百度面试——AI算法岗

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分类专栏： ★求职2:大厂笔试面试总结 文章标签： 面试 职场和发展 百度面试 百度笔试 百度AI
于 2022-09-11 15:43:20 首次发布
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本文详细介绍了百度AI算法岗位的面试流程，涵盖一面的数学基础、编程语言、数据结构与算法等内容；二面的深度学习、排序算法及个人项目评估；三面的团队合作、问题解决及职业规划。通过这些环节，展示了AI算法工程师所需的专业技能和综合素质。

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目录

一面

二面

三面

       AI算法岗是人工智能领域中的核心岗位之一，主要负责研发和应用各种人工智能算法，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域，为各种应用场景提供智能化的解决方案。以下是AI算法岗的一些基本原理和要求的介绍。

  1. 数学知识
    AI算法岗需要掌握一定的数学知识，包括线性代数、概率论、数理统计、微积分等。这些数学知识在人工智能算法的建模和优化中非常有用。例如，在机器学习的特征提取和降维等步骤中，需要用到线性代数和微积分的知识；在自然语言处理中，需要用到概率论和统计学的知识。

  2. 编程语言和开发工具
    AI算法岗需要熟练掌握至少一门编程语言，如Python、Java、C++等。Python由于其易学易用和丰富的开源库，已经成为人工智能领域的首选编程语言。除了编程语言，还需要掌握一些开发工具，如Linux操作系统、Git版本控制工具、Jupyter Notebook、PyCharm等。</

