新鮮出爐的實習(xí)生面經(jīng)！主要包括：Google，微軟，阿里，美團和因為各種原因沒有面試成的公司……

基本情況

基本情況：某985碩士，常用語言C/C++、Python，研究方向為深度學(xué)習(xí)、計算機視覺，有一篇水的會議論文、一篇水的期刊論文，有ACM等算法競賽和數(shù)據(jù)挖掘類競賽獲獎經(jīng)歷，在導(dǎo)師和Github上都有項目。除了谷歌投的是SWE，其它都是算法崗。

谷歌

Warm up: Google mock interview

1月31日，GCJ獲得資格，45min。
算法題：有一個n乘n的棋盤，上面有m個糖果，最開始有一個人在棋盤左上角，他可以向左向右或者向下移動，但不能向上移動，問他最少需要多少步吃完所有糖果。
正解：一個糖果或者沒有糖果的行很簡單，多于一個糖果的行其實一定是從最左或最右的糖果處下去，所以只需要維護吃到每一行最左或最右糖果的最小值就行了，轉(zhuǎn)移的時候討論上一行的端點在這一行最左到最右區(qū)間的里面還是外面。
詳細經(jīng)歷看這篇博客。
3月12日，A Day with Google，配套活動，參觀一下。

一面

3月19日，45min。
沒有其它廢話，上來直接算法題，
- 有一些單詞對表示同義詞，單詞對之間不考慮傳遞性，判斷兩個句子是否表示完全相同的意思？map套map解決，寫了第一個解法。
- 你的方法復(fù)雜度多少？M*logN*logN
- 能不能更快？unordered_map或者字典樹解決。
- 寫個字典樹看看？寫寫寫，寫了第二個解法。
- 如果考慮單詞對之間的傳遞性呢？floyd解決。
- 如果數(shù)據(jù)規(guī)模很大呢？離散化+并查集。
- 并查集復(fù)雜度多少，為什么復(fù)雜度是這樣？O(1), 路徑壓縮。
- 還有8分鐘，寫并查集的解法讓我看看？寫了第三個解法。

整體就是這樣，一共手寫了三套解法，重點考察了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由于最后一個解法時間比較緊，被面試官挑出兩個bug。基本算滿意，有一些小瑕疵。詳細經(jīng)歷看這篇博客。

結(jié)果

3月23日，通知狀態(tài)變?yōu)閔old，介于過和拒之間的狀態(tài)。內(nèi)推的同學(xué)說投的太遲了，很多人過年前投的，過完年就開始面試了，到了3月中旬崗位不多了。怪不得我說一面感覺也不差怎么就hold了，所以謹記，內(nèi)推實習(xí)生一定要早投！！！

微軟

秒殺筆試算法題，4月24日，面試去現(xiàn)場…

一面

40min，面試官是我整個實習(xí)生面試期間遇到的最棒的面試官。
- 編譯工程的各個文件間有相互依賴，如果想編譯通過需要滿足什么條件？有向無環(huán)圖。
- 給定文件間的依賴關(guān)系，怎么判斷一個工程是否能編譯通過？拓撲排序，然后白板寫了拓撲排序。
- 如何找出所有合法的編譯順序？深搜+拓撲排序，白板寫了一下。
- 才過去15分鐘，你寫的也太快了，我們聊些深度學(xué)習(xí)的東西，問了卷積的基本原理，簡單計算了感受野、參數(shù)數(shù)量。
- 聊了放在github上的一個唐詩生成器。

我想這一面給的一定是strong hire

二面

40min，典型程序員，一句廢話都沒有。
- 白板寫個單鏈表的冒泡排序。先走一遍統(tǒng)計長度再冒泡。
- 能不能優(yōu)化？想了一會兒沒什么想法，面試官提示記錄尾部節(jié)點。然后白板寫了一遍用tail記錄每一次冒泡的結(jié)尾。
- CNN有哪些基本單元和作用？卷積、pooling、fc等等說了一大堆
- Relu的原理，與sigmoid比優(yōu)缺點？求導(dǎo)、畫圖說明了一下，不容易梯度消失，但是會導(dǎo)致神經(jīng)元死亡。

除了面試官提示了一次記錄tail節(jié)點，其余還好。

三面

40min，Boss面，可能是看前兩面寫代碼反饋不錯，所以把紙收起來了，沒寫代碼。
- 把論文從background到conclusion都講了一遍。
- 講了在老板這里做的一個項目的詳細設(shè)計。

