某網際網路風控部門演算法實習生面試
面試從投遞簡歷到最終面試持續了近40天，也許是跟該公司有緣吧….
春招的時候，我並沒有投遞該公司的職位，4月末的某一天，我看到某招聘網站上有風控部門的社招資訊，諮詢了下有無演算法實習生崗位，於是開始了持續一個多月的面試…..
一面（電話面）：投遞簡歷後的一週內，該公司員工與我進行了電話面試，面試內容很發散，主要圍繞專案進行詢問，問了一些寫過文章裡的核心內容，問了一些推薦系統的內容並與面試官侃大山，談論有關淘寶推薦系統和百度搜索推薦系統…最後在某個線上筆試網站上寫了一道演算法題（劍指offer面試題33 把陣列排成最小的數），面試結束。
二面（電話面）：由於4月末是勞動節，正巧4月27日下午百度邀請我去面試，當天早晨該公司問我下午是否能夠面試，由於時間衝突，於是約好5.1後再進行面試。誰知道這一拖直接就拖到了5月20號…….二面時間比較短（25min），問了一些如何處理不平衡資料的問題，問了一些大資料規模下的排序策略，如何構建貝葉斯網路，決策樹的分裂標準有哪些。如何防止過擬合等問題。
三面：簡單的做了下自我介紹，面試官希望我詳細描述簡歷中對你影響最大的的一個專案，於是我從題目背景，資料結構，特徵工程以及模型選擇等幾個方面詳細做了描述，隨後面試官問了一些機器學習的問題如：什麼是過擬合，什麼是欠擬合，哪些模型容易過（欠）擬合，如何解決這些問題，L1和L2正則項是什麼，Xgboost正則項如何定義，LR是根據高斯分佈得到的麼？問是否瞭解降維技術，什麼是PCA，屬性選擇常用哪些的方法有哪些。問 什麼是LDA，詳細描述LDA。問了一些貝葉斯概率的題 如：1.兩個人先後扔硬幣（均勻），先扔到正面的獲勝，問先扔硬幣的人獲勝的概率是多少。 2. 某個地區的生育採用如下策略：如果第一胎是男孩，停止生育，如果是女孩則繼續生孩子，直到生育有男孩為止。問若干年後，該地區的男女比例如何（感謝一下中科院的鄒博老師，在他的演算法課和機器學習課程中這些問題詳細的討論過，所以我很順利的答出來了）。演算法題：1.連續子陣列的最大和（劍指offer 31題）。2.手推程式碼：判斷連結串列是否存在環，如果存在找出環的位置（也是劍指offer原題）。面試到此結束，持續90分鐘左右。
已獲得offer。
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