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成都地区面试： 1、办公在蜀都中心5号楼，HR说在3号楼，自己公司位置都不清楚。 2、办公地点在商住楼内的两间房，接我的小伙子全程冷冰冰，一言不发，问一句答一句，整个办公点四五个人吧，感觉死气沉沉的。 3、到办公处后凳子也没有，也不倒杯水直接让测试，我说不想面了，接待小哥一句好的，轻车熟路。        自此面试结束！

美团的面试结果出的非常快，一天完成三轮面试，如果上一个面试未通过，将不再通知你进行下一轮面试，所以我经过了第一面之后，很快就知道自己被刷了/哭面试的气氛是很友好的，有时候需要思考，面试官也表现得非常耐心，主要问题有自我介绍，介绍一段印象深刻的实习或者实践经历，因为我是金融专业，所以她问我有哪些关于财务的专业知识学习。总体体验感很好

NLP开发工程师暑期实习生 四道编程题，每道20分。前两题忘记是什么了，总之很简单类似于打卡题，第三题是吃金币，考察的应该是DFS，浪费了很长时间最后还只有27%，最后一题是观测流星雨数量，考察的是差分+离散化，最后83%。四道多选题，分数各不一样，考察的是简单的深度学习和机器学习常识。笔试第二天约面。面试上来先自我介绍。然后根据项目问问题。1. 介绍一下CRF，不要说作用，介绍它的原理，和HMM的关系。没说好，开了个坏头。2. 介绍一下项目用到的模型。正常介绍。3. 介绍一下BERT模型的结构，它和Transformer之间的关系和区别。正常回答。4. 详细介绍一下Transformer层，用了什么机制。正常回答，面试官不满意，没有继续追问，开始下一题。5. 介绍一下BERT模型的预训练任务。介绍MLM，追问mask了多少，15%；介绍NSP，没有追问。6. 还了解什么自编码模型，介绍一下和BERT的区别。回答RoBERT，正常回答区别。追问还有哪些，回答不了解。7. 讨论一下BERT、LSTM和CNN的训练收敛速度，并给出原因。回答得一般。6. 介绍一下自编码和自回归。一开始理解成Auto Chain，后面误会解除但是回答得很浅，面试官不满意。7. 介绍一下实习期间的业务。正常介绍，追问事件抽取模型的构建思路，正常回答，没有追问。8. 询问LLM的相关内容。回答做过本地知识库，追问有哪些常用的LLM，想了半天回答ChatGLM有一些。NLP相关内容的回答给面试官一种很不专业的感觉，基础知识不扎实，前沿技术不追踪。于是开始询问开发相关内容：1. Linux下查看端口占用的命令。回答netstat，追问后面的参数，不会。应该是lsof -i。2. 杀死一个进程的命令。回答先PS看PID，然后kill，追问参数，回答-9。3. 查看某一资源利用率的命令，回答nvidia -msi，和面试官说她想听的应该不是这个，但是不知道。应该是ps auxw。1. 多线程和多进程的区别。回答出了三点，没回答全面。1. 最长路径和，any to any。需要在读题后和面试官说明思路，思路被面试官肯定，最后没有实现。心里知道凉了，真的没啥心情反问，象征性地问了一下知识图谱在公司的应用。其实这种面得糟糕的情况，可以直接问”我觉得这次面试表现得不好，请问一下可以给哪些建议，我如果想胜任这个岗位需要补足哪些能力。“一点约面，五点半收到感谢信。

业务态度很好，面试项目，问的很细致且发散，主要是没有时间多想，也是之前工作中没有复盘考虑的点

算上hr的沟通，一共三轮吧。采购主管一轮，采购经理一轮，问的问题基本差不多。不过最后一轮有点搞不明白。让在A4纸上写出excel的计算公式，瞬间蒙了。还有英文的翻译，这个我倒是不担心。岗位可能挺重要的，不过最后经理面试的时候说话不好听。岗位说是采购也不像，说是仓库也不像，是个数据分析的岗位。一般的采购就不要尝试了，除非你财务的数据分析能力不错。

初试是好多人在一间屋子，笔试，题目大概就是一些行政能力的测试题，难度不是很高，但是时间有点短，40分钟左右，把握不好还是有难度去做完的。 笔试完了，HR们当场阅卷，20分钟左右出结果，然后根据结果叫人跟策划经理一对一单面，基本上问的是一些老生常谈的问题，为什么离职（针对往届生）、发展方向规划、你认为你有什么优势等等，也会根据你简历上的内容问些问题，不要紧张，有啥说啥，说出自己的想法就ok，面完后基本上初试就到此为止，会告诉你回去等通知，基本上第二天就会出结果。