在前幾年我參加秋招的時候，當時幾乎所有大廠的ssp，還有幾家大廠的人才計劃。被好幾家cto/svp/技術委員會主席面試過。現在也從被面，成長為面試別人。2022校招我參與篩了近百分份簡歷，面了N多同學，作為算法從業人員+面試官，就有了不一樣的視角。

從面試官的角度，給大家講點面試經驗。這是刷面經看不到的東西！

我個人主要是5方面，基礎扎實，知識深度，知識廣度，業務理解，溝通表達對候選人進行考察。

至于問不問leetcode，放在文章結尾了。

聽起來比較玄乎，我們舉一個具體的例子。

案例：小A畢業于北京985高校碩士，是在某資訊APP實習過的同學，手里已經有大廠SSP offer了。他簡歷上寫了一個文本分類的項目。由某APP存在圖文類目錯誤，漏添等，使用人工標注數據，構造了Bert的100多類的文本分類模型，建設新聞類目智能化分類能力，通過模型調優，上線準確率85%。

針對基礎知識方面，

1.講下Bert的基本結構？

2.self-attention的公式是啥？

3.Bert 的預訓練任務是怎樣的？

4.模型的評估指標是啥？

5.模型指標具體的計算細節是啥？

點評：這部分不會問太多，主要是為了確認候選人的在機器學習，深度學習，編程和數據結構等基本知識掌握情況。

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針對知識深度方面，

1.Bert之前大家都在用什么方法解決文本分類問題。

2.word2vec了解嗎，有什么弊端？BERT相比有什么優勢？

3.Bert中為什么要在開頭加個[CLS]?有其他代替方法嗎？

4.Bert中有哪些地方用到了mask?各有什么作用？

5.Bert中self attention 計算復雜度如何？如何處理過長文本？

點評：這部分也不會刁難候選人問太多，除了考察下知識深度，也為了確認候選人，簡歷上項目的來龍去脈比較熟悉，對原理的細節比較懂，排除調包，調參俠的可能。

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針對知識廣度方面，

1.在你這個場景，標注的類別體系是怎么建立的？有什么機器學習方法可以幫助建立分類問題的類別體系嗎？

2.標注數據的周期有多長，積累了多少數據？如何評判這些數據模型已經夠用了？

3.有什么讓標注數據提升人效的方法嗎？

4.在你這個場景，遇到了新類別的數據怎么辦？有沒有辦法不重新訓練模型，就可以識別新的類目？

5.針對長尾類目，數量過少的問題，你是怎么解決的？除了積累數據，還有別的方法嗎？

點評：這部分問的相對較多，除了確認候選人的知識廣度，還會看看候選人是不是機械完成任務的工具人，對項目有沒有橫向的思考，有沒有主動多想一步的意愿。

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針對業務理解方面，

0.這個模型，有多少場景和流量在用？有什么AB測的過程嗎？

1.你這個模型，除了技術上的準確率，在業務上觀測什么指標？

2.這個事情的業務價值體現是什么？提升審核效率嗎？具體怎么量化？上下游都有哪些關鍵業務？

這部分不會為難候選人，特別是沒有實習過的同學，他們可能不會完整的。

點評：這部分會簡單聊一下，主要看候選人在問題拆解，問題解決，技術指標提升，業務指標提升的一個邏輯。有沒有在大的視角關注你做的事情。

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關于代碼題！

如果簡歷單薄，實在填不滿面試時間了，我還會問一道算法題。當然如果你前面很充實，是沒有這個環節的。

同一個題目分easy ?medium ?hard三部分。easy問思路暖場，然后問medium的手撕代碼，hard問解題思路。

1.easy ?正整數數數組，任取兩數x1,x2，求|x1-x2|的最小值。

2.medium ?任意兩個正整數數組，從中各取一數，分別為x1和x2，求|x1-x2|的最小值。

3.hard ?任意N個正整數數組，從中各取一數，分別為x1,x2…xn，求 |x1-x2| + |x2-x3|+ |x3-x4|? +... ?+? |xn-1-xn|的最小值。

點評：主要考察候選人的問題解決能力，通過問題拆分，難而化易，舉一反三的能力。

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關于溝通表達，

主要體現在耐心傾聽，準確理解。有邏輯、有條理地表達自己的觀點。

有些小技巧：不搶話，回答簡潔，準確，有邏輯性。學習下新聞上領導發言，第一，第二，第三。或者背景，措施，效果等邏輯角度展開講解。

前面5個緯度都ok的話，SSP就手了～

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【算法】我面了N+算法岗候选人，这样的给了SSP的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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