机器学习算法面试经验分享

作为一名博士生，我有幸得到了几位同学的推荐，成功获得了腾讯、阿里和网易的机器学习算法实习生面试机会。经过一段时间的准备和多轮面试，最终成功获得了一份理想的实习工作。在此，我将分享一些面试经验和心得，希望能对你有所帮助。

腾讯提前批面试经历

在没有充分准备的情况下，我首先参加了腾讯的提前批面试，但由于缺乏练习，面试过程中表现不佳。尽管如此，这次失败的经历让我更加明确了自己的不足之处，并决定加强复习。

电话面试

• 第一轮：主要讨论了我的研究论文，包括论文中的RNN实现技巧、凸优化和传统机器学习等内容。编程题要求打印所有子集，虽然最终完成了任务，但代码质量不高。
• 第二轮：再次讨论论文内容，重点探讨了论文的实际应用价值及与产业界的联系。编程题要求打印螺旋矩阵，但由于一个小错误，未能顺利提交答案。此外，面试官还询问了AUC和ROC曲线的概念，以及LR和SVM的区别。

线下面试

• 第一轮：面试官对我的论文进行了详细的提问，并要求手写BP算法。编程题包括翻转链表和覆盖字符串的最小子串。
• 第二轮：继续讨论论文内容，特别是论文设计的合理性及其实际应用。编程题要求找出0-1矩阵中最大的全1矩形区域，同时询问了如何高效地查找地理位置附近的POI。

HR面试

HR面试主要围绕我的研究背景、职业规划和个人兴趣展开，同时也提及了之前的面试经历。

最终，我收到了来自微信事业群的实习offer，地点在广州。

阿里巴巴面试经历

除了腾讯，我还尝试了阿里巴巴的面试。尽管面试过程相对顺利，但由于流程较长，最终并未选择继续跟进。

第一轮：主要讨论了论文内容，尤其是Markov链和RNN的区别。编程题较为简单，主要是寻找字符串中第k多的字符。

第二轮：面试官详细询问了论文中RNN的训练方法及遇到的问题，并提出了一个关于POI推荐系统的场景题。尽管对问题的理解存在偏差，但我尽力提供了多种解决方案。

第三轮：面试官主要关注于论文中使用的张量分解技术及过拟合问题的处理方法。尽管对某些概念不太熟悉，我还是尽力展示了自己对相关领域的理解。

网易游戏面试经历

由于对广州的向往，我还申请了网易游戏的实习职位。尽管内推流程出现了问题，但笔试成绩还算不错，最终也得到了面试机会。

电话面试

面试官主要讨论了我的研究方向及论文内容，并询问了一些传统的机器学习知识，如LR和SVM的区别、特征选择方法等。此外，还探讨了文本二分类的相关问题。

总结与建议

通过这段经历，我意识到：

1. 充分准备：无论是理论知识还是编程技能，都需要充分准备。多刷题、复习经典书籍，可以有效提升自己的竞争力。
2. 主动展示：面试时应积极主动地展现自己的知识和能力，即使遇到不熟悉的题目，也可以从相关领域出发，逐步展开。
3. 深入理解：对于论文内容及相关研究，要深入理解其核心思想和应用场景，这样才能在面试中游刃有余。
4. 面经的价值：参考面经可以帮助你更好地了解面试可能涉及的内容和形式，提前做好准备。

希望以上经验对你有所帮助，祝你在未来的面试中取得成功！