最近有粉丝朋友希望我写一些互联网公司的技术面经，现整理一波面经供大家参考，希望大家能有所收获。本文分享阿里巴巴的算法岗面经，后期会继续分享如腾讯，字节，百度等互联网公司的面经。

阿里巴巴我总共被捞2轮，总共7次面试（含笔试）。总的来说，阿里的笔试和面试题都难度较大，笔试题的难度我感觉仅次于字节，面试的问题很有阿里的风格，面试官希望你能答出问题的本质，并且能有一些自己的思考。

先介绍下本人情况：学历背景为双985，方向为nlp/推荐广告，3篇一作A类SCI论文，有国奖。第一轮内推的阿里淘系部门，第3面的时候挂掉，第二轮转到另一个淘系部门，最终拿到offer。

一、笔试

我是8月24号参加的阿里笔试，其实这时候时间已经很晚了，因为很多同学都面试完成了，我拖这么晚主要是想准备充分一点，然而也并没有很充分……大家明年投阿里一定要早点参加笔试呀。

阿里的笔试是分场次的，一周有好几次，官网查看场次，任选一场参加就行。笔试时间一个小时，写两道算法题，题目难度较大。我做的两道第一道是DFS的题目，花了接近30分钟AC。第二道是一个三维动态规划问题，用python写的，AC了20%提示超时，应该算法优化有问题，没想出最优解，本来想改成C++看能不能多AC一些，可惜后面没时间了。

笔试结束的第二天下午快到5点的时候接到阿里的电话，通知明天早上面试。有趣的是来电显示居然被标注了诈骗……，但我看是杭州的，还是接了……

二、面试

这面是电话面，也叫简历面，全程快1个小时。先是做了一个简单的自我介绍，然后让我介绍一个我认为最满意的项目。这轮没有深挖项目，主要是问在这个项目中，我解决了什么问题，为什么要这样解决，为什么其他人没用这种方法等等。主要是考察在项目中遇到问题，解决问题的能力，以及一些处理问题的思路。最后让我写了一道算法题：二叉搜索树删除一个节点应该如何实现，由于我之前写过很多次，所以比较顺畅的就写出来了。

这面结束后两、三天收到下一面通知。

三、面试

这轮面试的面试官人很和善，问的问题虽然很深入，但都是以一种相互讨论的形式进行。首先还是做一个自我介绍，然后介绍一个相关的项目，开始深挖项目。

接下来是一些基础的机器学习问题，大致如下：

1、处理过拟合的方法

2、正则化，L1和L2的理解和区别

3、介绍一下Adam优化器，再推一下Adam的公式

4、逻辑回归为什么损失函数是交叉熵

5、数据维度爆炸怎么办

6、讲一讲Bert的原理，画出计算的流程图

最后是算法题：最长回文子串：给一个字符串，找到其中最长的回文子串。

用动态规划比较顺畅的就写出来了，面试官问还有不有更好的方法，我说了中心扩散法，可以把空间复杂度降下来。面试官说不错，只讲了下思路没有写代码。

上午面试结束后，下午就收到了感谢信......第一次感受到了面试时谈笑风生，反手就被挂的感觉……不讲武德啊......

四、面试

第一轮挂掉之后不甘心，又在牛客上找了一个淘系部门的直推。第一天按照指定邮箱投递过去，第二天就接到电话面试。

这一轮是HR打来，声音很温柔的小姐姐。先是问了一下基本情况：学校，成绩排名，论文，哪里人等等，然后聊了聊简历上的内容。最后HR居然给我出了一道业务题，让我谈谈我的解决方案，题目大致是怎么在现有的基础上优化搜索。最后HR说，她听不懂，就只想看看我解决问题的思维方式。这时我内心OS：阿里，不愧是你呀......

第二天通知面试通过，准备下一场。

五、面试

还是常规的自我介绍，然后介绍项目，随后面试官开始深挖项目。对项目里面用到的技术问得很深，会让你说明为什么要这样做，这样做准确率具体能提升多少。

问了一些深度学习的知识，印象深的问题如下：

1、为什么神经网络的权重参数不能初始化为0

2、为什么线性回归和逻辑回归的权重参数可以初始化为0

3、把神经网络的前向、反向传播、梯度下降大致描述一下。

算法题：给一个二叉树，返回节点值的锯齿状层次遍历。

这面算法题难度不大，用广度优先搜索写出来了。过了几天通知面试通过。

六、面试

这轮应该是leader面，后面问HR说是个P9的大佬...

还是常规的自我介绍，再介绍项目。项目介绍完之后，面试官说不是很关心项目，主要是看候选人的思维发散和解决问题能力，于是上来就给了一个实际业务题。

某宝里面有一些不遵守规则的用户，可能会发布一些虚假的链接或者色情的链接，怎么样高效的把它们检测出来，说下思路和具体方法实现。如果用户数据很大，比如上亿级别，应该怎么处理。

这个问题和面试官讨论了接近40分钟，从最开始的数据处理，到后面模型训练，提升，优化。最后面试官说这轮可以了，不考算法题了。过了几天通知面试通过，HR小姐姐还发微信说好好准备下一轮。

七、面试

这轮是其他部门的leader交叉面，大概面了1个小时，这轮主要是考察的对技术前沿方向的把握。上来还是先自我介绍，让我在简历上挑一个项目讲。让我讲清楚项目用到的技术，有什么突出或者领先的。

然后问我最近的nlp技术发展是怎么样的，如果现在不考虑其他限制，让我选一个nlp的方向，我会选哪个，为什么。

再后面就是问了下觉得笔试题难吗，谈一谈对所投部门的看法，以及对以后自己技术成长上有什么希望。这一轮对前沿技术和部门发展讨论的比较多，也没有写代码题。

接下来就是漫长的等待过程，大概过了一周多，一个部门的师兄加我，说面试通过，让我等着offer审批就行。然后又过了一周多，等来了意向书。

总结

总的来说，阿里的难度较大，面试官都很有阿里的风格，不会局限于一些表面的问题解决，面试官希望你能答出更深层次的原因和解决方案。

记得在第二轮第三面反问环节中，面试官说现在并不缺普通的算法工程师，希望能招到一些真正解决技术痛点的人才。所以大家以后投阿里，可以多往这方面准备，有针对性的准备才能有满意的收货。

听说转发、点赞的人都能收获满意的offer，你的点赞，转发是小哇创作最大的动力，我们下期再见。

（你好，我是小哇同学，是一名算法工程师，学历背景为双985，曾获国家奖学金。在2020年秋招中收获了一些互联网大厂的offer，包括：BAT，字节跳动，拼多多等，多数为ssp。我曾参加过一些知名公司举办的全国人工智能算法大赛，多次取得top1%的成绩。我会在gzh：【小哇同学】，分享计算机领域学习干货，互联网内推名额，大学、读研规划）