17年春,機器學習實習,騰訊四個BG,五次面試實錄。

背景:

本人就讀於華南理工大學,是985。

17年春,忽逢騰訊面試,中有WXG,CDG鮮美,IEG繽紛,TEG若有光。

復前行,欲窮其面。


1.WXG

第一次謀面的是WXG的數據分析崗位
首先問你在實驗室的項目做了什麼,我說我是做語音的,他就開始問我語音的問題
如果有四個人在說話,那麼我怎麼把它分辨出來?然後我就跟他解釋語音信號是怎麼處理的,他連FFT都不知道
現在世界上,用這種做區分的,基本上是沒有的,所以這個是一個很難的問題,但是我跟他說用頻率峯匹配,我覺得他其實也不是很滿意。【後來8月的時候我看到騰訊某研究院發了個論文,用深度做區分,用MMSE準則達到了很好的效果...】
Sogou比賽隊員幾個,怎麼分工的?
兩個人,一個人負責做爬蟲和數據預處理的,我是負責做模型
問有關機器學習的東西,他問我邏輯迴歸裏面的邏輯變換的意義是什麼?然後logistic是什麼?
參數表加const是什麼意思,函數名前加const是什麼意思
python運行慢的原因和如何加快python
t分佈檢驗怎麼做
GMM
EM
logistic變換的意義是什麼

電話面,40多分鐘

2.CDG(騰訊金融企業服務)

他說要找後臺崗,問我後臺的問題
堆和棧的區別
講講三次握手
線程進程的區別
不會,掛了

3.IEG,騰訊遊戲

兩個動態規劃的問題,最大和數組,兔子上臺階
動態規劃,找和最大的子集,兔子跳,一步兩步。
這些都是leetcode經典題
然後問項目,你有發明什麼算法,機器學習方面的算法

視頻面,面試官把部門大佬,跟我拉了一個qq討論組,共三人,20多分鐘

4.TEG【QQ看點】

一面:
用戶主題模型
一個數組升一個降如何合併成一個升序
f1和roc的定義和公式
【40min】

二面:
TD-TFiDF
語音分類是怎麼做的,我說頻譜圖 
你的無人飛行器項目怎麼尋線
給出一個表預測用戶下一個用的App【40min】
大數加法
【90min】

感悟

其實我覺得他既然是往這個方向面的,很想你說機器學習的東西,所以你一定要拉到機器學習那邊把話題挑起來。包括動態規劃,他這麼問,你一定要會往那邊去說,把話題挑起來,否則的話他就會覺得沒辦法問。
一個是要多刷題,一個是要準備真正的機器學習方面的東西,可以是協同過濾,可以是最優子樹分解,越普通的東西越好,越有話題的東西,越領域不專門的東西,越偏向於經典的機器概念的東西越好
你要說你是用svm做的,用的bagging集成學習,總之,你要把你的介紹從語音那邊轉換到機器學習這邊必須拉上關係
對於每一個業務部門,你應該要把你自己的標籤轉換成適合他們的那種想找的人,並且儘可能的把所有無關的標籤都去除掉,這些無關的標籤,反而會影響你,在他們心中給你的一個定位。

第一個才問你的問題,就是問你,你的特長的問題,他會問你,你的理解是怎樣的?他給你一個具體的場景,然後讓你說出我要怎麼做,看一下你具體的理解,看一下你的基礎,然後他這裏面他就會,看着你的技術去問你
第二個他作爲一個技術運營的話,他應該知道目前的技術的重點和痛點在哪裏,所以我估計他會從這個方向去問你,不單只是手遊不能只是端有大可能,是一個全平臺的,問題去問你。
然後接下來的話,他作爲你是數據分析這樣一個崗位的話,他們有非常豐富的經驗,所以在這方面他應該,會有很多問題,很多高水平的問題能問你,如果你能把話題轉到語音那邊,那你可能已經成功了一半。
他肯定會問你一些簡單的,基礎的問題,比如說線性迴歸,比如說邏輯迴歸,然後他會問得很細,而且會規避這兩樣東西很重要,然後他會問你神經網絡基礎,但下腹,然後他就會再問你一些,數學上的東西,騰訊很喜歡問你分佈跟統計的問題,然後他應該也會問你算數學的問題,然後接下來這兩樣都問好的時候,他會開始問你項目的東西,項目的東西就是怎麼樣去做項目,這個時候你就需要把你的那個sogou的項目說的比較好一點,參考那些比較好的方案,另外對於,你另外的語音的項目,也要參考比較好的方案,然後提出一個比較好的解釋,這樣在這個小領域裏面,你應該能獲得一些進步。
然後會問C,可能會問你一句函數的繼承啊堆棧啊,在你沒有筆試成績的情況下既然他把你的簡歷撈起來,他有可能是想知道網易那邊的情況,所以你在網易那邊的情況呢,你也要適當的跟他說一下,順便能想好一些理由,爲什麼要離開?然後我們對這個的前景,看法是怎樣的?你要有一個很充分的理由,讓他理解你想做的事情,讓他覺得,你適合在他那裏去做。

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