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蘑菇街实习生面试经验

第一次工作面试(蘑菇街)

前天投了蘑菇街数据挖掘实习工程师;

昨天下午参加了蘑菇街实习生笔试;

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选择题:基础知识

简答题:数据结构中的算法

1、二叉树的任意两节点的公共父节点。

(开始想递归,划掉了。然后想循环,又划掉了。最后默默的写上了逐个遍历,囧)

2、软件项目管理中的那种图,结点是:事务+时间,有先后,要求找项目最短需要多久时间?

(软件项目管理里边做过这种题目,突然遇到这种题,还是写不出公式。数据结构写的邻接矩阵,算法没写。感觉像拓扑排序,但是自己又不知道拓扑排序要怎么做,也就没写。)

附加题:

1、根据一些数据,设计一个推荐系统。(之前看过《推荐系统实践》,还是起了点作用。)

2、无监督机器学习算法,优缺点?(完全想不起来。写了个NN,交卷时候被告知,NN是有监督的,囧)

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昨天晚上收到面试通知;

今天去华科参加面试;

以前没有过面试的经验,于是啥都没准备。

面试之前设想的样子是面试官问一句我答一句,轻松浪漫加愉快。不过这也是白日做梦,都没准备,怎么能轻松愉快呢。

刚到那里,正好一个面试官闲着,然后就开始了。

============(我把面试过程中存在改进余地的地方用红字标识了。)============

面试官:介绍下自己吧。

我想了想,不知道要怎么介绍自己,问:怎么介绍啊?

面试官:说说你做过什么。

我瞄了一眼面试官手里的简历(貌似我手里也应该也拿一份):本科的还需要么?

面试官:可以埃

我:那从大一开始介绍吧。(然后开口就说了大一在记者团工作过,马上心里想,说这个管啥用啊,然后就把大一大二在学生会工作的事用两句话说完了,引到我做的事情上来)大三做过一个大学生科技创新基金项目,发表一篇中文核心论文《结果可控树突状细胞算法》(只记得项目名字和成果,具体细节忘记了,应该把当初的资料拿出来翻翻,这样也有的说)。参加过一个全国程序设计竞赛第六届ITAT,获得全国一等奖,这个竞赛档次比较low,自己获奖也是运气好,自己对算法其实不怎么了解,也就是当初靠兴趣看过一点,只是了解,并不精通。。(不该实话实说啊(/ □ \),应该吹吹这个比赛有1500人参加,有20个一等奖。)

本科的基本没啥了,然后开始介绍研究生期间的。

我:保研之后就一直和导师做科研,做事件抽取方面的。

面试官(面试官遇到感兴趣的内容会打断你的介绍,前面没有怎么打断我,说明他不怎么感兴趣或者说是我介绍的太浅了不够提起他的兴趣):这个我知道,事件提龋

我:我们做的事件抽取和ACE、TAC那些评测会议做的还存在一些差别,它们都是事件类型相关的(这里还可以说一下我看过的论文中用到的哪些方法,吹吹自己看过多少文章,可是忘记说了),我们做的是事件类型无关的,感觉和知识图谱、语义网差不多(提到了KG和Semantic web这两个概念,但是没有进一步说,可以进一步说清楚一点,为什么差不多。)投了一篇会议文章,被武汉大学学报录用了,会议的文章在中文信息学报、武汉大学学报、东南大学学报发表,自己文章水平不够中文信息学报的,只能在武大学报发表。(貌似又说实话了。。。囧)

面试官:武大学报应该还不错(面试官不会是武大的吧。。。囧)。

我:文章里边用的方法其实不怎么高大上,当时本科刚保研,会的方法也不多,N元模型对我来说都很高大上,方法的开始主要用共现概率,后边就用规则的方法来进行事件抽龋我们方法中有一个很大的不足就是把高概率当作了100%。(妈蛋,又说实话了。。。囧)

面试官:哦,你做的东西都是用规则,是吧?

我一听这话,感觉被鄙视了,然后赶紧说:前段时间导师让我准备给ACL投一篇文章,当时用了半个月的时间熟悉HMM,改进HMM,写论文初稿。改进HMM主要是两个方面,一个是二阶HMM,二阶的就是在一阶的基础上扩展。

面试官:二阶就是bi-gram,是吧?

