【NLP 算法岗】提前批暑期实习面(试)经(历)

首先申明,这是一份面试【经历】,而【不是】经验,所以基本上对大家没有什么帮助,看个乐子就好,最后结果是来了心心念念的字节啦。

基本情况

某不知名末流 985 本硕,三无 FW :无实习经历,无比赛经历,无项目经历。本科水过一段时间 ACM ,4 月份侥幸中了一篇 ACL ,方向很基础、很冷门,对下游任务最多只是了解。

这次一共面了 4 家,投递顺序是达摩院、头条 AI Lab、腾讯 WXG、美团 AI 平台。结果到发稿为止,美团最先出结果被我拒了,字节接受了 offer ,腾讯 HR 面结束一周多依然没结果,达摩院二面结束一周多依然没结果。

达摩院

一面(4.6)

一面面试官是实验室师兄介绍认识的,第二天就直接打电话给我了,我还啥都没复习呢???

小哥哥刚毕业没两年吧,水平太太太高了,而且非常了解我这方向,问的广度和深度都很了得。从我论文工作出发,问到传统方法 PCFG、HMM,又问了许多经典论文 Neural CRF Parsing、RNNG、URNNG 等等,幸亏前一晚回顾了一下大致思想,还记得个大概。然后又拓展到强化学习、隐变量等等,幸亏组会也讲过,回顾了一些。

主要还是靠我师兄前一晚传授了这位面试师兄擅长的领域,针对性的看了些东西。所谓知己知彼,才能百战不殆嘛。最后聊了一个小时。

二面(4.18)

不得不说达摩院速度真是太慢了,二面一直等到 12 天后才打来电话。

二面面试官就不是很懂我这个方向了,但是认真听完了我的论文介绍,因为不是很懂基础,所以我很详细的用例子给他解释了原理。过程中聊得挺开心的,我也基本没有压力(主要原因是美团已经拿到保底了,身上没啥压力)。除了论文以外,其他基础知识就没咋问了,就问了个序列标注咋做。然后就愉快的结束了,一共也聊了一个小时。

到现在(4.26)又过了 8 天了,还是没任何消息,还是我太菜了。

美团

笔试(4.9)

美团提前批笔试还是挺简单的(相比之下前天帮学妹做的正式批笔试可真难),一共 5 道题,一个小时就做完了,没啥可说的。

一面(4.16)

美团面试也挺放松的吧,主要去的意愿没有其他几家那么大。

小哥哥是做推荐的,不懂我的句法,我也不懂他的推荐,所以就没啥可聊的。我给他讲了一遍我的论文,他再随意问了两个 Transformer 和 LSTM 的基础细节问题,然后做了两道编程题,就直接结束了。一共也才 40 分钟吧。

二面(4.16)

紧接着就直接是二面了,跟一面没啥区别,小哥哥还是做推荐的,还是相看两懵逼。讲了论文,做了两道算法题,然后他给我介绍了 10 分钟他们部门的业务方向,全程我都插不上话。

HR 面(4.18)

就这样,HR 小哥直接就打电话给我了,啥也不问直接让我一周内给个回复去不去。

不过我最后还是拒掉了,讲道理小哥们态度都挺好的吧,也花了这么多时间面试我,挺惭愧的。

腾讯

一面(4.9)

上来就给我整了 2 道算法题,都是 LeetCode Easy 难度,第一道题太紧张了还想了一会儿。第二道题嘴贱说了句做过,然后就给我加了一道水题。他会问你能否再优化,直到最优,幸亏都答出来了。

然后问了论文贡献点。Dependency Parsing是怎么做的?SOTA 是什么?强化学习了解吗?解释了一下策略梯度。Skip-Gram 知道吗?是怎么做的?传统方法 SVM、Boosting 了解吗?(不了解,然后就没问)

总体来说,除了最后一个传统方法直接说不了解之外,其他都答上来了。自打这开始,我连着复习(预习)了四五天的传统方法,知乎刷了个遍。

二面(4.13)

面试官人在美国,手机信号很差听不清,面了 30 分钟就结束了。

上来先自我介绍,然后介绍了论文。然后对下一步工作有啥想法?最后介绍了他们部门主要做对话和推荐,可能用不上句法。

HR 面(4.16)

腾讯 HR 姐姐问的特别特别细,当然问题我都提前网上看过了,就那么些套路。有没有谈恋爱啦,家住哪儿啦,为什么读 NLP 啦,以后想定居哪儿啦等等。聊了半个多小时愉快结束了。

到现在(4.26)过了 10 天了,还是没任何消息,说好的 5.1 前通知是否被录取呢?不过确实还没到时间哦?

字节

一面(4.14)

一面是个小姐姐,上来先让我自我介绍,然后就是讲论文。因为她不是做这个的,给她讲了各种以往方法以及我的方法。最后做了一道算法题,太紧张了,当场没做出来,一面结束立刻想起来怎么做了,太难顶了。

二面(4.14)

紧接着就是二面了。二面小哥哥一看就是个 ACM 大佬,上来先让我自我介绍。但是没讲论文,他应该很懂,直入主题,问我各种论文细节问题,太强了。

算法题环节,小哥哥先问了句“哟金牌啊”,我立刻感到不妙,是个大佬,赶紧回了句不不不邀请赛,太水了。然后给了两道题目,第一道很水,第二道没写出最优解,整了很久给了两种方法,但都不是最优的。还问我线段树细节,我赶紧回应许久不写了,早已生疏了,太强了,溜了溜了。

三面(4.15)

别人都二面啊,咋就给我加了一面,给我慌的。

上来还是自我介绍。然后小哥哥是做机器翻译的,我说句法可以用注入到机器翻译模型中去。但是他对我这个方向不怎么看好,说句法信息用了效果不是很好。确实,我也表示非常赞同。然后聊了聊以后想做的方向,我是不会再做纯句法方向了,还是下游任务实际一点。最后问我有啥想问的,接着又整了一道算法题。

HR 面(4.21)

之前联系的 HR 都是一位小哥哥,没想到视频一开换人了,是个超级好看的小姐姐。也没有什么套路,问了问实习计划之类的。问到租房问题时,我说学校到公司要 20 分钟,她当即反驳我要 25 分钟,我立马断定这小姐姐一定也是我校的(果不其然)。

最后一直等到今天(4.26),小姐姐终于给我打电话发 offer 啦。心情非常激动,终于不用提心吊胆了,找个实习太难了,菜还是原罪。

其实一开始只投了达摩院一家的,但是太慢了。后来我就只想去字节了,确实很喜欢它的氛围,那种年轻与活力。

总结

实在不好意思,浪费大家这么多时间,看完后应该啥有用的都没看到。和网上面经不大一样,没有考手推 SVM,没有考 Glove 算法,基本就没考什么基础知识。所以我开头就说了嘛,没啥参考价值,大家散了吧。

也祝大家论文发到手软,offer 吃到饱啦。

哦对了,以后可能很少更新 LeetCode 题解了,实习了更没空了,也写的累了。如果大家平时做题过程中遇到什么困难,还是可以找我交流啦!


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论文作者:godweiyang,末流985研三,ACM退役蒻苣,爱好算法,目前在字节跳动AI Lab实习,业余喜欢PUBG和LOL。 论文地址:A Span-based Linearization for Constituent Tre
2020-08-30
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2020-04-24
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