字节 NLP | 三大部门七场面试，终拿字节AI NLP 算法offer

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写在前面

背景美本cs+英硕ai在读，无paper无实习无研究无比赛。方向是深度学习、nlp，项目主要是情感分析 和模型蒸馏。leetcode 刷了大概二三十道的样子。

今年在项目组同学的建议下准备一起找个暑期实习，几个认识的人能去一个厂实习最好。前后投了循环智能、阿里、字节、百度、腾讯、快手六个厂。其中快手简历投了以后就没回复了。目前拿到了字节的offer，百度和阿里还在面试流程中。全程只有百度做了笔试，其他公司都是HR直接捞简历开始面试。（项目组里四个人，我去了字节，一个去了腾讯，一个去了阿里，还有一个读phd，大家都有光明的未来。）

循环智能

循环智能是春招拿到的第一个面试，一面就挂了。感触比较深的是这个公司的面试一直在问一些基础概念和api的东西，基本上不会参考你的简历之类的。主要问到了

• 动量优化

• adam优化

• bert调参

• bias和variance的区别

• svm为什么要用核函数

• transformer多头的意义是什么

之类的基本概念。面试一小时，基本上都是问答式的轰炸，忘了最后有没有让手撕代码了，反正挂了。

字节跳动

其实字节的面试经历比较复杂，先是投的搜索部门的nlp实习，两轮技术面一轮hr面通过后等了大半个月，应该是没有hc了，被拒。

之后hr给我主动转岗到商业变现部门，面了一面，发现方向不对，这个部门的岗位是做机器学习的。

然后又被转岗到data部门，面了一下推荐算法实习，方向依旧是深度学习和nlp，两轮技术面，一轮hr面，拿到offer。

其实搜索部门的面试体验非常好，两位技术面的面试官都很友善，技术力也很足，甚至对于我手上做的项目给了很多优化的建议。但是整个部门的面试流程效率特别低，面试结束后等了三周才给出拒绝的结果，非常搞人心态+影响后续岗位的面试流程。

搜索部门第一轮技术面：1小时

前半小时面简历，主要问了下我项目过程中提到的模型，实现的时候遇到的问题，优化方案之类的。

• 让我手写了下交叉熵的公式

• 问了下模型蒸馏的损失函数