北京菜鸟物流面试经验

晚上九点多打来电话，那时还在和部门开会，遂挂之，开完会下楼刚想打过去，电话就打过来了，一接，居然是阿里的电面，顿时吓尿。由于太晚，面试官也没让做自我介绍，直接询问自己最近做过的和机器学习相关项目，说了自己用XGBoost做的订单应答效率项目。接着问了xgboost和gbdt的区别，这个网上很多，可以自行百度。又问了数据分布不均匀对模型有没有影响，选的特征内容有互相关联的会不会影响预测精度。 老实说这俩问题不咋会，乱答一气，估计是没答对，答完后面试官那边气氛变冷。然后问如何衡量模型是否过拟合，xgboost函数里面能设置用训练集中一部分作为验证集得到最优模型，再用测试集测试模型准确度。接着问了如何评价你的模型是否欠拟合，怎么衡量模型精度下限，这个下限当时蒙住没想起来，唉，明明学过克拉美劳下限的，关键时候掉链子orz，可能是跟阿里相克吧。 最后象征性的问了我还有什么想问的，然后凉凉，果然，菜是原罪。

猎头推荐的菜鸟物流，中午刚推荐了，晚上下班菜鸟就打来了电话。先是自我介绍，然后开始聊工作上的专业问题，比如对京东亚洲一号的看法，自己工作中印象最深的事等。感觉自己还是有点紧张，因为我还是很想去这个公司的。

主要是自信，能够把业务讲通，最不好回答的是，你对你未来怎么打算。很多时候，也要看你是否和面试管有眼缘，我比较相信这个。当然，能力也重要。

第一轮电话面，找一个做过的项目聊一下，会比较细节，也会问一些java基础知识。第二轮现场面，偏向于多线程方面，会出题现场写代码实现一下。

一面和二面，整体流程差不多，只不过难度递增。 1.先自我介绍，主要介绍自己的项目经验，研究方向； 2.simhash算法是怎么做的； 3.TextCNN 为什么能用到NLP中，和NLP中的哪个概念类似，有什么优点和局限性； 4.了解HMM和CRF吗？讲一讲； 5.怎么做的BadCase分析； 6.深度学习中有哪些正则化方法； 7.BatchNorm是什么，为什么有效； 8.了解过Bert吗？用在了哪里； 9.项目中的聚类和分类任务是怎么实现的，问的很细，连标注都问了； 10.word2vec、还有其他常用的词向量吗？与word2vec相比有哪些异同； 11.Tensorflow讲一讲； 12.SVM说一下原理； 13.l1,l2正则化的细节； 14.调参的经验。

第一次面试没怎么准备就去了，以为就是聊聊天，没想到直接问java基础知识，网络编程的、并发编程的都有问。

早年面试的菜鸟，当时还在金融大厦，可惜后来因为地点原因没有去成。公司里都是大牛，如果能去的伙伴，一定要去参与！

还可以吧，面试不难，比较随意，要认真准备自我介绍，比较了解，经济市场，物流行业形势，等等，主要看分析能力。

问以前的工作经历，来北京发展意图，以后职业规划 基本没啥问题都会通过，不过这个公司有点点坑额，一个新的教育行业公司