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[心得] 新加坡 Bytedance NLP Scientist 面試

看板Soft_Job標題[心得] 新加坡 Bytedance NLP Scientist 面試作者
a75468
(所以我說)
時間推噓 8 推:8 噓:0 →:6

趁著版面上一波字節的心得分享文也來分享一下我自己的經驗

在 Linkedin 上被字節的 HR 接觸後表明有興趣,之後就開始了面試流程

- 背景

112 學碩

工作經驗兩年多

Leetcode 人權

https://imgur.com/a/8kUZIxX

一篇 workshop paper

- 前言

面試過程都是使用字節自家的通訊軟體 Lark

收到 HR 的信後立刻安排了一個禮拜後進行一面,

這部分倒是跟我想像的有點出入,

原本以為會先跟 HR 通話了解一下這個職位在幹嘛之類

- 一面

先是基本的自我介紹跟討論之前工作經驗的某個 task 演算法怎麼設計

後來聊了一下 paper 的細節

聊完前面的部分大概 30mins 也去了

最後看時間剩下不多問了個求 top-k element 的題目

口頭描述各種解法跟複雜度後,在 local 端的 terminal 實現 quick seleciton

面試官沒什麼問題就結束了這個面試

結束後三十分鐘內收到二面邀請(鬼之效率)

- 二面

前半部跟一面差不多

然後被問了個期望值相關的題目

因為之前沒有料到會有這種題目,沒有複習機率差點掛在這題

用高中數學硬尻跟想辦法陳述一個簡化過的題目後,面試官就繼續面試的流程

接著問了 Edit distance 的 weighted 版本,

因為所剩時間不多,速速寫了二維 DP 的解法給面試官,

面試官說沒什麼問題就結束了這個面試

這次面試幾天後才收到三面邀請,大概是期望值那題還是答的太差了

- 三面

跟北京的字節 NLP 大頭面試,

這次倒是沒有聊到我之前的經驗,很多時間花在考 Transformer 的設計想法上,

問得非常非常的細(例如 query 的除根號 dimension 是在幹嘛之類的)

大概花了四十分鐘之後,面試官問 你能不能聊聊你熟的 ML 知識

就聊了一下 gradient exp/van 跟 RNN 在幹嘛後就結束了這次面試

這場直接對到大頭也才知道,

原來字節在關於教育產品上(智慧檯燈)也投了蠻多的力氣在上面

- 結果

offer get,不過我自己有其他的考量就婉拒了 offer

- 感想

跟板上的心得不太一漾的是,

字節的 HR 端在流程中給我的感受蠻好的,

流程進行的速度也非常驚人,真的沒有遇過公司 virtual 面試三十分鐘後直接給結果

大頭對於 ML 的技術理解也蠻深的,不是只看五分鐘學好 ML 的那種主管,

總而言之,整體面試下來感覺字節的確是可以自稱自己是一家 AI 公司這是沒有問題的。

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※ PTT留言評論
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cksxxb12303/06 19:37太強了

ken9024203/06 19:48刷了1192題太神了吧

baobomb03/06 19:58字節之前面 真的就是HR動作超快 都是每一round面完當天

baobomb03/06 19:58直接有結果

PHEj03/06 20:07厲害推!

shiauji03/06 21:37太神了吧

chanhou03/06 23:10bytedance 的確是很快就知道結果

chanhou03/06 23:10也許他已經算不錯的了

chanhou03/06 23:10但如果體驗過 shopee 的 hr 流程,就會覺得 bytedance

chanhou03/06 23:10 的有點陽春

chanhou03/06 23:10沒比較沒傷害 XD

tnfshjcc03/07 00:04推推 刷題就是讚

taipoo03/07 02:02大神

tsu71078503/08 04:12你是鬼吧 偷刷題不揪喔