阿里巴巴

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。

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)。