然后基本聊聊天。應(yīng)該還挺滿意的吧，最后加了我微信，說很希望我能去他們組，受寵若驚啊！

結(jié)果

4月28日，收到微軟C信，5月9日，收到微軟offer！

阿里

通過Github被阿里獵頭選中，本來他的期望是招前端，我覺得不OK，跟他說了一下我的情況，然后轉(zhuǎn)而把我推到機器學(xué)習(xí)算法崗去了……

一面

3月23日，45min，全程緊張，面試官一直讓我放松。
- 自我介紹，然后根據(jù)自我介紹問項目，一共40分鐘。
- 最后5分鐘算法題：

有一些字符串，定義前后字符差值形成的序列一致的兩個字符串為相同字符串，問如何將給定的這些字符串分成若干集合，每個集合中字符串都滿足相同字符串的定義。
解法：將差值序列作為hash表的key，形成的集合用一個vector或者map隨便什么作為value就行了。
面試官說很OK，自己面下來感覺也很好。

二面

4月14日，周六面試…，25min，似乎是被我的項目震驚了。
遲來的二面，因為14日是網(wǎng)申截止，而網(wǎng)站上一直是面試中的狀態(tài)，所以我一直以為涼了，而面試官說這一面應(yīng)當屬于三面？我也不是很懂。
面試官只問了兩個項目，問得比較細，連里面有什么函數(shù)，函數(shù)怎么設(shè)計的，類之間的繼承關(guān)系都問了一遍，然后就說很好，看了一眼我的github，又問我平時是怎么學(xué)習(xí)的？怎么做這么多項目的？
最后又跟我說面試過應(yīng)該沒什么問題，而且較大概率去他的團隊，然后就夸他們團隊怎么怎么好…
我全程懵逼…這就面試完了？？？

交叉面

4月26日，70min，三個面試官，其中一個推進流程串場。
達摩院大佬：45min
- 說說深度學(xué)習(xí)調(diào)參的過程和一些常見技巧？網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，Data Augmentation，初始化，防止過擬合的方法，可視化調(diào)試，優(yōu)化方法等等，想到什么說什么。說的比較亂，自己對自己的回答不是很滿意。
- 面試官對深度學(xué)習(xí)和CV很有研究，具體聊了論文，讓我總結(jié)目標檢測的主流方法，詳細說了Faster-RCNN、YOLO、SSD、FPN、R-FCN等各種目標檢測的方法。可以看出，面試官對里面的細節(jié)不是很清楚，但是提的問題很有質(zhì)量。

搜索事業(yè)群大佬：25min，這個我就真的懵逼了
- 我們有一個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，每天要處理1000萬次服務(wù)請求，如何設(shè)計這個系統(tǒng)？我？？？靠著寫分布式系統(tǒng)大作業(yè)的老底，勉強擠了一點出來。
- 你覺得有哪些機器學(xué)習(xí)技術(shù)能用在搜索事業(yè)群？為什么？亂講了一些，希望他滿意，基本包含了所有機器學(xué)習(xí)里的東西吧。
監(jiān)督學(xué)習(xí)做分類回歸：LR、SVM、XGB等經(jīng)典淺層模型，CNN、LSTM、GAN等深度模型；
半監(jiān)督學(xué)習(xí)充分利用搜索產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)：主動學(xué)習(xí)，直推式學(xué)習(xí)；
無監(jiān)督學(xué)習(xí)減少計算開銷，同樣充分利用數(shù)據(jù)量：k-means、DBSCAN、譜聚類等聚類方法，PCA、SVD、ISOMAP、T-SNE等降維方法；
強化學(xué)習(xí)可以利用用戶的反饋；
后來擠牙膏想到的一些其它方法：bagging、boosting集成學(xué)習(xí)方法提升精度，矩陣分解、協(xié)同過濾等推薦算法。