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百度面试——算法岗
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
09-11 930
以为是HR面，聊天都是些玄学，问了问工作城市意向，offer情况，对百度现在的看法等等。问了问对技术广度和深度的看法，以及愿意从事哪方面的工作。场景题，设计推荐系统，只有两个字段 item_id，item_price_range. 比如1asdha, [4399，5399]百度整体给人感觉是内部员工内忧外患，二面面试官水平不错，考的很严谨。其他的问了问简历项目，比较水，互相吐槽了现在的业务部门和研究院的差异。- 适配器模式，装饰者模式，外观模式的异同？算法题，集合的子集，无重复和重复。
百度面试——机器学习
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
09-11 763
自我介绍英特尔实习SVM 输入用了什么特征SVM 原理，手推防止过拟合的方法L1、L2 正则化，区别dropout，原理数据增强决策树剪枝集成方法，随机森林什么情况下可以用核函数手撕：链表找环起点有没有自己调过什么模型。
2021年百度实习算法岗面试题分享
julyedu_7的博客
01-10 740
问题1：LR推导目标函数并求梯度 逻辑回归损失函数及梯度推导公式如下： 求导： 问题2：GBDT和XGBOOST差别 1、利用二阶信息； 2、处理缺失值； 3、弱分类器选择； 4、列抽样和行抽样； 5、正则项做预剪枝； 6、并行化处理（特征排序等）。 问题3：Batch Normalization 缺点 batch太小,会造成波动大；对于文本数据，不同有效长度问题；测试集上两个数据均值和方差差别很大就不合适了 附：LN是对一个样本的一个时间步上的数据进行减均除标准
双非本 985 硕，我马上要入职上海AI实验室大模型算法岗
2301_78285120的博客
07-02 1557
暑期实习基本结束了，校招即将开启。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。：双非本，top5 硕士，研究方向是对话系统和图像处理，NLP 比赛 Top10（天池 / Kaggle），1 篇发明专利，1篇CCF-A。马上要入职了，祝愿球友们不断夯实自我，加油努力，收获钟意的offer～
【AI算法岗面试八股面经【超全整理】——机器学习】
猫猫头的博客
05-28 1万+
因为回归树的标签是连续的，因此基尼系数、熵这种概率评估不适合作为评估指标，所以考虑使用均方误差作为特征划分的好坏，将划分后每个节点所有样本的均方误差之和与之前没划分的节点的均方误差作差来代替基尼系数。如果能将用户A的原始特征转变为一种代表用户A喜好的特征向量，将电影1的原始特征转变为一种代表电影1特性的特征向量，那么，我们计算两个向量的相似度，就可以代表用户A对电影1的喜欢程度。首先对物品或内容的特征作出描述，发现其相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品。交叉熵越小，两个概率分布越接近。
【AI算法岗面试八股面经【超全整理】——深度学习】
猫猫头的博客
09-21 1万+
它将一个包含任意实数的K维向量（K是类别数量）映射为一个概率分布，每个类别的预测值都在0到1之间，所有类别的概率总和为1。有时候通过RMSProp优化算法得到的值不是最优解，有可能是局部最优解，引入动量的概念后，求最小值就像是一个球从高处落下，落到局部最低点时会继续向前探索，有可能得到更小的值。BGD得到的是一个全局最优解，但是每迭代一步，都要用到训练集的所有数据，如果样本数巨大，那上述公式迭代起来则非常耗时，模型训练速度很慢。UAR作为模型的评价指标，表示没类数据样本召回率（Recall）的平均值。
算法工程师——如何进行算法岗求职准备？
SmiledrinkCat的博客
04-29 1346
吴恩达在斯坦福教授的机器学习课程 CS229 与 吴恩达在 Coursera 上的《Machine Learning》相似，但是有更多的数学要求和公式的推导，难度稍难一些。想要找算法岗，论文必不可少，需要阅读大量的文献，做各种实验，多跟实验室的同学、师兄师姐讨论。建议大家看论文都有做论文笔记的习惯，并可以对每篇论文做简要的总结，既有利于启发自己的 idea，也有利于自己后面复习。即便你没有扎实的机器学习所需的扎实的概率论、线性代数等数学基础，也能轻松上手这门机器学习入门课，并体会到机器学习的无穷趣味。
AI 算法岗工资一览
Python_GCS的博客
03-01 2636
年初，我从招聘网站上了解到，各互联网大厂，算法岗竞争相当激烈，供大于求。借着金三银四，跟大家科普几个 AI 岗位，看着适合自己的赶紧去投简历啊！！ 1.人工智能、机器学习领域究竟多火？ 从各大公司纷纷创建自己的人工智能研究院，以及高薪吸纳人才的手段便可了解人工智能、机器学习有多火。 阿里星计划 年薪平均估计 60w+，本科生-博士生都有机会，CTO 直接面试，每年招 10 人，半...
【必看干货】在我面了10多家大厂（上岸）后，我吐血总结你要是这12道题都不能拿满分，那你就与大厂算法无缘了 ——AI视觉算法工程师
热门推荐
cv君的博客
05-25 3万+
这12题 你敢来应战吗？（个人有精炼的总结，就算不会，也能熟记混过~） 1 简要说明one two stage差别 One-Stage目标检测算法，这类检测算法不需要Region Proposal阶段，可以通过一个Stage直接产生物体的类别概率和位置坐标值，比较典型的算法有YOLO、SSD和CornerNet； Two-Stage目标检测算法 ，这类检测算法将检测问题划分为两个阶段，第一个阶段首先产生候选区域（Region Proposals），包含目标大概的位置信息，然后第二个阶段对候选区域进行分类和位
【面试指南】AI算法面试
梦想是要有的，万一实现了呢！
06-24 1351