我:不是,二阶的是tri-gram,一阶的是bi-gram(这点感觉还不错~哈哈)。

面试官:对对对。

我:一个是二维HMM,开始找HMM,找了一个J4HMM,但是不能直接用。

面试官:为什么?

我:网上那些直接找到的,都是传统原始的HMM,要想改进,就要自己写代码。而且训练的时候不能用BW算法。

面试官:ME算法?

我:Baum-Welch算法。

面试官:哦。

我:直接用这个算法,不适合我们处理的问题。(但是当时忘了问什么不适合,幸好面试官也没有问。。。)。就用那个什么最大算法。

面试官:最大似然估计。

我:对,最大似然估计。

面试官:就是我刚才说的ME。(我刚查了查,是MLE。。。囧,我记得是三个字母吗,差点被他骗了。)你知道ME算法背后的原理吗?

我:最大似然估计不就是一个公式吗,代码写起来也不难,照葫芦画瓢呗(这个比喻还行吧。。。体现了我深厚的文学功底),以前概率课上讲的,我也不知道背后啥原理。(囧,当时我就蒙逼了。。。看来数学还是有用的。)

面试官:哦,好,我知道了。

我:后边的Viterbi算法也要自己写代码。

面试官:事件的不同成分,在句子中的距离可能会比较远,你的二阶HMM也只是tri-gram,怎么保证能抽取出来呢?(这个问题要问的是啥?当时有点没弄明白。于是出现了下面的回答。。。囧)

我:就和N元模型,一般只用三元模型一样,一方面是训练数据不够多,再多元的话,训练不出健壮的模型,没意义。另一方面是再多元的话,硬件要求也会比较高。(答的什么玩意儿埃。。完全答非所问。纠其原因,还是没有回顾一下自己做的东西,对于一些细节已经忘了,以至于没有搞明白面试官在问啥。)

面试官:我不是问这个,我是问。。。(把问题又说了一遍)。

我:。。。(忘了回答的什么了,反正又是答非所问了)

面试官:哦(估计面试官放弃这个问题了。囧)。这就是你做的,是吧?

我:这个只是统计模型,现在不是都统计与规则相结合吗,我在统计模型之后,还用K-means算法对错误实例进行聚类,得出一系列纠错规则。

面试官:怎么聚类的?

我:一个事件成分,提取它周围的特征,让后利用这些特征,计算距离,进行聚类。(感觉说的好烂。。。完全没有说清楚。。。还是把自己做的东西的细节忘记了。)

面试官:cos距离?欧式距离?

我当时想了半天用的啥距离都没想起来,想了想公式的样子,说:欧氏距离。这些距离不都是一个简单的公式吗,说的很高大上的样子。

面试官:是。

我:我做的这个就是前边用统计模型,后边用规则进行纠错的方法。

面试官:嗯,可以。你看你有什么问题吗?

我:。。。(沉默一会儿,因为我真不知道问啥。),我没啥问题,你跟我说说呗。(我在本科班级群里说了这个之后,祥子说,你应该问一些问题,否则面试官会觉得你来这个公司的意愿不是很强烈。万老板说知乎上看到过这个,应该问问这个职位在公司的发展之类的。。。。。囧,我还真不知道有这回事。)

面试官:我也没啥问题了。那就这样吧,你回去等我们通知吧。

======================30分钟的面试就这么结束了===================

出来之后,和ZZH聊了会,从他那得知,ZYW过了一面,在进行二面。这才知道,你回去等我们通知吧=你的一面挂了,走好不送。

然后在万老板的带领下,逛了逛华科,去华科的百景园食堂蹭了顿饭(才让万老板破费30多元。。。囧),还挺好吃的。聊了聊华科、聊了聊武科大,自己默默对比了一下,一句话,说多了都是泪。

饭后踏上返校的公交,第一次在公交上睡着了,还好是终点站(囧),睡醒之后,转车回到了学校,that’s all.

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后来想了想,在自我介绍的过程中,没有提到简历中几个我参与的项目经验(可以多扯点),对本科自己动手做的东西也没有说(至少能体现一点动手能力吧)。

总之,就是面试之前应该好好准备准备,至少对自己做过的东西也应该比较清楚。

这就是第一次面试的经验,其他形式的面试也没经历过。

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