真的不知道該怎么答！

HR面

5月2日，30min，以自我介紹為主線，我說完一點，她就會問點問題，比如做的項目是research還是面向?qū)嶋H需求的。主要說說非技術(shù)問題吧：
- 家在哪里，家里人同意來杭州嗎？不同意也得說同意啊。
- 為什么選擇阿里？為什么選擇這個職位？準備充分，背誦一下。
- 你有什么問題？我問阿里對實習(xí)生有培訓(xùn)嗎？我們對實習(xí)生不會有太多培訓(xùn)！
- 什么時候能來實習(xí)？我覺得這個問題她不滿意，因為她希望我馬上過去實習(xí)，實際上我是不可能馬上過去實習(xí)的，然后HR說實習(xí)時間短可能會影響轉(zhuǎn)正啊balabala。我在招聘網(wǎng)站上寫的好好的時間，你接受了我的申請就是同意了我的實習(xí)時間，現(xiàn)在看來，他們大約只是想招個苦力。由于我堅持不能馬上過去實習(xí)，HR態(tài)度發(fā)生了很大轉(zhuǎn)變。

聽已經(jīng)實習(xí)的說，阿里實習(xí)生晚上九點都沒有人走的，看看我的發(fā)際線，還是別那么拼命吧。

結(jié)果

5月9日，收到阿里offer。

美團

一面

3月16日，30min，我見過的最不負責(zé)任的面試官。
遲到早退，完全沒有心思面試，只問了簡單的算法題，連字符串翻轉(zhuǎn)這種題都出來了…
然后聊了項目，問的問題極其外行，最后笑嘻嘻走了？？？

二面

4月25日21點，60min，把我當備胎了吧，一面那個面試官真不想吐槽了，就這樣面試下來就把我當備胎了？好在二面的面試官很專業(yè)，挽回一些美團的形象。
- 搜索框內(nèi)的候選項怎么實現(xiàn)？A.統(tǒng)計前綴詞語條件下，每個詞出現(xiàn)的概率，用哈希表或者字典樹存儲，適當剪枝。B.用機器學(xué)習(xí)模型，如：LSTM等，根據(jù)前綴詞預(yù)測當前詞。
- 簡述LR，有一些用戶屬性和購買記錄，如何用LR給他們做推薦？基本是數(shù)據(jù)挖掘比賽那一套講講就行了，問的很細，從最開始的數(shù)據(jù)清洗到特征工程到后面的集成都會問。
- 有一個無限長的數(shù)字序列，大到存儲其中所有數(shù)是不可能的，序列不斷傳輸過來，在某一個時刻喊停，要求以均等概率返回之前已經(jīng)傳過來的某一個數(shù)。每過來一個數(shù)，就以1/n的概率保留，這樣只要存當前留下來的數(shù)返回就可以了。

三面

4月28日，45min。
說說比賽、項目、github開源、從系統(tǒng)的架構(gòu)到每一個模塊的細節(jié)都問了一遍。問我有哪些offer，說自己在螞蟻呆過，都是水貨寫業(yè)務(wù)沒什么意思，吹美團這邊的數(shù)據(jù)是百億級別的？咱能不這么浮夸嗎？

結(jié)果

5月3日，收到美團offer。

其它

一些投了，但是沒能面試的

京東

因為讓我去北京現(xiàn)場面試但是不報銷費用被我主動掛了。而且要吐槽一下，京東有圖像標注實習(xí)生的崗位，要求吃苦耐勞，這是什么鬼？

網(wǎng)易

我讓師兄內(nèi)推，他們老大看了一眼簡歷就說應(yīng)該能來吧，面試水水的…
后來知道所投崗位已經(jīng)差不多滿了，要轉(zhuǎn)崗，也被我主動掛了。

Face++

投了簡歷，沒理我，后悔沒找校友內(nèi)推！聽說內(nèi)推的基本都進了？

小米

投了簡歷，沒理我，南京招的人比較少。

騰訊

筆試沒有參與聚眾討論，筆試掛了，題目一點誠意都沒有，全都一樣的，就是為了把不作弊的刷掉？今年招的人很多啊，各種水進去的，而我連水的機會都沒有，不開心！

總結(jié)

最大的感受是：有項目就可以一直吹，雖然我準備了，但幾乎沒遇到問數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)和操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)背概念的面試官，大多數(shù)是就簡歷問，也有結(jié)合業(yè)務(wù)場景讓設(shè)計方法的。我靠，枉我看了那么長時間的西瓜書和本科教材…
總的來說，差強人意，因為谷歌崩了才投了這么多亂七八糟的，keep calm and stay strong!

PS： 我搭建了新博客：https://hjptriplebee.github.io/
短時間內(nèi)不會放棄CSDN，兩邊文章會同步更新！

轉(zhuǎn)載注明出處！
本文作者： Jipeng Huang
本文鏈接： 點擊這里

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的谷歌，微软，阿里，美团实习生面经的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。