷掉）。一面与二面之间间隔了大概一周，二面与意向书之间相差了大概两周。HR 小姐姐给我打电话的时候，笑着说“你可能已经忘了吧”...没错，我确实已经快忘了。所以说面快手的同学，面完之后如果没有消息，请不要着急，耐心等待。
一面
几乎没有印象了。叫我讲了讲 BERT，其他的已经忘记了。
编程题很简单，二分法求平方根。
我的编程题写得很快，他也没准备其他的题目，所以临时问了一道概率题：
概率题：扔一枚硬币，扔多少次会出现正面？求期望。
这道题比较简单，很容易可以想到答案是2。这道题还有一种扩展，可以问扔多少次会出现两次连续正面，或者三次，四次等等，我的朋友被问到过。大家可以准备一下这个问题。
LSTM 和 RNN 的区别？为什么能解决梯度消失的问题？
交叉熵，KL 散度和 JS 散度的区别？（JS 散度我当时已经忘记是什么东西了，因此我只讲了交叉熵与 KL 散度的关系）
L1正则化和L2正则化有什么区别？
猿辅导
猿辅导的面试风格比较独特，有很难的编程题。如果有同学很想去猿辅导的话，编程题需要做深入一点。所以关于猿辅导，我记得的也就只有他的编程题了hhhh。希望对大家有帮助。
另外猿辅导的流程非常慢。快手跟猿辅导比起来还是小巫见大巫。每一面结束之后都是很长时间没有反馈的状态，然后过很久之后，才会有下面的流程。大家面猿辅导的话，要耐心等待，不要着急。
一面
算法题：n 个结点，能组成多少种二叉树？（卡特兰数问题，我直接动态规划解了，数学方法我不会）。
算法题：给你一些数字（可能有重复）和一个目标数字，输出所有求和等于目标数字的集合，不能有重复。
算法题：有一个升序数组，其中两个数字被交换了。现在要找到数组中的一个特定数字，应该怎么做？
这道题目，我在当时只写了一个并不能返回正确答案的程序。而我现在还是不知道真正的解法，在其他地方也没有搜到这个题目。如果有朋友知道这道题的最优解法，请联系我。
百度
百度的面试很快，一天面完了三场。但是offer很慢，过去了一个多月才电话告诉我有了offer。可能是因为有大佬拒掉了，所以轮到我备胎上位了吧。所以说还是不要放弃希望，泡池子也有上位的机会。
一面
Recall / Precision是什么？
AUC 指标怎么理解，它评估的是什么的概率？
讲讲BERT？
编程题：最大回文子串。
讲讲决策树？（我在面试的前几天刚刚动手实现了 CART，运气太好了）
决策树的子树划分指标？
决策树为什么容易过拟合？
我的程序不能算小于1的数字（快手的面试我是考虑了的。所以还是不能着急啊）
由于浮点数的精度问题，我用 “上界 - 下界 < epsilon” 判定程序中止，所以程序可能会无限循环（这一点我确实没有想到过）。
上海农商银行
因为这家银行的面试不涉及什么技术问题，本来不打算写这个的。不过又想到也有需要提醒大家的几点，所以还是说一说吧。
我不知道为什么这家银行要搞提前批面试。我面了他的提前批面试，然后直接拿了offer，然后直接当天就要求我签两方了。两方有一万的违约金，而这个时候很多互联网公司还没开始面试...我当然直接拒绝了。然后后来他们又在一两个月后开始搞面试，招人还是一样的多。所以上海农商银行不要太早投，没有什么用。早投了反而让你两难。
面试很简单，不涉及什么技术。都是一些泛泛而谈的问题，谈谈你对大数据的看法，之类的。轻松水过。
似乎会卡学历（毕竟面试这么简单，也起不到筛选作用...）。
卡四六级分数。这似乎是银行的共性。如果有同学想去银行工作，那就先快去把四六级过了。
总结
在这个模型之前，有什么类似方法？（每次讲 BERT，我一定会从 word2vec 与 ELMo 讲起）
之前的模型有什么缺点？这个模型解决了什么问题？（ELMo 不够好吗？为什么要有 BERT？）
这个模型的设计思路？
这个模型 work 的关键是什么？（BERT 效果好的原因是他的结构太优秀了吗？不，主要是因为谷歌有数据）
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感谢支持，比心
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