面了华为、小红书、三星的算法岗,面经合集版来了_三星笔试算法题-程序员宅基地

技术标签: 算法  深度学习  人工智能  大模型  面试题  面经  

节前,我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学,针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

今天我整理一下算法岗方向面试题,分享给大家,希望对后续找工作的有所帮助。喜欢记得点赞、收藏、关注。更多技术交流&面经学习,可以加入我们交流群。

华为硬件工程院

岗位:算法工程师

一面

  • 简述笔试第二题的思路(广度优先)?

  • 广度优先和深度优先的区别?

  • 如果要求最近距离的话,应该用哪种算法?

  • 知道dijkstra算法和prim算法的区别吗?(没答出来,因为prim忘了)

  • dijkstra算法是怎么实现的?

  • 了解C++的容器吗?

  • 你在笔试中遇到了short,知道short和int在不同的操作系统里占的

  • 自我介绍(会打断,然后展开来问,后面的问题都是这样,还没介绍完,这部分就结束了)

  • 确认基本信息,包括学校、毕业时间、六级、论文等

  • 你的学业奖学金,他的比例是多少?

  • 问项目,比如简要介绍项目,遇到的困难,怎么解决的等等

  • 给一个数字n,转化为二进制,找到对应的二进制字符串里最长连续0的数量。比如4,二进制字符串是100,结果就是2。

  • 给一个字符串,把相邻的相同的字符删掉。比如“abccbd”,结果是“ad”。

  • 讲一下代码

  • 反问

二面

  • 自我介绍

  • 项目里有什么困难,怎么解决的(问的很细,加上他自己的理解,互相讨论)?

  • 还有其他项目吗?

  • 没有其他项目了吗?(就准备了两个,裂开)

  • 给你几个数字如{123,4,456,789},请把他们组合成一个最大的数。

  • 你还有其他信息要补充的吗?

  • 反问

三面

  • 自我介绍

  • 我看你搞了CATIA(一个法国的三维建模软件)的二次开发,如果让你去搞一个一样的软件,你会怎么搞?

  • 假如我是投资人,给你几个亿美金,你会怎么搞?

  • 你觉得国产工业软件可以赶超国外吗?可以的话,为什么?多少年?

  • 为什么现在可以?一二十年前不行呢?

  • 最后面试官说了他对上述问题的看法(我像个听课的学生)

  • 籍贯?意向地?

  • 你觉得你的主要优势是什么?

  • 学习成绩排名?

  • 考研还是保研啊?为什么没能保研呢?谈恋爱去了?(笑)

  • 想来华为吗

  • 有女朋友吗?她对你来华为怎么看?

  • 关于你的主要优势,有什么事可以体现吗?

  • 反问

小红书

岗位:算法岗

一面

  • 自我介绍

  • 介绍项目

  • gcn和graphsage的不同

  • transformer和bert的postion embedding

  • 神经网络如果权重全部初始化为0会存在什么问题

  • 没有隐藏层,单层感知机,是什么情况

  • 单层感知机,使用交叉熵损失,求导

  • 做题:最长递增子序列

  • 问意向城市

  • 反问

二面

  • 自我介绍

  • 介绍论文,为什么不做成端到端的,异构图

  • 在图上进行采样有什么高效的方法

  • 有没有比较一些文本分类的算法,大规模类别的

  • 做题:计算圆周率,使用的随机数生成,问有没有什么高效的方法

  • 反问

三面

  • 自我介绍,选一个项目讲一讲

  • 多模态对齐实际上到底有没有用

  • 如何判断表示是在一个欧式空间里面,如果不同的表示来自希尔伯特空间和欧式空间应该怎么做

  • 找工作看中什么,小红书和其他大厂的不同

四&HR面

  • 问论文,问实习,都是常规

  • 问图表示学习,如何评估,有没有看过最新的论文,如kdd等上面

  • n*n矩阵,找到行最大列最小的元素,时间复杂度是多少,如何优化

  • 部门介绍

  • 问过往比较重要的时间段

  • 过往比较苦难的时间

  • 目前offer,公司选择,城市选择

Momenta

岗位:算法岗

一面

  • 自我介绍

  • 讲paper

  • coding:transformerLayer:self-attn和ffn实现;

  • 继续问sqrt(dk)的作用,能不能用norm呢?

  • 写太快又来一题:求一个6面均匀的骰子,不断投,每面至少出现一次的期望

  • 模拟

  • 进一步误差如何得到:多测几组得到均值和方差

  • 介绍组里做的方向:主要是深度学习的轨迹预测

二面

  • 大致过一遍项目

  • 问炼丹熟练度:

  • Loss nan遇到过吗?怎么办

  • Cuda超显存遇到过吗?怎么办

  • 不收敛遇到过吗?怎么办

  • 训练慢遇到过吗?怎么办

  • Profiler用过吗?用来debug什么

  • 部署经历有吗

  • 反问:介绍组里planning方向

三面

  • 自我介绍

  • 讲项目

  • 视觉,nlp,多模态大模型的进展

  • instructGPT的RL损失相比有监督损失有什么作用:调节正负样本距离

  • 写题:输出所有的连续正整数序列,和为输入的target

  • 反问

三星

岗位:视觉算法岗

技术面

  • 英文自我介绍(主要看你口语是否流利,面试官会用这段时间看简历,所以说错也不要紧)

  • 深挖项目

  • 边缘检测算子有哪些,算子的参数值是多少

  • jpeg图像压缩方式

  • c++ vector加入元素时空间不足如何扩容

  • 腐蚀、膨胀操作的目的

  • c++17(记不得具体是什么了,当时也没答出来)

  • tcp三次握手 每一步seq、ack的值

  • 使用过哪些模型

  • 训练的数据量有多少

  • 训练时长

  • 反问

HR面

  • 中文自我介绍

  • 有过实习吗->参与过竞赛吗

  • 用几个词形容一下你->你提到你说话直言不讳,这可能会让对方不适,如何应对

  • 你的兴趣爱好(沙卵二次元)->去过漫展吗->出过cos吗->为什么cos这个角色

  • 期望薪资(突然插入,大概说了个数,没压价)

  • 你在学生会担任什么工作->策划过哪些活动->检查时遇到矛盾如何解决->如何管理下属

  • 现在有offer吗->为什么没接

  • 压力最大的时候->如何缓解

  • 有艺术特长吗->学校活动会找你做主持人吗->为什么找你->你的主持风格

  • 反问(公司保密制度相关)

技术交流

前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~

我们建了NLP&大模型面试与技术交流群, 想要进交流群、需要源码&资料、提升技术的同学,可以直接加微信号:mlc2060。加的时候备注一下:研究方向 +学校/公司+CSDN,即可。然后就可以拉你进群了。

方式①、微信搜索公众号:机器学习社区,后台回复:技术交流
方式②、添加微信号:mlc2060,备注:技术交流

用通俗易懂的方式讲解系列

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