2020屆360暑期算法實習生面經

LZ面的是搜尋部門的機器學習工程師（偏NLP的），參加了3月底的宣講會，免筆試進了大流程面試，不過基礎不牢，一面挂掉。

4.17上午在360北京總部參加的百人現場面試，蠻震撼的，現場有等候區，有水有零食，還是很貼心的哦，然後在等候區裡有個電視實時播報進去面試的人，跟餐廳的叫号系統一樣。

前面一個人的時候面的有點長，稍微坐了會，趁空閑又各種排序看了一遍（沒問到，可惜了哈哈哈）

接下來分享一下面試的過程：

進去找到自己的面試桌位後問好坐下，遞上履歷，面試官很和藹

1、自我介紹，介紹了項目和實習經曆，大學學通信，面試官問了一下為啥轉了專業（現在基本偏CS了，畢竟做NLP），項目是什麼級别的等等，相當于暖場了一下

2、介紹了項目，說明自己做了什麼，詳細的就是面試官根據項目的細節展開了問，具體的各位可以結合自己做的東西替換：

（1）資料哪來的，資料的形式，如何處理，總量是多少，分布情況

（2）達到什麼結果

（3）用了哪些模型，詳細介紹一下模型：輸入輸出長什麼樣；多少層，模型各個層的樣子，以及這樣設計的用意和原理是什麼；用了一些什麼優化的方法，為什麼要用這些方法；評價名額是什麼；選擇這個模型的原因。

（4）模型輸出後接全連接配接層的原因，是否有什麼改進

3、介紹word2vec原理，如何設計，如何訓練，越詳細越好；用了什麼加速方法，word2vec算法本身有哪些優化，加速方法，最後的一層softmax怎麼加速（這個有點沒聽懂，求大佬指出）

4、介紹GBDT

5、LR的損失函數，為什麼要用交叉熵

6、什麼樣的任務适合用深度學習，什麼樣的問題不适合

7、CNN中卷積如何使用的，卷積核的樣子，如何擷取到文本中的特征，如何捕捉句子間的關系

8、C++中的STL（我表示已經忘了，然後就沒繼續問了）

9、線程和程序的差別，各有哪些資源

10、手撕代碼，反轉連結清單（感覺面試官還是對我挺仁慈）我用python寫的，第一次手撕代碼，有點緊張，忘了寫 return,然後寫完後還要給他介紹思想。

完畢，雖然挂掉，但是明白了自己的短處，收獲很大：

1、自己的基礎還是不夠牢固吧，在原理方面還是了解不夠透徹，最好能手推公式我想應該是最好的。

2、項目中用了什麼方法最好能知其是以然，才能處亂不驚，沒準還能想出新的idea

期待更優秀的自己，也希望大家都更加優秀，加油