阿裡面試演算法

❶ 阿里巴巴的招聘流程，技術崗位一般幾輪面試

阿里巴巴招聘技術崗位的流程:

依次進行三輪面試：初面、復面、以及hr面。

每通過一輪即可進入下一輪，三輪全過即為通過。

(1)阿裡面試演算法擴展閱讀

面試技巧

招聘中的「經典七問」

招聘過程中常要問到的問題極其釋義總結如下：

以往工作中您的職責是什麼？――如果描述不清，可見即使有相關工作經驗，其系統性全面性也值得懷疑。

請講一下您以往的工作經歷。――考察應聘者的語言組織及表達能力，以及描述的條理化。

您以往的工作經歷中最得意最成功的一件事是什麼？您的長處是什麼？――從應聘者的回答中，可了解他是注重個人成功還是注重團隊協作。

您感覺還有哪方面的知識、技能或能力需要提升？――「提升」一詞比較委婉，一方面考察其態度是否坦誠，另一方面，也為日後的員工培訓增強針對性。

對於新的工作崗位您有什麼設想？如何開展工作？――這涉及到員工的職業生涯設計，更有關員工工作的穩定性。

您離職的原因是什麼？――這是必須要問的問題，涉及員工和組織的融合性。

您對薪金待遇和福利有什麼要求？――這個問題的重要性更是不必多言。

❷ 如何准備機器學習工程師的面試

機器學習方面的面試主要分成三個部分：
1. 演算法和理論基礎
2. 工程實現能力與編碼水平
3. 業務理解和思考深度

1. 理論方面，我推薦最經典的一本書《統計學習方法》，這書可能不是最全的，但是講得最精髓，薄薄一本，適合面試前突擊准備。

我認為一些要點是：
統計學習的核心步驟：模型、策略、演算法，你應當對logistic、SVM、決策樹、KNN及各種聚類方法有深刻的理解。能夠隨手寫出這些演算法的核心遞歸步的偽代碼以及他們優化的函數表達式和對偶問題形式。

非統計學習我不太懂，做過復雜網路，但是這個比較深，面試可能很難考到。

數學知識方面，你應當深刻理解矩陣的各種變換，尤其是特徵值相關的知識。

演算法方面：你應當深刻理解常用的優化方法：梯度下降、牛頓法、各種隨機搜索演算法（基因、蟻群等等），深刻理解的意思是你要知道梯度下降是用平面來逼近局部，牛頓法是用曲面逼近局部等等。

2. 工程實現能力與編碼水平
機器學習從工程實現一般來講都是某種數據結構上的搜索問題。

你應當深刻理解在1中列出的各種演算法對應應該採用的數據結構和對應的搜索方法。比如KNN對應的KD樹、如何給圖結構設計數據結構？如何將演算法map-red化等等。

一般來說要麼你會寫C，而且會用MPI，要麼你懂Hadoop，工程上基本都是在這兩個平台實現。實在不濟你也學個python吧。

3. 非常令人失望地告訴你盡管機器學習主要會考察1和2
但是實際工作中，演算法的先進性對真正業務結果的影響，大概不到30%。當然演算法必須要足夠快，離線演算法最好能在4小時內完成，實時演算法我沒搞過，要求大概
更高。

機器學習大多數場景是搜索、廣告、垃圾過濾、安全、推薦系統等等。對業務有深刻的理解對你做出來的系統的結果影響超過70%。這里你沒做過實際的項目，是
完全不可能有任何體會的，我做過一個推薦系統，沒有什麼演算法上的高大上的改進，主要是業務邏輯的創新，直接就提高了很明顯的一個CTR（具體數目不太方便
透露，總之很明顯就是了）。如果你做過實際的項目，一定要主動說出來，主動讓面試官知道，這才是最大最大的加分項目。

最後舉個例子，阿里內部機器學習挑戰賽，無數碾壓答主10000倍的大神參賽。最後冠軍沒有用任何高大上的演算法而是基於對數據和業務的深刻理解和極其細致
的特徵調優利用非常基本的一個演算法奪冠。所以啥都不如真正的實操擼幾個生產項目啊。

❸ 都快2021年了，演算法崗位應該怎樣准備面試

說到演算法崗位，現在網上的第一反應可能就是內卷，演算法崗位也號稱是內卷最嚴重的崗位。針對這個問題，其實之前我也有寫過相關的文章。這個崗位競爭激烈不假，但我個人覺得稱作內卷有些過了。就我個人的感覺，這幾年的一個大趨勢是從迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里媽媽實習的時候，那個時候我覺得其實對於演算法工程師這個崗位的招聘要求甚至包括工作內容其實業內是沒有一個統一的標準的。可以認為包括各大公司其實對這個崗位具體的工作內容以及需要的候選人的能力要求都不太一致，不同的面試官有不同的風格，也有不同的標准。

