【社招】1年工作经验,字节跳动算法面经

若如初见. 提交于 2020-07-27 22:46:19

作者 | Batman1234
整理 | NewBeeNLP

面试锦囊之面经分享系列,持续更新中 

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写在前面

在某大厂做算法一年,本来安安稳稳还没想过跳槽,某天接到了猎头的电话说字节在招数据挖掘工程师,择日不如撞日那就去试一试呗。

一面

  • 问贝叶斯网络的原理。
  • 一些统计学的原理比如t-test, AUC curve的意义是啥,为什么要用AUC去衡量机器学习模型的好坏。
  • 问了一道题:假设现在有一个函数random(), n为未知数,1/n的概率返回0,2/n的概率返回1,写一个newRandom(),让返回0,1的概率各为1/2。medium。

二面

  • 问了adaboost的原理,模型的权重以及数据的权重各自有什么意义,写出adaboost的伪代码。
  • CART树的原理,和ID3以及C4.5有什么区别,回归树与分类树有什么区别。
  • 写出逻辑回归反向传播的伪代码。
  • 算法题:现在有一个每行每列递增的2D数列,比如[[1,2,3,4], [2,3,4,5], [4,5,6,7]],在O(nm)的时间复杂度返回最小的k个数。hard。

三面

主要面C语言基础知识。

  • 实现memcpy.
  • 如何在main函数之外之行一个函数。
  • 这样声明变量有没有问题:int a[10000000].
  • static修饰符有什么用?如果不加会出现什么后果?

四面

主要考察机器学习。

  • 你知道哪几种normlize的方法?请着重介绍一种(BatchNormalization).这个方法在深度学习网络中有什么用?为什么可以加速模型收敛?
  • 你知道哪些时间序列预测,举一个例子,写出伪代码(写了HMM)。
  • RNN如何防止梯度爆炸(LSTM原理)。
  • 题目:有两个数列,将两个数列排序,但是自己数列里面的数字不能和自己数列里面的相比较(快速排序变种)。hard。

五面

HR面,聊薪资,聊人生,聊理想。

总结

总体难度较大,要多刷题。成功涨薪40%,美滋滋。上班不打卡,有10%月薪的大小周加班费,免费三餐自助,地铁30分钟有1000房补,顶级福利,满足。
祝各位拿到心仪的offer!

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