面经详情

首先是群面，14人无领导小组 ，记得要发言以及有建设性意见，我们组不多，14人留下筛掉4-6个。然后是技术面，个人感觉银联很看重你做的项目和他们企业相不相关，不相关他也不会多问你，草草就结束了。 问了一些算法和数据挖掘相关的问题，要是打不出来肯定不行。面试官对个人简历和看中，会问很多的简历相关问题。...查看更多

胡乱在各大内推网站发了封邮件后，莫名得到腾讯内推机会。刚接到深圳来电还有点迟疑，没有想到是腾讯。一面面试官人很好，问了很多基础知识。什么是自然语言处理（面的NLP方向）？优化的方法有哪些（建议看看凸优化数值优化的相关内容）我答了梯度下降还有模拟退火（可以看看牛顿法啥的）什么的。接着问题来了，梯度下降的优缺点（计算量大，对阿尔法敏感，还提到了正则化）。然后又推了SVM（从KKT条件，拉格朗日乘子到驻点再到表达式和核函数）。最后就问了下几个比赛经历。二面面试官比较严肃，嫌我项目太少了，问的细节我答得很好。但是还是对我没什么项目经历有很大意见。到了最后说他也不确定，要等等看。隔了一周没有消息，加了面试官微信，问了一下，的确是因为项目经历太少，也不觉得很遗憾，毕竟还有机会嘛。...查看更多

60min笔试题，设计模式+机器学习+python算法+python数据结构+情景题，难度一般，考的比较全面。30min机试题，手写代码实现计算最大回撤率：((i-j)/i)。15min的hr面，hr查你的底细，懂得什么算法，有没其他公司的offer，能实习多久。感觉很不爽，浪费了一下午就机试不过而挂了，太草率了，浪费应聘者时间。这拒绝的邮件也是敷衍人。 分享下机试的代码思路：输入是一个列表数据（交易金额），回撤率公式可以化简为(1-i/j)，其中i和j都是交易金额，所以要找到i的最小值和y的最大值(交易金额的最大和最小值)，然后用index()定位到是第几天（列表的第几个），最后输出：回撤率，最大金额及第几天，最小金额及第几天当时没写出来，后来才想到机试题的思路。 不过反正挂了，以后也不太想去，漏题就漏题吧，也没什么好感，更别说尊重一开始填申请表要写一大堆，写了一下午也没一杯水，hr也是通知面试时很高冷，拒绝时很高冷。去你大爷的，还想着有下次合作？越想越气，为什么去这家沙比公司面试，浪费时间。 ...查看更多

首先是笔试，在面试官面前做笔试试卷，主要是和机器学习以及数据相关的； 然后是面试，面试结束后就可以回去等通知了。笔试第一道题是说说数据挖掘的流程，每一步具体的解释以及如何评价每一步的正确性；第二道题是说说真阳率和召回率的定义，有什么区别，ROC曲线的横纵坐标的含义；第三道题是如何在一组数据里选择快速选择特征，特征的好坏有哪些评价，大概是这些，具体我忘了；第四道题是如何推到逻辑回归公式；第五道题是bagging和boosting的区别，gbdt和xgboost有什么区别，分别是什么；第六到题是如何用Python和SQL调出一组数据，写出代码来；其余的题目就不太记得了，好像是跟具体业务相关，大概是这些吧。 ...查看更多