搜索算法工程师 专题汇总
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4.17上午在360北京总部参加的百人现场面试，蛮震撼的，现场有等候区，有水有零食，还是很贴心的哦，然后在等候区里有个电视实时播报进去面试的人，跟餐厅的叫号系统一样。
前面一个人的时候面的有点长，稍微坐了会，趁空闲又各种排序看了一遍（没问到，可惜了哈哈哈）
接下来分享一下面试的过程：
进去找到自己的面试桌位后问好坐下，递上简历，面试官很和蔼，然后就项目和各个机器学习的知识点提问，最后手写代码
1、自我介绍，介绍了项目和实习经历，本科学通信，面试官问了一下为啥转了专业（现在基本偏CS了，毕竟做NLP），项目是什么级别的等等，相当于暖场了一下
2、介绍了项目，说明自己做了什么，详细的就是面试官根据项目的细节展开了问，具体的各位可以结合自己做的东西替换：
（1）数据哪来的，数据的形式，如何处理，总量是多少，分布情况
（2）达到什么结果
（3）用了哪些模型，详细介绍一下模型：输入输出长什么样；多少层，模型各个层的样子，以及这样设计的用意和原理是什么；用了一些什么优化的方法，为什么要用这些方法；评价指标是什么；选择这个模型的原因。
（4）模型输出后接全连接层的原因，是否有什么改进
3、介绍word2vec原理，如何设计，如何训练，越详细越好；用了什么加速方法，word2vec算法本身有哪些优化，加速方法，最后的一层softmax怎么加速（这个有点没听懂，求大佬指出）
4、介绍GBDT
5、LR的损失函数，为什么要用交叉熵
6、什么样的任务适合用深度学习，什么样的问题不适合
7、CNN中卷积如何使用的，卷积核的样子，如何获取到文本中的特征，如何捕捉句子间的关系
8、C++中的STL（我表示已经忘了，然后就没继续问了）
9、线程和进程的区别，各有哪些资源
10、手撕代码，反转链表（感觉面试官还是对我挺仁慈）我用python写的，第一次手撕代码，有点紧张，忘了写 return,然后写完后还要给他介绍思想。
上来就盯着简历问问，但是又没有能让面试官感兴趣的点。可见低质量的项目or不知名的实习，确实没有太大价值，哪怕写得天花乱坠。丰富的简历在筛选时有点优势，而面试时可能成为把柄甚至坑。这就是找一个大厂实习的重要性。
面试官问的面试题： 二面的面试官还没来，一个程序员和我在过道上聊聊天。给我介绍了一下小米搜索与推荐平台主要做些啥，聊聊爬虫业务，以及能不能用机器学习的模型来跑爬虫，比如百度百科各种词条，人工爬取太低效，需要机器分标签。我当然没概念了，只能陪笑脸+表示感兴趣。说说爬虫中遇到的困难？我说了一些反爬、速度之类的，然后面试官提了一下重复页面怎样过滤。还好之前一晚看到一个布隆过滤器，才接上了话。