面经详情

首先是HR小姐姐，人很美！简单问了一下实习的时间，个人精力投入程度方面的。然后主要是简历面，两位部门员工分别一对一单面。一位员工偏向与人工智能和机器学习相关的算法，针对简历中我写到的经历，逐一询问，如：首先是简单的自我介绍，然后： 1.支持向量机与逻辑回归的区别？ 2.什么是GBDT？ 为什么在你的研究过程中，这个算法表现较好？ 3.炒股么？最近股市发生了什么？ 4.上一份实习过程中，你干了什么。 第二位员工偏向于数理方面： 1.LDA算法中，运用了潜在狄利克雷分布式，你知道 α 代表了什么？ 2.在你的经历中，选择一个你认为比较有价值的经历和我分享一下吧。 3.工作中有很多事项是直接找不到参考文献的，我们希望你可以有很强的独立思考，解决问题的能力。你可以介绍一下相关经历么？ 4.一元线性回归中，系数 β1的表达式。 总体感觉，对算法原理和数理基础有很强的要求。自己平时主要注重模型的应用，忽略了深入学习过程，表现并不是很好，最后被拒在意料之内。 ...查看更多

网上投了宽德的量化研究员岗位，先是考了笔试，之后HR电面，之后一面，已经通过了，过几天二面，面完二面再来更新面经。 1. 第一步是HR发的笔试测试的链接，一周之内完成，限时70分钟，一共是28道选择题，不同岗位不同，量化类的都是数学题（包括矩阵的计算，多元积分的计算、稍微复杂一点的概率计算）、逻辑推理题（类似脑筋急转弯那种）、简单编程题（伪码，理解代码思路并计算结果），整体来说有一点难度，还OK 2. 笔试成绩通过筛选之后HR约了时间电面，主要问了一些behavioral的问题，为什么来我们公司、为什么做量化、之前有什么实习经历、什么时候能入职、未来的职业规划之类的 3. HR面之后约了时间一面，面试官很nice。分为两个part，前10分钟是10道数学&编程题，每题限时60s回答，有矩阵计算、快速口算、算法复杂度计算、以及一些数理统计和概率论的问题；后10分钟是性格题，问了社团社工经历、兴趣爱好、对工作人生的看法等等； 4. 一面后第二天晚上通知我通过，要进行二面，应该是终面了，也是电面，估计会细问一些简历上的问题吧。下周面完了再更面经。希望对大家有用~ ...查看更多

复兴医药的大楼门禁很森严，由接待的人员引入面试间后，等了十分钟，就有一位中年面试官进门，问了很多比较细节和有难度的问题。他态度一直都很好，全程面带微笑，先开始介绍复星医药的基本情况和近年来的发展，然后问了之前实习的具体内容和关于实习的延伸内容。我全程紧张，很多都编的自己都不信。...查看更多