1、算法能力+工程能力+业务能力 = 算法工程师 2、AI算法工程师细分AI算法研究 》 算法能力 商汤研究院 ，AILab 等 博士起步AI算法工程 》 工程能力 模型层面开发部署 适合软工，CSAI算法应用 》 业务能力 基于数据和业务对算法进行改进 非CS方向 3、需要的能力扎实的基础 --> 算法基础 ， 代码基础算法基础：机器学习，深度学习，SQL& Python 【数据比较大，使用大数据spa
AI算法岗面试问题记录1
dream_to_dream的博客
09-27 415
记录一下面试算法岗过程中问到的问题，部分想不起了。 1.交叉熵是怎么回事？公式是什么？ 等式的前一部分恰巧就是p的熵，等式的后一部分，就是交叉熵：详细见：https://blog.youkuaiyun.com/lison_zhu/article/details/97234817 2.介绍非最大值抑制。 定义： 在模型预测阶段，我们先为图像生成多个锚框，并为这些锚框一一预测类别和偏移量。随后，我们根据锚框及其预测偏移量得到预测边界框。当锚框数量较多时，...
百度算法面试题（一）
代码缔造者的博客
03-07 1256
废话不多说 该题是在百度面试中需要手动写代码实现一个包含容器、排序、字符、遍历为考查点一道题（lecode 也有） 题目要求 /*** * 根据字符出现频率排序 * 给定一个字符串，请将字符串里的字符按照出现的频率降序排列。 * * 示例 1: * * 输入: * “tree” * * 输出: * “eert” * * 解释: * 'e’出现两次，'r’和’t’都只出现一次。 * 因此’e’必须出现在’r’和’t’之前。此外，"eetr"也是一个有效的答案。 * 示例 2: * * 输入: * “.
暑期实习 | 百度NLP算法岗面试复盘
Kaiyuan_sjtu的博客
06-12 401
写在前面我是NLP方向的，连着三面，喉咙都干了，面之前会让你关注牛客招聘助手扫码绑定，然后给你提示排队信息，车轮战。一面自我介绍完上来就做题查找有序数组特定元素，很简单，但是这道题被面试官问了很久，估计觉得我没好好设计测试用例或者处理异常，也可能是前面的面试者做二分做得不漂亮影响到我了实现K进制加法，做法和面试官有出入，后来知道我的想法也能做后就让我别写了谈谈LR、SVM的理解谈谈你了解的优化器问...
AI算法工程师笔试面试总结
qq_36756312的博客
02-19 1383
1）监督学习是使用已知正确答案的示例来训练网络。一直数据和其一一对应的标签，训练一个智能算法，将输入数据映射到标签的过程。2）监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。3）常见的算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network）。1）在非监督式学习中，数据并不被特别标识，适用于你具有数据集但无标签的情况。学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。2）常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。
百度算法岗（全都是开发）一面二面面经
weixin_43075107的博客
11-06 1701
刚刚面试了百度医疗健康部门的日常实习算法岗，面经如下： 一面（一个小时20分钟） 一个小姐姐，上来先自我介绍。 贪心算法介绍 算法题1：最大和子数列，牛客原题，但要求用贪心和动态规划求解 动态规划算法介绍 python异常处理怎么做？ try expect else python数据类型有哪些 八种 列表和元祖的区别 python内存管理机制介绍 python如何用一条语句去除列表中的空...
三次阿里面试，都折在RAG优化上了...
最新发布
2401_85327249的博客
11-27 871
RAG（Retrieval Augmented Generation）作为大模型最火热的应用之一，最初是为了解决 LLM 的各类问题的（如超长上下文）产生的，但后面大家发现在现阶段的很多企业痛点上，使用 RAG 是一个更好的解决方案。于是，RAG 被越来越多提到，相关的论文，vectorDB，开源框架，一时间百花齐放。但是我相信很多去实践 RAG 的人已经发现了一个情况，就是 RAG 入门很简单，基本不到半天就可以从头搭建一个基本的 RAG 系统。然而，要真正达到企业产品级应用的要求很难。
百度、华为、360、thought works、京东、招银算法岗面试经验
一个平平无奇的甜妹
09-10 768
百度凤巢广告部门：（三面时候被告知只有一个岗位，可能需要名校博士） （1）你了解的激活函数的优缺点 （2）LSTM/GRU区别联系，分别怎么构成，参数怎么选择？ （3）L1、L2正则化参数的作用分别是什么？ （4）数据不平衡怎么处理 （5）梯度爆炸和梯度消失出现的原因和如何解决？ （6）ROC曲线，AUC计算 （7）堆和栈的区别 （8）大文本匹配的重复次数，上亿条文本 （9）手撕...
AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
2401_84204413的博客
06-25 2617
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
AI算法工作应聘要求
李向阳的博客
03-28 1424
中科院自动化所招聘要求 需求人数：2 面向对象：应届毕业生或者社会招聘 岗位职责： 回合制/即时战略类游戏AI算法开发和相关演示应用开发 组织和带领开发团队进行项目研发 岗位要求： 计算机视觉、机器学习、人工智能、数学和应用数学等相关专业硕士或博士毕业，成绩突出者可以转为正式编制工程序列岗位（高级工程师->教授级高级工程师）； 熟悉前沿人工智能技术如卷积神经网络、递归神经网络、对抗生成网络...
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