头条一面二面(7.14)：面试内容记录

1. 部门：用户中心

用户关系判断，社交网络，恶意行为，风险控制。

 

2. 自我介绍

技能：pytorch、tensorflow、python、C++、SQL

知识领域：机器学习、深度学习、NLP（文本生成、文本分类、对话理解）

个性：积极乐观（开心果），善于自学（两天学会Ｃ语言），亲和力强，善于团队合作，条理清楚、适应能力和幽默感

亮点（能胜任此岗位的优点）：会搞懂算法原理，查看源码进行学习

介绍自己的项目经验和个人的擅长点，面试官主要考察你的表达能力和语言精简能力。项目的考察主要是项目难点，技术难点在哪里，你是怎么来解决的，考察项目经验(技术难度)。

 

3. 基础知识

一面：

TF-IDF的原理

Word2Vec：模型结构、训练方式、参数、窗口大小设置的影响(影响 skip-gram 的预测次数。做法是统计语料中句子长度的分布，再来设置window大小)

node2vec为何也可以用于文本，如何理解

https://zhuanlan.zhihu.com/p/39105752

https://blog.youkuaiyun.com/qq_15192373/article/details/89845036

二面：概率题挂

两组抛硬币实验，没有先验，考虑两种情况：

1.共抛了5次，得到了两次正面，三次反面；下次一抛，是正面的概率是多少？
2.共抛了50次，得到了二十次正面，三十次反面；下一次抛，是正面的概率是多少？

参考答案：

第一种情况，试验次数太少，采用均匀分布，0.5

第二种情况，极大似然估计，采用伯努利分布，

 

4. 考察代码

一面：二叉树的镜像对称判断、无序链表的去重

二面：股票交易日，只允许交易两次

 

5. 项目与实习

二面问的项目细节：

聊天机器人：模板匹配（模型）、分类模型、词槽填充（具体的模型，步骤，输入输出）

二面的陷阱问题：

如果拿到offer什么时候可以开始实习、入职：

回答：先问给offer的时间，然后表示半个月内就可以入职，可能偶尔会请半天假，老师会找。