【干货】程序媛小姐姐的算法岗暑期实习指南

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今天和大家分享一名程序媛小姐姐的算法岗暑期实习指南，包括时间线，笔经面经，满满的干货不容错过，话不多说进入正题：

碎碎念

今年的暑期实习，看到一句话直击心灵：“22届人间炼狱，23届寸草不生。”

从前一年的9月份开始刷编程题，寒假1月份开始准备机器学习、深度学习的基础知识和推荐系统相关的专业知识，正式投递暑期实习的岗位是从2月底开始，断断续续持续到了5月。其中，3月密集了最多的面试，到4月份基本已经得到了各公司裁员、锁hc的消息，5月份是我最后的垂死挣扎。投递的先后顺序是按照：蚂蚁（HR挂）、携程（已offer）、美团（面完无结果）、小红书（简历挂）、B站（一直简历筛选中）、百度（排序挂）、字节（已offer）、腾讯（一直简历筛选中）。

| 目录

• 蚂蚁
• 携程
• 美团
• 百度
• 字节

一、蚂蚁

2.25投递->3.4笔试->3.4一面->3.18二面->3.24三面->3.28HR面->4.3挂

3.4 一面 60min 视频面：

1、自我介绍

2、详细介绍了简历上的一个项目（讨论了大概半个小时，问的比较细）

3、编程题（leetcode32.最长有效括号hard）

4、反问

一面整体比较顺利，没有问八股，主要是对项目的理解和深挖。一面结束后两个星期才通知二面，差点以为自己挂了。

3.18 二面 60min 视频面：

1、自我介绍

2、详细介绍了简历上的一个项目（讨论了接近1个小时，面试官应该是部门主管，懂得很多，针对项目里的方法、创新点问的很深）

3、在项目里我的作用

4、反问

没有做题，但是总体感觉这个面试官超级厉害。周五面的二面，第二周就收到了三面面试官的电话，约了第二天电话面。

3.24 三面 30min 电话面：

1、自我介绍

2、简单介绍了简历上的三个项目（一面二面的项目讨论都是偏深度，三面更偏广度）

3、为什么想从事算法？为什么选择推荐算法，以及对推荐算法的理解（感觉偏HR的问题）

4、职业规划

5、反问

蚂蚁三面问的比较多，具体但是不会深挖。第二天收到了HR的面试电话

3.28 HR面 30min 视频凉面：

1、自我介绍

2、关于读研的问题，以及为什么选择这个学校

3、关于实习经历的问题，以及实习过程

4、自己的优缺点什么的

5、手上有哪些offer，怎么选择，为什么选择蚂蚁

6、问了些支付宝的应用，觉得有什么需要改进的

其它一些问题不太记得了，都是HR面的基本问题。

7、反问

自我认为面的还行，再加上前3轮技术面总体感觉也不错。但是4月看状态的时候就变成了已结束。落泪了。

二、携程（已offer）

3.1投递->3.10笔试->3.18一面->3.21二面->3.30 HR面 OC ->4.6 offer邮件

3.18一面 60min 视频面：

（迷茫，面试官都没让我自我介绍，直接上来说我没有推荐算法相关的经历）

1、问我对于推荐系统的了解（我就说了关于冷启动、召回、排序的方法和模型），于是面试官问我知道哪些召回模型，然后问了我CF的一些问题。然后问了一个场景题。

一面面试官还挺执着于场景题的，大概问了20min。

2、深入问了一个简历上的项目

3、最后手写了一个逻辑回归，构造模型、forward和loss function

4、反问

一面感觉总体一般，主要面试官对推荐的场景题穷追不舍。结果第二天就发了二面的约面邮件，套路还是猜不透。

3.21二面 60min 电话面：

1、自我介绍

2、考察了工程能力，面试官问了我会不会hadoopspark，然后问了我对C++ java的掌握程度，然后会不会linux手写一个bash

最后面试官说没关系他就问问我会哪些，但是直接把人问懵了

基于简历问一些基础知识

3、xgboost和GBDT的区别，Adaboost和GBDT的区别

4、聚类算法，问了K-means和高斯混合模型的区别，然后引申到了判别模型和生成模型的区别，然后问了HMM和GMM的区别

5、编程题（leetcode179.最大数）

6、反问

因为总体面的感觉不是很好，以为没戏了，所以反问问的也很潦草。大概过了一个星期，又收到了面试的邮件。

3.30 HR面 30min 视频面：

1、自我介绍

2、为什么选择现在的学校，为什么攻读计算机的硕士

3、兴趣爱好

4、对过去两场面试的自我评价

5、平常使用的旅游APP，然后携程和其它竞品的使用

6、最近几年携程APP的变化

大概是这些问题，也是HR面的基本问题

7、反问

反问的时候问了大概什么时候出面试结果，HR小姐姐就给了个口头offer。然后清明之后收到了正式offer

三、美团

3.8投递->3.12笔试->3.28一面->3.31二面

3.28 一面 60min 视频面：

按理来说美团投递的还挺早的，但是一面通知的确实很晚，那个时候好像已经听说了美团hc优化的小道消息，哭泣

1、自我介绍

2、详细的问了下简历上的两个项目，然后针对项目的点问了些基础知识（卷积、蒸馏、多模态等等）

3、做了两道编程题（leetcode206.反转链表 easy + 归并排序）

4、反问

美团一面的体验挺不错的，面试官很nice，对于项目问的点也和其它大厂挺不一样的。当天晚上6点左右面完的，然后8、9点就打电话来约面二面了，速度很快。

