字节算法面经

一面（42min）5.23迟到了五分钟，面试官脾气真好居然没骂我先自我介绍项目拷打：问了强化学习的项目，具体的建模方式，奖励函数是怎么设计的，输入特征有多少？为什么用value based模型不用policy based模型？dqn结构怎么设计？训练了多久？挖掘了很多建模和求解细节。然后问了在滴滴做的预测项目，这个问的比较少，主要是深度学习的一些八股，比如FM的原理和优点。手撕：最大重复订单数反问：问了下对方是什么业务，因为饿了么面试只显示岗位是机器学习，不知道具体是哪个部门；然后问了对方强化学习在业务里的集体应用。周五面的，下一周的周一通过，约了二面二面（50min）5.27面试官上来先聊了下他们做的一些业务方向，是饿了么订单分配相关的，然后问我对业务有什么问题，可以先讨论下，如果我想先面试的话也可以。我说那先面试吧，业务问题等面完再交流。先是自我介绍，基本和一面一样。面试官听完后，说我的科研项目和实习项目都和他们实际业务比较相关，然后逐一拷打了我的论文项目和实习项目，有些问题和一面差不多，这里挑一些新的问题介绍一下：为什么在论文中选用了dqn？是基于什么考虑？创新点在哪里？论文里有涉及区域聚类，是基于城市土地信息来划定类别还是基于订单分布？baseline是什么？比较的效果怎么样？预测项目拷打的比一面更细，仔细了解了每个头输出的label，以及其中具体某个label在预测中的准确度问题和解决方案；还讨论了分场景下的预测是怎么做的。手撕：一个数组 每个数可以减去在自己右边的数 求差的最大值场景建模题：三个订单，分别有商家位置和用户位置，要规划一条路径去送餐，其中每个订单有时间窗限制，问应该如何建模？最后讨论了论文的场景复用到外卖供需调度场景的可能性和挑战。反问：也是问了强化学习在分单中的应用；还有岗位是否要求立即到岗。面试官非常有礼貌，基本都是先把自己的问题罗列一遍，然后让我逐一去回答，过程中也不会突然打断，面试体验非常棒。第二天通过，约了hr面hr面（65min）5.30一开始说大概面30-40分钟，后来逐渐失控...省去了自我介绍的环节，主要从以下几个维度来提问：实习经历：看到我这边有两段实习，主要问了在滴滴的实习经历，大致描述下整个实习过程做了什么，整个链路是怎么样的？最大的挑战是什么？最亮眼的产出是什么？上一顿实习有什么遗憾？项目是独立做的还是团队合作？学习一个新模型的思路是什么？通过哪些途径？在大公司实习和小公司有什么区别？哪个带来的成长更多？过往的学习经历：为什么本科选了这个专业？是因为高中就有相应规划还是依据高考分数选的？为什么考研现在这个专业？为什么来找算法岗的工作？觉得过往经历中对自己帮助最大的两件事是什么？未来规划：从现在开始到未来的某个时间节点，最想做好的三件事是什么？入职三年的职业规划是什么样的？对饿了么的看法：对饿了么有什么认识？评价怎么样？平时用的过程中有哪些问题？和其他offer相比，它的优势和劣势分别是什么？整体还聊了很多，有些记不起来了，反正都是些开放类的问题，侃侃而谈即可。6.5号意向    

字节是我第三个OC的offer 记忆忧新。---------------更新分割线-----------------------------------------前情提要,楼主是在面字节的时候刚好是实习完,实习的过程中边投边实习。有种做贼的感觉,但是仔细想想自己也没有耽误组里的任务 也没用delay 所以也不需要有什么负罪感。本来就是实习生，我当时还加班 我觉得我挺敬业了。TimeLine：5.21 笔试,具体题目记不清了，一共四道题 全A了。5.25 一面：(大约50分钟)自我介绍，省略n字，主要是论文/创新点/项目/困难点你实习中做的主要项目和负责的内容？如何实现像 ChatGPT 一样...

四月中旬才开始投递，总算是抓住了暑期的尾巴time line如下：4.15投递5.6一面5.7二面5.8三面512收到offer（一周速通三面，感觉可以挑战全网最快流程）一面（技术面）：约80分钟1. 自我介绍2. 详细盘问了科研论文的项目（深度强化学习方向），问的非常详细，包括论文的主要创新点、具体的建模细节等，非常刨根问底，几乎每个设计都要问一下为什么，其中也交叉问了一些八股，主要是强化学习方面的，如loss如何计算与传递等。常规问题以外，面试官还进行了一些拓展，比如让我思考这个科研项目距离落地还需要做哪些工作，多目标的奖励权重如何更新等，这部分我答的不好，但是面试官也非常耐心，一步步引导我去进行思考，也和我交流了他们实际业务中应用强化学习的一些设计。3. 然后又盘问了在滴滴做的项目，这个主要是大致介绍了业务的背景、项目的目标、模型选型的考虑等。其中具体问了一些推荐系统模型的八股（因为简历里有写），如w＆d、deepfm、d＆c network等的模型特点。4. 面试官介绍了下组里的一些业务，以及如果我能进来的话可以做的一些方向，涵盖的内容非常广，从传统运筹的路径规划到强化学习再到营销用增方向。由于项目和业务上聊了很多，导致没时间手撕，面试官就让我自己截图回去做，做完微信发给他即可。手撕的题是一道力扣mid，最佳股票策略。二面（技术面）：约40分钟一面结束后立刻发来了二面通知，第二天上午十一点有趣的是，大概当天十点半的时候，二面还没开始，三面的链接就已经发来了1. 自我介绍2. 滴滴实习项目盘问，问的也很细，跟一面的问题有一些重叠，还问了业务中如果遇到没出现的特征应该怎么处理等数据预处理的问题3. 科研论文盘问，dtw距离是什么，如何计算？k中心聚类的步骤，都是一些常见的八股4. 手撕：力扣mid 编辑距离，发现美团很喜欢出动规题5. 业务介绍，一面时介绍的已经比较仔细了，也没什么需要反问的三面（hr面）：约20分钟都是一些开放性的问题，开始侃侃而谈1. 经过前两轮面试，对业务有什么了解？2. 平常有没有用过业务相关的产品？体验怎么样？有哪些痛点？3. 如何利用ai来辅助进行业务升级？举几个具体的场景4. 简历中最能体现自己能力的项目是哪个？具体展开说明5. 过去的几段实习经历里，给自己带来最大改变的是什么？带来了哪些改变？6. 反问    

先是自我介绍，然后问能实习多长时间，一周可以到几天，后续不要上课吗？在学校的绩点排名有一点很戏剧的是面试官以为我写在简历上的实习公司是网易，但其实是面试官看错了，只是一家小公司而已，名字比较像（大概率认为是网易才和我约面的）。开局手撕算法：对折链表，讲了大概思路，并没有完全写出来，写了一半说写的慢就不继续写了（力扣上好像并没有这道题）。然后开始针对项目问：项目架构是怎样的，远程调用用的什么Redisson怎么实现可重入和自动延时的。如果不用这个，让你实现你会怎么做为什么将位置信息保存到MongoDB中MongoDB底层的查询是怎么实现的seata的事务模式，你在项目中用的是什么模式进程、线程、...