阿里巴巴

蚂蚁集团那边的23年实习生招收，老师在系群里发布了他们的招聘海报，看到就立马投递了自己的简历，然而有意和我一起报名的同学因为要修改自己的简历，磨磨蹭蹭的晚交了一天，结果28号出结果他没有收到邮件，在这里提醒大家一定要趁早投递简历。这边蚂蚁集团开始28号初筛通过后，通知3月4号星期五去参加笔试...属实是没有任何准备。希望不会太难，据说考试内容和实习岗位工作内容并非强相关，这几天只能猛看别人的面经~ 除了被通知要去参加笔试以外，还参与测试了一套类似于检测大学生心智是否正常的题目，不仅有语文总结题目，而且还有各种图表题目，问你各种增长率，占比，不用计算器根本来不及，每道都是单选题，有两三种题目，要么给60秒作答，要么75秒。

第一轮，部门技术面试，面试官主要讨论项目内容，包括nlp的point generator机制，nlp的attention机制，RNN，LSTM，CNN等。具体机器学习问题，例如，线性回归的基本假设，线性回归残差分布，boost的种类，boost和bagging差别，硬投票软投票的差别，常见排序算法描述(比如快速排序)。 第二轮，交叉面试，面试官提前发邮寄预约面试时间，并且电话确认面试时间。主要介绍了项目，并讨论了一道动态规划的算法题(求一串包括正负数的数组中和最大的连续子数组，并将问题拓展为二维数组)。

c++11的新特性：lamda，show_pointer,  move让我了解我项目相关的知识，voltile关键字。写strcpy函数；svm怎么输出概率、快速排序和堆排序什么时候用、hashtable冲突的问题。

参加了四轮面试，一轮电面，简历上的项目细细的问，融入一些基础知识的问题，还有一些引导性的问题，来看你是不是可以进一步思考。 二轮电面，和一轮形式一样，是主管面试，更多的问一些业务问题。 三轮电面，是更高级的技术人员，问的算法问题更多。 四轮hr，一些常见的问题，考察价值观。

面试阿里的暑期实习生，机器学习岗位。做的项目都是很久以前的了，面试官一上来就让我将SVM的原理，我竟然没有答出来，然后又问了决策树，我也没有答上……基础知识还是太重要了，等于敲门砖啊，基础知识不过直接没有后面问题的机会了都。

一共有5面，简历初筛，技术一面，技术二面，交叉技术面，HR面。投的是数据库事业部，本来已经过了，因为不能提前去实习，所以优先级会靠后一点，HC不够。最终，把我的简历放进了公海池里，被阿里健康捞了上来。 结论：人工智能算法的工作今年确实很难找。

面试官先让介绍一下简历中自己做的比较好的项目，然后会根据所说的内容深入问一下特征是如何设计，如何确定特征是有效的，如何一步步迭代模型的然后问了一个文本文件中统计词频的问题，一次遍历复杂度是O(n)，利用python的字典的话效率可以提升多次查询的效率。 后面又问了一个“淘宝网站上的某位用户，没有填写他的性别信息，如何设计一个系统，判断他是男是女？”感觉自己回答的不是很好。