NLP方向，跳槽之前在一家小厂，历经1个多月的刷题复习+1个多月的面试，社招也基本结束了，记录一下其中的面试题，希望对大家有用~

提示：想看面经的同学直接拉到分割线下面就行

知乎上有个问题是"https://www.zhihu.com/question/265048690/answer/1995636426">有哪些行为堪比「1949年加入国民党」？ 那么我觉得我选择在2022年跳槽也算是一种吧[捂脸]。

2022年大环境不太好，整体hc(head count)比2021年少了很多，回想2021年，各个候选人所到之处，各家大厂中厂竭诚欢迎，hc充足，大家挑花了眼，那种生机勃勃，万物竞发的景象犹在眼前，没想到短短一年之后，居然情况急转直下

情况介绍：我主要做nlp，也涉及到多模态和强化学习的东西。2022年的大环境比较差，能投的公司不是很多，比如腾讯，主要还是高级别的，所以腾讯我就没投（说得好像我投了能面过一样...）

面了的公司包括抖音，蚂蚁，滴滴，小红书，寒武纪，还有一些国企和研究院，比如北京智源人工智能研究院，某国内金融公司，其他的用来练手也面了一些，比如蔚来汽车，吉利汽车，华人运通，boss直拒，还有一些AI制药公司，比如碳硅智慧，拿到了其中大部分offer，当然我自己也遇到一些拉胯情况，比如小红书二面挂[笑哭]

这一个多月面下来，总体面试考察主要包括下面几个模块：代码题+项目细节+八股文+场景题，其中：

1，代码题，写不出来大概率还是要跪的，我觉得刷200道左右一般就问题不大。200道争取达到肌肉记忆，就是给出你题目你要10s之内给出思路，哪怕没有bug free，但是一定要保证有思路。有一点要注意，200道高频题刷2遍，好过400道题目刷一遍，重点还是刷高频题。另外推荐的刷题地址，里面可以选择公司和标签：

2，项目细节我的感触最深，有些面试官会问的很细，在不断的试探我们的边界，所以项目细节还是要准备到位。通过这段时间的面试我反而对项目的理解更深刻，不知道这算不算面试给我带来的收益？这里有一个提高通过率的小trick：可以和1个或者多个靠谱小伙伴一起，让大家看对方的简历，假设自己是面试官，然后针对项目出一些题目，这样一来可以查漏补缺，有点co-teaching的感觉，这个方法还是挺管用的，大家可以试试~

3，八股文的话主要围绕项目出题，比如你做了强化学习的东西，那么常见的reinforce，actor-critic，on policy和off policy的区别，一定要掌握。比如你项目用到了swin-transformer，那么swin-transformer和传统的transformer的区别是什么，patch merging怎么做的，要清楚。

4，场景题可能是大厂喜欢考察，小厂不一定问。

废话不多说，面经奉上：

总结：这一面压力不小，而且面试官从一开始就多次打断我的说话，说我目前做的项目没意义，而且表情好像不耐烦，不知道是不是晚上面试耽误他下班了。这是我体验最差的一场面试，当时我有点想和他怼起来，但是想想还是忍住了，最后挂了也是意料之中

总结：这一面我以为面试官只会问多模态，不会问强化学习，没想到这个面试官好厉害，强化学习也很懂，真的很强啊，我比较好奇，他们哪里来那么多时间看那么多领域的东西

总结：给我来了一道hard题目，我以为我要挂了，结果没几分钟HR告诉我过了

总结：这一面的面试官很和蔼，一直笑呵呵的，后面就是闲聊了，体验很不错

这和我想的蚂蚁的面试不太一样，我以为蚂蚁的代码题会容易一些呢，之前看到的面经，蚂蚁的代码题一般以medium为主

总结：聊天聊了一会，最后还让我写代码题我是没想到的。。

总结：这个二面体验也不错，面试官手机响了还跟我说了声抱歉，很有礼貌

1，高密度的面试挺累的，所以我建议分阶段面试：前期面试一些练手的小公司，同时这些小公司也不能太水，不然达不到练手的效果，然后比如隔一周时间稍微总结下，接下来正式面试自己的dream company

2，结对跳槽是个不错的选择，这次跳槽我和朋友一起跳，相互给对方出题，相互吐槽自己遇到的奇葩面试官，比自己一个人跳槽有趣的多。这次面试的复习过程也得到了很多大佬的帮助，比如 @Notic @顾逸 @还我漂漂拳 @马东什么 给了我很多指点和建议，没有他们的帮助我估计面试通过率下降一半，所以内心真的特别感谢~

3，针对有些大厂，流程可能有些长，建议速战速决（比如约面试时间，如果准备好了，那面试安排的越早越好），不然拖得太久了可能被流程里面更match或者更优秀的候选人挤掉

如何对待面经：

现在市面上面经很多，我的感受是要有的放矢，避免对面经的过拟合，比如我之前也看了很多学长学姐的面经，里面很多传统机器学习的问题，比如GBDT，xgboost之类的，我这次面试，也花了不少时间准备了一些相关内容，然而面试的时候，GBDT，xgboost之类的压根就没遇到，白白准备了半天。

究其原因，一个是因为他们的简历有相关内容，所以面试官会问，第二个原因也可能是大家遇到的公司类型不一样，有的喜欢顺带考察一些机器学习的内容。所以大家如果时间紧张，那看面经的时候，发现面经里面很多问题不会，不用太过担心，把项目相关的基础知识+常见八股搞懂就可以了。当然了如果你还是不放心，或者你要面试的部门可能考察，那可以花几天准备下。