我舉幾個例子，第一個例子是我當初實習面試的時候，因為是本科生，的確對機器學習這個領域了解非常非常少，可以說是幾乎沒有。但是我依然通過了，通過的原因也很簡單，因為有acm的獲獎背景，面試的過程當中主要也都是一些演算法題，都還算是答得不錯。但是在交叉面試的時候，一位另一個部門的總監就問我有沒有這塊的經驗？我很明確地說了，沒有，但是我願意學。

接著他告訴我，演算法工程師的工作內容主要和機器學習相關，因此機器學習是基本的。當時我就覺得我涼了，然而很意外地是還是通過了面試。

核心能力

由於我已經很久沒有接觸校招了，所以也很難說校招面試應該怎麼樣准備，只能說說如果是我來招聘，我會喜歡什麼樣的學生。也可以理解成我理解的一個合格優秀的演算法工程師應該有的能力。

模型理解

演算法工程師和模型打交道，那麼理解模型是必須的。其實不用說每一個模型都精通，這沒有必要，面試的時候問的模型也不一定用得到。但更多地是看重這個人在學習的時候的習慣，他是淺嘗輒止呢，還是會刨根究底，究竟能夠學到怎樣的地步。

在實際的工作當中我們可能會面臨各種各樣的情況，比如說新加了特徵但是沒有效果，比如升級了模型效果反而變差了等等，這些情況都是有可能發生的。當我們遇到這些情況之後，需要我們根據已知的信息來推理和猜測導致的原因從而針對性的採取相應的手段。因此這就需要我們對當前的模型有比較深入地了解，否則推導原因做出改進也就無從談起。

所以面試的時候問起哪個模型都不重要，重要的是你能不能體現出你有過深入的研究和理解。

數據分析

演算法工程師一直和數據打交道，那麼分析數據、清洗數據、做數據的能力也必不可少。說起來簡單的數據分析，這當中其實牽扯很多，簡單來說至少有兩個關鍵點。

第一個關鍵點是處理數據的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece這些常用的數據處理的工具會不會，會多少？是一個都不會呢，還是至少會一點。由於各個公司的技術棧不同，一般不會抱著候選人必須剛好會和我們一樣的期待去招人，但是候選人如果一無所知肯定也是不行的。由於學生時代其實很少接觸這種實踐的內容，很多人對這些都一無所知，如果你會一兩個，其實就是加分項。

第二個關鍵點是對數據的理解力，舉個簡單的例子，比如說現在的樣本訓練了模型之後效果不好，我們要分析它的原因，你該怎麼下手？這個問題日常當中經常遇到，也非常考驗演算法工程師對數據的分析能力以及他的經驗。數據是水，模型是船，我們要把船駛向遠方，只懂船隻構造是不行的，還需要對水文、天象也有了解。這樣才能從數據當中捕捉到trick，對一些現象有更深入的看法和理解。

工程能力

雖然是演算法工程師，但是並不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。當然這往往不會成為招聘的硬性指標， 比如考察你之前做過什麼工程項目之類的。但是會在你的代碼測試環節有所體現，你的代碼風格，你的編碼能力都是你面試的考察點之一。

並不只是在面試當中如此，在實際工作當中，工程能力也很關鍵。往小了說可以開發一些工具、腳本方便自己或者是團隊當中其他人的日常工作，往大了說，你也可以成為團隊當中的開發擔當，負責其團隊當中最工程的工作。比如說復現一篇paper，或者是從頭擼一個模型。這其實也是一種差異化競爭的手段，你合理地負擔起別人負擔不了的工作，那麼自然就會成為你的業績。

時代在變化，行業在發展，如今的校招會問些什麼早已經和當年不同了。但不管怎麼說，這個崗位以及面試官對於人才的核心訴求幾乎是沒有變過的，我們從核心出發去構建簡歷、准備面試，相信一定可以有所收獲。

