其实现在回顾的话感觉自己有些东西答得确实不太行 有些知道的东西也说的云里雾里的 挂了也有是怪自己吧 然后半个多小时以后HR就打电话来说挂了 然后问我想不想参加AI lab语音组 nlp实习生岗位的面试 约了面试时间(从挂了到被捞只有一秒钟) 语音组一面 一面面试官说应该是我以后的mentor 人超级好 是唯一一...
然后转岗到data部门,岗位是推荐算法,一开始我有点担心是不是跟前一个岗位一样会出现方向不符合的问题,跟面试官聊了一下,面试官说会有深度学习和nlp的工作。整个面试流程非常效率,从面试官到HR都非常配合主动,5月6号周四开始面试,5月10号周一就已经拿到了offer。总的来说感觉部门行动力很强,面试的过程也很专业。
2022年大环境不太好,整体hc(head count)比2021年少了很多,回想2021年,各个候选人所到之处,各家大厂中厂竭诚欢迎,hc充足,大家挑花了眼,那种生机勃勃,万物竞发的景象犹在眼前,没想到短短一年之后,居然情况急转直下。 情况介绍:我主要做nlp,也涉及到多模态和强化学习。2022年的大环境比较差,能投的公司不是很多,...
5月23日,我参加了百度文心NLP算法实习的最后一轮面试,当天下午就收到了offer,预计6月入职。面试地点在百度深圳国际大楼。🌐 一面:技术常规 第一轮面试比较常规,主要问了一些基础问题,比如环形链表和链表插入节点的实现。此外,还额外问了一些关于LORA的问题。💬 二面:业务交流 第二轮面试主要是业务面的交流,没...
NLP算法 面试 nlp面经 作者| ray-95 整理| NewBeeNLP 周末愉快!来看几篇面筋涨涨经验~ 写在前面 本人学渣一枚,春招实习有幸过了几家大厂,在此期间得到了很多帮助,也特意分享一下自己的经验,希望能帮助到有需要的人。 阿里 阿里的面试周期最长,最初2月份参加预面试,到正式面试到收offer,经历了2个月。
为了准备社招刷了leetcode200-300题左右,侧重刷高频hard题,注重最优解法。面的公司地点均在上海,总共5家。 一、字节跳动-抖音 nlp算法工程师 一面(1h):
1.自我介绍; 2.主要用过哪些深度学习框架(Pytorch); 3.介绍自己的论文和项目; 4.什么是元学习(项目和论文中用到了); 5.多任务学习的一些框架(项目和论文中用到了,SharedBottom、MMoE、SRN等); 6.介绍一下LR回归、XGBoost、GBDT,以及他们的优缺点;_牛客网_牛客
teg一面挂后,被wxg捞起来了。 3.27一面 针对简历上的简历问了很多,包括一些技术细节和实现方法。八股考察了llm和传统nlp的知识 1.chatglm2与chatglm1做了哪些改进?是怎么训练的 2.微调以后的模型会出现什么问题?如何改进 3.llm的评测怎么做的 4.bert与GPT的区别?bert的pe是怎么做的?
因为前端后端开发的知识了解的比较薄弱,所以我投的全部都是NLP算法岗,我个人的话从去年开始有学习过基础的机器学习和深度学习相关知识,后来的话一直有做和NLP相关工作的科研助理,不过比较偏向于工程,具体的任务的话我接触比较多的是命名实体识别(NER)和一些分类任务。
二、NLP面试全记录 接下来就给大家奉上将近20家公司NLP算法岗的面经,供大家参考,我把面经分为了暑期实习面试篇和日常实习面试篇,其实暑期实习和日常实习面试的内容没有太大的区别,只是在流程上暑期实习面试的流程很长,在招聘上公司也会更加的谨慎。 当然只要大家对上面提到的四项内容全都掌握,那么面经倒也没有太大...