【面试招聘】阿里、腾讯 | 算法岗面试复盘

作者 | 恍惚 

编辑 | NewBeeNLP

阿里

投递简历（内推），之后电话了解，问了简历上的一些内容，大概的匹配下岗位情况。

一面（一位小姐姐）

• 自我介绍
• 论文的内容，以及涉及的主要思想，主要跟面试官解释了自己用的机器学习方法。
• 处理数据的经验，（楼主做传感器响应数据处理，就扒拉了下）
• mysql 增删改查 联表查询  truncate delete区别 数据库引擎innodb myisam。
• 聚类算法了解那些，说说DBSCAN
• 算法删除一个字符串链表中的指定字符串
• 一道实际场景题，根据目标表的数据判断其来自于上游十个表的哪（我从数据分布，概率统计角度回答的）应该要用到数据血缘之类的。
• 反问：部门情况，面试官小姐姐介绍了下

面试感受，人生第一次工作面试很紧张，好在小姐姐一直在引导我，挺好的。

二面(主管面)

• 自我介绍
• 挑一个项目详细说，由于没做实践性项目我说了论文，说了下遇到的问题，怎么解决的，论文主要内容。讲了挺久的，把active learning的思想和应用场景，常用方法全说了一遍
• 了解的分类算法,随机森林说一说理解
• 分类器集成bagging boosting
• xgb gbdt
• JAVA   容器说下hashmap和treemap hashmap怎么实现的，排列是否按顺序，地址冲突怎么办
• 算法题：第一个不重复的字符串，青蛙跳台阶
• 反问环节：部门主要用的技术栈，相关算法

三面(部门大leader面)

没有自我介绍，对着简历自己读了几句。问了下上了什么课，计算机相关的(数据结构 c语言 计算机网络 java 模式识别)。成绩怎么样，说了说。

• 机器学习算法了解哪些。分类，回归等等。
• 聚类算法了解哪些，说说kmeans k的选取
• 集成学习bagging boosting看我知道不让详细说了。
• 过拟合处理方式。
• 检测异常能用哪些方法 lof dbscan knn 概率统计分布
• 操作系统和spring 我没学所以没问建议大家还是都学下吧，自己也没想到面试机器学习算***问这么多。
• java和数据结构给自己打个分
• 数据库acid mysql解决幻读。
• 算法阿里伯乐系统做题，二叉树的中序遍历递归非递归方式

补了轮笔试伯乐系统

Hr面

• 聊了下人生经历，意义不大，大家正常说就行。会问希望实习能收获什么，对自己影响较大的经历。

腾讯wxg

机器学习算法

一面初试

• 自我介绍
• 讲论文，竞赛。竞赛用了什么相关技术，硬件软件算法，怎么调参。你去做一个分类任务，包括哪些流程。
• 随机森林的理解 说了很多遍了
• 集成两种方式对比，说明很关键要背
• 很多人里找坏人说下有哪些方式
• 概率题：左轮手枪可以装6颗子弹，两颗子弹相邻装在一起，现在别人打了一枪没死，你选择接着打还是随机转一圈再打。
• 算法：说下思想就行。反转链表，后边k个元素移到前边去，快慢指针。
• 反问：岗位是什么意思

二面

• 自我介绍
• 论文，涉及到分类器，问了相关的分类算法，说了常用的支持向量机，knn,逻辑回归，决策树 随机森林
• 类不均衡了解吗，说了下相关的处理方式，论文里面有涉及，提到了评价指标为什么不用AUC用的是Gmean
• 怎么选取处理非线性的数据，核函数的选取。
• 做题 概率题，艾滋病患病概率1/100,误诊概率1/100一个人检测患病，则实际患病的概率
• 保持均匀分布让一个生成1-5的随机数去生成1-3
• 算法题：O(n)时间复杂度计算排名系数，若干名学生，计算每个人的排名系数=比自己低的人数包括自己/总人数
• 反问：编程语言必须c++？

三面

腾讯会议面的，以为不做题，结果上去做题就在腾讯文档上写

• top k 小顶堆做 我先用的冒泡排序，然后快排，最后面试官引导到小顶堆
• 自我介绍，包括了论文竞赛然后就相关的聊聊
• 白板上推导svm公式
• 集成学习要说gbdt
• 了解哪些排序算法
• hash算法相关 hash值计算 冲突处理java里hashmap的底层实现。hash的复杂度
• 进程和线程
• 说下你对死锁的理解 四个必要条件。
• 三次握手 四次挥手
• tcp和udp区别，腾讯会议属于哪种
• 概率题 生了俩孩子，有一个女的，另一个是男的概率

hr面

家庭情况 ，觉得导师对自己是什么评价， 本科时做的一个项目如何分工，自己怎么做的，再回头做怎么做会不会更好，职业发展规划。