百度机器学习面试经验

一面 还行还行

3轮技术面试，第一轮上来先简单了解基本情况，然后开始写两道代码题目，leetcode 简单到中等难度，时长大概一个小时左右； 第二轮偏机器学习基础理论，问了逻辑回归，决策树，kmeans聚类等基础算法，需要手推公式，并写出伪代码。

自我介绍，项目介绍，针对项目细致挖掘，用过什么算法，算法底层逻辑，手写算法，你有什么想知道的，结束面试。

感觉不是很好，需要代码测试

在参加百度人工智能开发的面试过程中，我收获了许多宝贵的经验。我希望通过分享这些经验，能对其他人在准备类似面试时有所帮助。首先，准备充分是非常重要的。在面试前，我花了大量的时间复习人工智能的基础知识，包括机器学习、深度学习等。我阅读了一些相关的书籍和论文，并通过参与在线教育平台上的课程来加深我的理解。此外，我还通过做一些实际的项目来巩固我的编程技能，并了解如何将人工智能算法应用到实际问题中。这样的准备使我在面试过程中更加自信和深入。其次，了解百度的人工智能技术是非常重要的。在面试前，我密切关注了百度在人工智能领域的最新动态，了解他们所做的项目和研究。我也研究了他们的开放平台和工具，例如百度AI Studio和PaddlePaddle等。这些了解使我能够更好地回答与百度人工智能相关的问题，并展示我对百度技术的兴趣和热情。此外，在面试过程中展示自己的实际能力也非常重要。我将我的项目经验和实际问题解决能力与人工智能的知识结合起来，以证明我对人工智能领域的深入理解和应用能力。我还积极参与一些相关的开源项目和竞赛，以展示我在团队合作和项目管理方面的能力。通过这些示范，我成功展示了我能够将人工智能技术转化为实际解决方案的能力。最后，保持积极的心态和对学习的渴望也是非常重要的。在面试过程中，我努力积极回答问题，并从面试官的反馈中学习和改进。每次面试后，我都会记录下面试题和我的答案，并针对不足之处进行进一步的学习和准备。这种持续的学习和优化帮助我不断提高自己，并在后续的面试中取得更好的表现。总结起来，百度人工智能开发的面试经验给了我很多宝贵的教训。准备充分、了解百度的技术、展示实际能力以及保持积极的心态和渴望学习，是我在面试过程中的重要经验。希望这些经验对其他人在准备类似面试时有所帮助，并祝愿大家取得好的成果！

面了一下百度的一个模型岗实习，是急招，一二面差不多两个小时之内就全面完了，体验挺好的，没什么问题

首先介绍一下笔者的背景。我是一个名计算机专业的工程师，一般做自然语言处理，面试的时候面试官还是很友好的，无奈自己能力不足，可能没戏了。

社招 ,通过boss投递的机器学习算法岗, 一上来就手撕算法题 ,不过问的都不难, leetcode原题, 第一题是括号匹配 ,第二题是根据前序, 中序构建二叉树, 之后就是机器学习算法原理, 因为我写的是决策树 ,逻辑回归 xgboost相关的 ,所以这方面问的很细 ,从 ID3到 XGboost 问完了后, 就问一些其他的基础机器学习算法 ,因为没准备, 所以这方面就直接回答说不会.... 后面我说会一些nlp的相关算法, 然后面试就问了一些LSTM 和 transformer的原理, 感觉答的也是不咋地....总的来说面试过程比较亲切、不会感受到太大压力 ,不会的地方面试官也会指引 ,算是一次不错的面试经验吧

全程问简历上的项目，非常的细，甚至连动机都问的很清楚，感觉是套方案的，然后写了两道leetcode题，第一道就是脑筋急转弯那种，第二道是二叉树

第一轮技术面，详细问做过的课题，会问到实验过程中遇到的问题等细节，还有觉得做研发工作需要具备哪些素质，导师会怎么评价你这些，大概半小时，直接给了当天的二面。