❹ 現在研究演算法工資怎麼樣能否高薪本人要用一年的時間刷題了，學演算法導論，做阿里百度面試題，求大神小

研究演算法還有工資？鬧哪樣……基本上這些都是軟體工程師死掐出來的……

❺ 阿里巴巴 演算法工程師 筆試主要考哪些方面

（一）參加全科（四科）考試條件： 1、工程技術或工程經濟專業大專（含大專）以上學歷，按照國家有關規定，取得工程技術或工程經濟專業中級職務，並任職滿3年。 2、按照國家有關規定,取得工程技術或工程經濟專業高級職務。 3、1970年(含1970年)以前工程技術或工程經濟專業中專畢業，按照國家有關規定，取得工程技術或工程經濟專業中級職務，並任職滿3年。 （二）免試部分科目的條件： 對從事工程建設監理工作並同時具備下列四項條件的報考人員，可免試《建設工程合同管理》和《建設工程質量、投資、進度控制》兩科。 1、1970年（含1970年）以前工程技術或工程經濟專業中專（含中專）以上畢業； 2、按照國家有關規定,取得工程技術或工程經濟專業高級職務； 3、從事工程設計或工程施工管理工作滿15年； 4、從事監理工作滿1年。 （三）報考條件中，從事相關專業工作年限的計算截止到2005年年底。 考試科目、考試成績管理 --返回頂部-- 考試科目：考試設4個科目，具體是：《建設工程監理基本理論與相關法規》、《建設工程合同管理》、《建設工程質量、投資、進度控制》、《建設工程監理案例分析》。其中，《建設工程監理案例分析》為主觀題，在試卷上作答；其餘3科均為客觀題，在答題卡上作答。 成績管理：參加全部4個科目考試的人員，必須在連續兩個考試年度內通過全部科目考試；符合免試部分科目考試的人員，必須在一個考試年度內通過規定的兩個科目的考試，方可取得監理工程師執業資格證書。

❻ 大廠面試通常要好幾輪，一般都會問哪些問題

Lucene全文搜索的原則你怎麼看待這適合發展，為什麼？我回應面試官的問題：評估我的面試表現我應該在我的技術堆棧中添加什麼？你有接下來的面試嗎？ 總結一邊有超過50分鍾，了解到他是一名舊工作人員來自接受采訪的交界，這比我更大，而且我總是在談論它。最後三個問題是我問面試官。當我回答時，我還有機會要求下一個面試：競爭非常激烈，但機會仍然存在。

可以看出，問題並不是很困難，但有必要對面試官進行比較高的評估，或者需要某種表達能力和對技術對技術的基本理解。如果您回答問題，您可以做一些適當的擴展，自然會議讓面試官對您進行了不同的評估。我會回答這個問題並按照步驟操作：首先回答性質，回答具體細節，最後做一些平常的編程。通過這種方式，它將讓面試官覺得您真的在這項技術中。

以下是三面遇到的問題：自我介紹，不超過3分鍾（這次似乎很長一段時間，超過2分鍾）說，哪個項目更熟悉這個項目為什麼？已經使用了哪種架構，如何設計資料庫？什麼表是資料庫，為什麼你有這些表？什麼是主要的核心模塊，如何在模塊之間進行通信會議在哪裡？如何保存會話狀態，哪些方法，如何區分如果分布式會話，您如何管理？您是否學習數據結構和演算法（當然），談論兩點搜索的過程說快速行的過程，寫偽代碼例如，在JDK源代碼中了解設計模式，該源代碼使用您的設計模式你問我（上面的三個問題）嗎？

❼ 昨天去阿裡面試，上來就出了一個演算法題，當時沒想出思路，現在也仍沒有思路，大家來看一下此題。

我覺得這個問題帶有更多的數學成分.
雖然我也不會證明,但是直覺感覺沒有什麼最優構造,也許可以考慮用一下蟻群演算法這類的非精確演算法來求得一個較優解.
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剛才稍微嘗試了一下,似乎兩個三叉路口(既是你配圖那種結構)都是120°正三叉的情況非常優,正在考慮能不能證明這是最優解.

❽ BAT 前端工程師面試對演算法一般有怎樣的要求

一般BAT招聘人才有社招和校招的區分，考究演算法的方式也都不同。

這種源於知識的內在求之動機，在很長一段時間里是寶貴的。

❾ 大公司筆試面試有哪些經典演算法題目

1、二維數組中的查找

具體例題：如果一個數字序列逆置之後跟原序列是一樣的就稱這樣的數字序列為迴文序列。例如：{1, 2, 1}, {15, 78, 78, 15} , {112} 是迴文序列, {1, 2, 2}, {15, 78, 87, 51} ,{112, 2, 11} 不是迴文序列。現在給出一個數字序列，允許使用一種轉換操作：選擇任意兩個相鄰的數，然後從序列移除這兩個數，並用這兩個數字的和插入到這兩個數之前的位置(只插入一個和)。現在對於所給序列要求出最少需要多少次操作可以將其變成迴文序列？

❿ 阿里2022演算法筆試多少道題

具體多少到題可以查看往年演算法筆試的題目，考試條件：
1、工程技術或工程經濟專業大專（含大專）以上學歷，按照國家有關規定，取得工程技術或工程經濟專業中級職務，並任職滿3年。
2、按照國家有關規定，取得工程技術或工程經濟專業高級職務。
3、1970年(含1970年)以前工程技術或工程經濟專業中專畢業，按照國家有關規定，取得工程技術或工程經濟專業中級職務，並任職滿3年。