校招去面阿里达摩院是什么难度？一份不一样的面经

I、面试达摩院

达摩院面试的难度如何？这里给你分享一份独特的面经🔥。我是一名NLP专业的学员，即将在今年秋天毕业。我在海外攻读硕士学位，所在学校在留学鄙视链上排名第三或第四，不算太好。本科是末流985院校，专业都是计算机科学方向的。在读研期间，我参加了一个学术性质的搜索引擎比赛，这是导师的要求，主要是关于subtask的state-of-the-art。我发表了几篇论文。

校招的难度可能和社招有所不同，我只能谈一谈校招的经历🎉。老实说，我觉得自己还算有点底气，但是总是心浮气躁，而且我又不是那种特别聪明的人，所以觉得自己很菜。下面我主要分享一些跪坑经验。

从三月开始找工作到最后决定去哪里工作，这段时间我有三个感受：1、没有正规实习经历真的是一个硬伤（对于想找好工作的在校生来说）；2、熟悉知识、会应用、能够等到结果的程度根本不足以应付面试；3、春招非常困难，百度好像根本就没有放岗位，内推都推不来面试，当然，也有可能是我的简历被刷了。由于学制时间的问题，我只能先参加今年春招，然后再参加秋招🎉。幸运的是，春招最后算是找到了一份工作。

总之，对于在校生来说，请一定要珍惜实习和秋招的机会。接下来，我将分享我面试达摩院的经历。

1. 一面

在一面中，我遇到了三道代码题，需要远程敲代码（我觉得硕士以下的求职者如果不刷题，找到算法岗的概率为零）。这三道题分别是双指针、k-d树和正则表达式。虽然挑战很大，但我还是勉强应付过去了。

2. 二面

二面是和总监面试，主要讲述了一些我的项目经历，谈到了transformer、seq2seq、svm、lda、learning to rank等内容😎。总监问了一个棘手的问题：“你在项目中的具体作用是什么？有哪些是你自己想出来的？”这时我才意识到自己很多东西只是会用，实际上存在很多不足。于是我报名参加了七月的NLP就业班，因为我的专业方向就是NLP。我和就业班的导师商量了一下，主动推进学习，导师会提供我需要的资料，并及时对我进行指导，帮我把零散的知识点整理成可以作为答案的知识点😎。经过一段时间的学习后，我继续去面试其他公司。

3. 华为面试

华为的面试非常愉快，但是尽管进入了offer池，等了一个多月还是被刷了。笔试很简单，有三道题，分别是300分、600分和900分。300分的题目很简单，600分的题目需要写一些代码，但感觉像是体力活，900分的题目有些难。技术面试主要问了一些项目经历和svm的推导。综合面试则是聊天的形式，也问了一些项目经历，但只是聊天的程度。最后他们对我的评价还不错，我当时以为稳了，但后来受到了川普制裁华为的影响，进度一直拖延，最后还是被刷了😊。

4. 创业公司面试

我还参加了一家创业公司的面试，应聘的是NLP算法岗位。老板给我的印象很好，我非常尊敬他。总共有三轮面试，一面有四道代码题和一道思路题（类似于谷歌的扔鸡蛋问题）。代码题基本上都是leetcode上的原题，七月在线的题库里都有，刷过之后感觉还挺轻松的。二面有两道代码题，其中一个是关于在Linux上进行开发的一些基本操作。然后他们还问了一些关于项目和基础知识的问题，比如LSTM的计算过程，LR和SVM的原理，CNN的算法复杂度，L2L1正则化的原理，Adam等优化算法的计算过程，以及BERT和注意力机制的问题🤔。最后一轮是关于待遇的谈话，月薪两万多，据说不需要加班。总结春招时的感受是，NLP岗位的数量真的比CV岗位少很多。SVM、注意力机制和BERT几乎必问。在简历中写得详细一些，可以避免面试官问一些无关紧要的问题。 如果你没有实际使用过一些模型或者源码，最好不要在简历上写上，以免尴尬。

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