面经详情

因为个人有写C++和JAVA，所以都问了。语言特性与常用方法的考查，包括C++的内存分配，const用法，指针，JAVA的字段（final，finally，finalize等），反射，垃圾回收等算法，写了一个二叉树查找公共父节点的程序，顺带问了下二叉树的广度与深度遍历。 设计模式，让写了个单例类，不会，没有继续问了。分布式与大数据，简单问了下Hadoop原理，SPark的RDD，Dataframe，Dataset，因为个人了解不多，也没深问。Linux常见命令。机器学习算法，我做LDA做的多一点，聊得细致些，共轭分布、LDA概率图，结果，文档生成方式，求解，优化，其他的包括SVM，LR简单问了下原理，没有现场首推公式。然后简单的谈了一下简历上的项目。 感觉面得问题比较杂，但是说不上很难，也可能是自己水平有限，大部分没有很深入的问。面试官自己说是做机器学习平台的，对代码要求高一点。不同的面试官应该风格不一样，问的也有些差异。 ...查看更多

一共只面了一天，但是一天HR约了两轮面试。一轮Coding, 一轮问题。 上午一轮，半个小时问所做过的project, 半个小时，问的非常细，面试官非常sharp, 针对方法问了很多细节问题，以及改进方法，短时间能理解这么多，佩服。然后半个小时就是机器学习和统计基本概念测试，什么是Clustering,有哪些方法，优劣势，什么是Pattern Recognition, Association Rule, Bagging, Boosting, curse of dimensionality，非参估计，非参检验有哪些；诸如此类，半个小时飞速的问，节奏很快。 下午一轮，SDE问一道编程题，如果在一个1,2,3,....n 打乱的数组里missing了一个数，怎么找出这个数，需要的时间和空间复杂度，如何改进？ 如果在这个数组里Missing了两个数，怎么找出这两个数。第二问涉及到不少corner case,相对tricky 一点，虽然做了，但是方法不是面试官想要的方法，扯皮了很久，我的方法好还是他的方法好。一个小时就这么飞快的过去了。 整体感觉亚麻家面试还是很严格的，比我想象的要tough... ...查看更多

之前同事比较耐心和有信息地推荐了我，并让我给一份电子简历。我之前有简历，没费太大功夫。但之前同事看了后觉得缺少技术内容，我又按照职位描述进行了准备。但由于时间短也没有准备得很充分，尽可能梳理了一些技术要点。这次之前的同事比较认可并在周一进行了推荐。之后由于我没有特别在意，也没有过多准备。直到周六晚上十点半左右，一个陌生电话打进来，还好我接到了。我一直以为会电话预约面试时间和地点，但直接电话面试了。运气成分占了很大，因为一般这个时候我很可能就不接电话了。...查看更多