面经详情

面试官很热情，介绍了公司的情况之后，并带着看了一圈之后开始面试。 一开始的关于ide 还有matlab的题目很简单，比如matlab里面画直方图的命令，还有常用的python ide是什么。  后面面试到算法，问了一个排序算法的问题，bubble排序，快速排序，还有二叉树的遍历问题。 虽然面的是算法工程师，但我这些没有准备，结果就悲剧了。最后还是给过了。不过最终还是没有去。 ...查看更多

自我介绍（我主要介绍了以前的工作项目经历等，并说了说自己在培训期间学习了人工智能哪些方面的知识技能，做过哪些项目）；面试官 针对我简历上描述的项目提问他非常关注我做的 “自助面包付款系统” 项目，而且针对该项目提出如下些问题：面包的数据集是怎么来的？（如果数据很多时如何处理等）目前有多少数据？多少用于训练，多少用于测试？如何实现数据清洗等？大小不同，长短不同的面包如何区分？（面试官提醒了我，可以用网络级联，先选出比较明显特征的面包，然后在处理其他相似的面包） 面试官说： AlphaGo-五指棋 算法在网上都有很多，我想知道其中哪些是你自己实现的？问了下 MTCNN 架构实现。该公司框架使用和平台情况：主要使用 Tensorflow 和 Caffe框架，把Tensorflow移植到FPGA上，目前该公司涉及的项目：视频找人 -- 在监控视频中，根据一个人的属性，查找其出现的视频帧。利用神经网络自行标注样本等 -- 如人标注一部分，其余就交给神经网络来标注，最后人在检查一下即可。 总结：基本没有问我以前的嵌入式工作经历，以及带队开发经历，个人感觉他们是在找 AI算法工程师 ，而不是招领导，所有个人技能还是需要多多加强。面试官一般都会深挖，比如你是怎么制作数据集的，多少用于训练，多少用于测试等；数据标注和分类如何实现？如果需要整理的数据非常大又如何办？ ...查看更多

盖娅这个公司似乎关注度不是很高，一个面经都没有，那我来写第一个面经吧。我是两周前去面试的，两点半到场签到。 1.填写基本信息表（就是面试岗位，姓名，家庭户口，了解途径这些）；填写笔试题（笔试题和基本信息表是一同发给我的，要求半小时完成，不得不说，量挺大的，又有笔试还要写基本信息表），笔试题大概七道（时间有些久，记得不是太清楚，下面我写一下我记得的题目）。 1).题目有特征工程是什么，你用过哪些特征工程； 2).贝叶斯概率题有一道； 3).广度优先探索，要求代码； 4).设计一个多分类的cnn，输出层和损失函数是什么。 2.一面，接下来把写好的表格和答案交给hr，我进入了一面，一面上来个小哥，人还是很随和的，先要求我做自我介绍，然后是对项目进行询问，之后就是一些带有自己特色的问题，比如：游戏中我们如何给玩家匹配实力相似的对手，如果是卡牌游戏，那么AI玩家如何设计等等，我个人觉得我答的不错，答完之后小哥开始介绍公司的业务，以及一些其他有的没的，基本就是暗示一面通过，最后就是流程性的“你有没有问题问我” 3.小哥离场，稍等了一会进来一个大叔，应该是小哥的上司，惯例自我介绍来一套，之后进入项目环节，大叔比较犀利，对我项目中的细节问的很多，上来就针对我第一个项目询问我cfr与mcts有什么区别，我答上来了，然后第二个项目，一个两年前做的网络，问我输入输出数据的shape（我真记不得了，只能放弃，对他说问别的项目吧），大叔明显对我好感下降（大概觉得我项目是假的吧），就随手丢一个快排给我（我面了这么久第一次遇到，悲剧），之后大叔问我有什么问题吗，我没话讲，之后离场。 总结：其实这次面试我机会挺大的，和本人专业也十分对口，但是还是准备上有所不足，几点经验与君共勉： 1.对自己的项目，尤其是时间较远的，如果想写在简历上，一定要重新熟悉一遍； 2.有些很基础的东西，一开始复习过，但是面试中没有人问，也不能放松警惕，该复习还是要复习。 ...查看更多

笔试，技术面，hr面。一个下午完成，机器学习算法岗。 笔试:建模的所耗的时间最多的步骤，写出3个产品风控的场景模型，介绍决策数，bagging,boosting,lasso的理解等。 技术面大概就是按照简历项目问，没聊很深，问了笔试上的随机森林。 和hr聊的很自由，也是根据简历问，问项目难点，怎么解决。选择这个岗位的优势劣势，还问了其他的兴趣，实习等。 ...查看更多