机器学习数据挖掘工程师

一面 1.介绍项目 2.考研意向，是否确定要工作不考研 3.写代码：在二叉树结点结构中加一个指针域，使其指向层次遍历的下一个结点，特别地，每一层的最后一个结点为空 4.写代码：实现一个简单的单例模式，在多线程环境下呢？ 5.常见排序算法分析 开放性问题： 6.平常的开发环境，对linux的熟悉程度 7.对大数据的熟悉程度，分析mapreduce的底层实现、适用范围 8.详细问项目细节 9.怎么对一个算法做测试和调试 二面 先自我介绍 1，给我一个数组［1，2，5，10，20，50，100］，可以从里面取若干个数，要求得出和为100的不同取法有多少？ 　　提示：用递归的思想:sum(n)=sum(n-1)+sum(n-2)+sum(n-5)+sum(n-10)+sum(n-20)+sum(n-50)+sum(n-100); 　　特别地，当n<0时，sum(n)=0; 当n=0时，sum(n)=1; 2，在平面内有坐标已知的若干个点P0...Pn，再给出一个点P，找到离P点最近的点 　　提示：KNN算法 3，自己的代码量 4，平时有什么兴趣爱好 　　提示：最好和所选职位相关的爱好 5，问项目中的问题 6，有哪些常见的分类器，简单介绍下原理 　　提示：朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、SVM、神经网络 7，对stl的了解程度，map的内部实现原理，为什么选择红黑树，红黑树的由来，与平衡二叉树的区别 　　提示：map内部自建一颗红黑树(一种非严格意义上的平衡二叉树)，这颗树具有对数据自动排序的功能，所以在map内部所有的数据都是有序的。 8，内存泄露出现原因 　　提示：动态分配堆内存后没有释放、调用某些库函数没有调用对应的释放函数、创建内核对象后没有关闭对象句柄... 9，多线程编程中的通信与同步，如果不用锁机制如何实现共享数据访问 10，有木有参加过大型比赛，是否获奖 最后问了面试官一个问题：百度怎么看待本科生？ 答：在能力相当的情况下，更看重本科生的动手能力，对学历要求并不是那么高，关键是动手和思考。 三面 1.自我介绍 2.项目经验介绍 3.后面还有一些问题，由于这里字数限制，请到我的博客查看http://www.cnblogs.com/webary/p/4827737.html...查看更多

一面面了大约2个小时，超长时间，面试官蛮年轻的，沟通起来特别轻松。上来先介绍自己的项目经历，在介绍过程中穿插着问一些技术问题。然后让我现场推logistic模型的损失函数，梯度下降，问RF的原理，问GBDT的原理，然后给了我两个程序题，让我现场编程，整个过程还蛮愉快的。二面面了大约1个半小时，也是上来先介绍项目，在项目介绍中穿插着技术问题，具体怎么实现的，然后问了我熟悉哪些机器学习算法，各自的优缺点和使用场景。然后又让我推了一遍logistic，然后问我还有别的项目需要介绍的么，我就又巴拉巴拉介绍了一个（但是好像他不是很明白），然后就现场问了我两个编程，第一个要实现，第二个可能考虑到时间太久了，就让我说一下大致思路就行。不知道二面过还是没过，但是感觉还是可能性蛮大的。...查看更多

一共两轮面试，第一轮主要问了一些算法思维，比如什么100楼扔两个鸡蛋什么的经典算法，看你的思路，如果答不出来他会引导你思考问题。 第二轮就是关于机器学习的知识，手撕公式没写出来，就问了些其他的概率问题，也没答出来，就引导我推公式，推了10分钟结果还是错的，然后就凉凉了，所以说实力才是面试的硬道理啊。 ...查看更多