面经详情

我在研究生期间是做机器学习工作的，期间接触传统的机器学习算法和深度学习比较多。面试官先让做了个自我介绍，然后问了简历上的项目的问题，然后问决策树是怎么实现的，后来又问到决策树的分布式怎么实现，我表示我不知道（都没了解过），然后问我对分布式了不了解，我说不了解，又问如果要你做分布式的话要考虑什么问题，答得不好，最后问问面试官是否很看重分布式，他说是的，所以我就知道我没戏啦。...查看更多

360机器学习面试 一面 1、每个项目都说了一遍，面试官更关注机器学习、数据挖掘相关的项目 2、c++里的概念：多态？ 3、数据结构：快排的基本过程，不用写代码 4、linux命令：给出一个文本文件，每行格式“IP--time other”，怎样找到出现次数最多的IP（cat file|cut -d'--' -f1|sort|uniq -c|sort -k 1,1 -n -r|head 1） 5、机器学习模型：sigmoid函数，SVM的思想，聚类的过程，k-means怎样判断好坏 6、业务相关：搜索“沧州苹果”，如何判断用户想找水果还是手机？以此来显示搜索结果？ 7、做机器学习你有什么优势？ 二面 1、解释一步随机游走（项目里提到的），讲一下这个项目 2、现在不是机器学习方向，如何学习机器学习的？ 3、学习过程中体会最深，或最感兴趣的点，讲一下 4、讲解现在做的项目，让面试官能理解听懂 5、写代码：去掉字符串中重复的空格 6、linux命令：awk，sed会不会用？没有考，只是问了下 7、你如何做聚类/分类？包括如何提特征，如何做 三面： 自我介绍、描述 项目中印象最深的点 爱好 之前做团支书，觉得最需要具备什么 找工作最看重什么 （很快就结束了……）...查看更多

在招聘会上投的简历，是部门的主管面的，主要就是针对你的简历以及简历上的项目进行询问。然后收到笔试和面试通知，去他们公司面，公司有门禁，然后没有前台美美，害我在那儿傻傻的站了好久，推门搞出动静，文员姐姐才来开门，不过文员姐姐很nice。进去之后就是在空座位上进行笔试，有6页纸，涉及的方面有C++,编程，算法实现，排序时间复杂度等等，形式是简答题，编程填空题，大题；笔试时间一个小时，做完没做完都交，可悲的是身为学渣的我没做完。 然后安排专员进行面试，现场给两道题编程完成功能，只要填写两句话就可以了，C++,因为就上课学了一点儿，没怎么用过，不会。然后面试官给你看答案，然后看简历，还有一张题目纸，一张打分纸，根据那张题目纸，一个个的问，一个个的打分，间插你的简历上的东西。如果没有一定的实力，还是不要轻易去尝试这个职位，因为问的问题好细，好专业，面试官就是算法出身，并且编程还挺牛。...查看更多