快手、拼多多、华为、工商银行、招商科技、第四范式算法工程师面经

陆续参加了一些秋招面试,这里将面试部分记录下来以便回顾。

一、快手 算法工程师

一面

项目

1.如何衡量社区划分的结果

2.算法题:AABBCDDEE 给一个数组,除一个数组外均为重复出现,要求找出单独的字母,时间复杂度尽可能低。(二分变种)

3.开放题:估算全国小龙虾一年的销售额

4.概率题:给一个硬币,正面向上的概率为p,反面向上概率为1-p,使生成1,2,3的概率相同

二面:

  • 算法: 给定一个数组,按照字母序排序

[a,b,b,c,c,c,b,a,b,c]
‘a’,’b’,’c’
[a,a,b,b,b,b,c,c,c,c]

  • 对 spark 的了解程度
  • 介绍合并图的时候节点权重的处理方式
  • 解释 graphX 里面的 aggregateMessages
  • 解释 AUC 的物理意义
  • 介绍 FFM
  • 树模型和线性模型的对比 为什么树模型通常不需要对数据做归一化等处理?

二、拼多多 算法

update: 2018-10-18 16:23:42

两轮技术面试都是,先撕代码再聊项目,手写的相对较快,面试反馈比较正向,后面给了SSP,最终也签了这家。

面试的时候聊了很多实习期间的东西,基本上整体回顾了一下自己的经历,复杂网络、推荐系统等东西都聊了很多,比较重视深度和广度,细节也问的比较多。

一面

到现场发现笔试题都打印出来了,挑了笔试的一道题,讲自己当时的思路,然后手撕代码。

  • 算法:二维矩阵中,重复数字组成的最大面积

接着主要在聊项目,顺便问了下相关的细节。

  • 卷积和反卷积
  • 池化和反池化
  • 常见的 loss function
  • 常见优化算法对比
  • SVM 原理
  • recall 和 precision

二面

  • 算法:重复数字不连续排列

主要在聊推荐相关,然后聊了一些大数据框架,spark、Hadoop 等。

  • 单特征选择有哪些方式?组合特征呢?
  • 正负样本不均衡,如何处理?
  • GBDT、XGboost 介绍一下?
  • 介绍下 NDCG?
  • 介绍 FM、FFM
  • 数据倾斜一般怎么处理?

HR

不表

三、华为 算法

总共两面,具体不表。

面试华为的时候,其实发生了一件意料之外的事情,和一面面试官聊了一会之后,面试官说直接说,能不能和我商量去做偏工程的工作,因为目前投递的人太多,而且都是有 paper 或者有别的学历优势的候选人。

我听到也很尴尬,本来都准备说拜拜了,面试官拉着HR出去讨论了一会,回来说还是先给我通过,让我去跟综面面试官聊。

学历歧视,没办法,后来发了 offer,没接。

四、招商科技 算法

一面

java和数据库的基础部分靠着回忆答出来了,但是准备的不到位,之后要引起注意。

  • java 中 throw 和 throws 的区别
  • java 中垃圾回收算法
  • java 中静态变量和实例变量的区别
  • java 中多线程的实现方式
  • MySQL中 drop、delete、和 truncate 的区别(执行的操作、速度以及是否可回滚)
  • 朴素贝叶斯介绍下?使用什么场景?
  • 机器学习常见的优化算法对比
  • 常见的激活函数对比

二面

某一个做反欺诈的leader,对我在头条和微信支付做的项目很感兴趣,就此延伸聊了很多。

HR

不表

准备秋招的这段时间,应该说是心烦意乱,尤其是不顺利的时候,不禁产生自我怀疑,越是这种情况下下,也是要稳住心态,安心复习。

很早发了offer,最后拒掉了。

五、工商银行 算法

一时兴起,参加了学院的现场面,尬聊一番。

面试完还有笔试,现场上机,就没去。

六、第四范式 算法

一面 代码面

写了一个代码题,然后一起讨论如何修改使时间和空间复杂度最优。

二面 leader面

聊项目

据说第三面是联合创始人

联合创始人 陈雨强

继续聊之前的实习项目

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