1.自我介绍

2.项目介绍

3.项目改进优化的点，怎么导入图谱知识加强实体表征

4.反问

一面面试官人特好，而且很随和，没有八股文没有code，总体面试体验很棒，大概面了45分钟

1.自我介绍

2.项目介绍（很详细，从预训练语料到loss，然后到应用场景，模型上线细节，评测，全讲了一遍）

3.loss设计tripletloss和交叉熵loss各自的优缺点，怎么选择

4.介绍一下attention机制

5.介绍一下ernie模型

6还有什么其他比较基础的Nlp技术，我回答中包括了ner，于是问我目前比较流行的ner模型，我回答了bert\flat

7简单介绍一下flat及对于嵌套式语料的融合方式

8.code

topK两种方式

相关知识点：堆分治

相关知识点：堆分治

（暴力，快排）

二面是二对一，面试时长达到了惊人的两小时，而且那天刚好杭州突然天气转凉，刮风下雨，坐在实验室外面冷得发抖，喉咙也干的不行。二面压力应该是最大的吧，问得很细致。

1.自我介绍

2.项目介绍

3.调参技巧，评估指标

4.模型不收敛原因分析，解决方案（学习率，权重初始化，数据标注，样本不平衡问题等等

5.梯度消失和梯度爆炸原因分析及解决办法（激活函数，网络层次，正则化

6.介绍transformer（从encode端到decode端完整的说了一遍

7.提升指标的一些trick调参之前说过了，就说了加对抗训练，及实现细节

8.模型蒸馏work的原因，具体实现方式

三面对细节要求较高，基本都是一些比较基础的深度学习的知识

这里我不得不先吐槽一下，我一度以为凉了，结果3.31才给我更新了状态说是主管面。隔了将近半个月。

1.自我介绍

2.项目介绍

3.项目优化的点，模型迭代多少个版本解决了什么问题

4.你觉得对你模型提升最大的点在哪里

5.局限性

6.如果过来实习的实习时间和时长

四面是个女主管，语气很好比较温柔，就是太能拖了，拖了半个月。。然后这里还有一个小插曲，4.1号那天开了个愚人节玩笑，我流程显示已经终止了。

结果后来hr过来沟通说是流程太久没更新自动释放的，后来过了几天又给我恢复了。

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