3.31 二面 60min 视频面：

1、自我介绍

2、详细的问了下简历上的两个项目，会比一面更深入一点（感觉比较看中项目质量）

3、编程题（剑指offer54. 字符流中第一个不重复的字符medium）

总体上项目聊的还是不错的，编程题最后过了80%用例。二面面试官说美团暑期实习没有HR面，大概1个星期出结果。现在是5月下旬，美团状态依旧“面试中”。估计gg了。

四、百度

3.15投递->3.22笔试->4.2一面->4.7二面->4.13三面

4.2 一面 60min 视频面：

1、自我介绍

2、深问了简历上的两个项目（面试官提前还去查了我的投递论文，说没有查到，我说因为还没有被录用。感觉百度面试官还是相当有准备的。）

3、因为项目上涉及图像识别，问了几个CNN的问题（平均池化、最大池化的区别，为什么CNN用于图像处理效果好，深层CNN提取到了什么，为什么我用了ResNet18，好处是什么，等等）

4、编程题（斐波那契数列，我阐述了递归和迭代的思路，面试官问了时间复杂度后，让我想一个时间复杂度更小的方法。然后面试官提示了一下矩阵乘法的方法，我就说可以二分也就是快速幂，logn的时间复杂度。面试官说思路没问题后，就开始写代码了）

面完后感觉不愧是百度！程序员的黄埔军校！不过编程题也提醒了人之后做题要多看看其它解法。一面完没过几天，二面面试官就打电话约面试了。

4.7 二面 60min 视频面：

这次用的是百度自己的产品“如流“进行面试。

1、自我介绍

2、深问简历上的两个项目

3、问了简历上提到的item2vec，然后问了word2vec的相关知识（2个模型，区别，哪个效果更好，加速训练的方法）

其它的问题不太记得了，不过二面比一面多问了一些八股。

4、编程题（严格来说不能说是编程题，更像是场景题。从query_session中查询得到用户想要的结果）

百度的编程题还是有点让人措手不及，应该是他们业务场景会用到的知识。不过其它聊的都还不错，也是过几天就接到了三面的电话。

4.13 三面 60min 视频面：

查过说百度三面基本是经理面，所以提前也准备了HR的问题。

1、自我介绍

2、讨论了其中一个项目

3、CNN（基础问题）

4、Attention（介绍一下，Q K V之类的，然后问了计算相似度的方法）

5、LSTM（基础问题，为什么比RNN好）

6、list和map数据结构的复杂度，map内部的存储方法

7、HashMap（介绍一下，存在什么问题：哈希冲突，怎么解决：用list或者红黑树存储）

8、又问了map和reduce的问题，还好二面后去看了点相关知识

其它一些八股不记得了，面的很广，不过不会太深。接下来是偏HR的问题。

9、职业规划

10、为什么想从事算法，作为女生有没有考虑过其它一些轻松点的（这里我雄赳赳表明决心，不知道面试官有没有感受到我的诚意）

11、实验室科研时，遇到问题怎么解决的

12、有没有其它offer，为什么选择百度

13、反问

百度三面面试官给人感觉很大佬，说话又有磁性又有逻辑性，问题涉及到的也比之前的面试要多。面试官说百度三面后无HR面，4月底全都面完后会出结果。于是我等到了5月，也没出结果，估计排序gg了。

五、字节（已offer)

4.22投递->5.10简历评估->5.13一面->5.13二面->5.17HR面 ->5.19 offer

5.13 一面 60min 视频面：

1、自我介绍

2、讨论了其中一个项目（面试官问了很久关于元学习的内容）

3、编程题（leetcode239. 滑动窗口最大值hard。我先写了最小堆的nlogn的解法，通过用例后面试官让我再想想更简单的。然后就说了优先队列O(n)的思路。）

4、反问

在反问快结束的时候，二面面试官就直接进来了。一面结束后5~10分钟，直接开始二面。

5.13 二面 60min 视频面：

1、自我介绍

2、讨论了其中两个项目（中间穿插着基础知识，比如CNN、联邦学习等等）

3、编程题 ① 先手写了一个LR，只能调用numpy这样的库；② 没找到原题，大致意思是：

4、反问

字节二面的模式和一面很像，不过项目问的更广了一些。当天晚上HR打电话约面。

5.17 HR面 30min 视频面：

一开始以为也是技术面，然后开始面试看到面试官是个小姐姐，就询问了一下说是HR面。

1、自我介绍

2、最深刻的一段科研经历

3、最深刻的一段实习经历

4、对于过去两场面试的评价和建议

5、为什么选择字节

6、手里其它的offer，如何选择

其它也是一些基本HR问题，然后问了关于疫情的到岗问题和实习时间

面完两三天后收到了HR小姐姐的offer通知。字节只要开始面试流程，还是很快的。

简单的总结

今年只要开始面试的公司，总体感觉都还不错，虽然最后也没几个offer，这就很玄学，可能只是我感觉不错，面试官不这么觉得。也有可能是裁员、上海疫情和其它原因，很多家公司都缩减了暑期hc的名额。准备了很多八股，但是基本都不怎么问，还是以项目为主，也有可能因为研究课题涉及到了元学习、联邦学习、多模态等，面试官比较感兴趣。各家公司的面试官讨论的比较多的是我项目的创新点、目的、性能最终提高的点，有的面试官还会问我在这个项目里的作用。持续了三个月的实习面试也算告一段落了，希望秋招多点名额啊多点名额啊啊啊啊（合十）。