面经详情

大体上分四轮，笔试、技术面、人力、终面，见了5、6人，一下午面完，效率很高。笔试题目难度一般，机器学习深度学习相关的各种知识，加上两道手写的编程题，可以选Python或Java，因为没怎么复习我答的也一般。然后是技术面，问问掌握的技能、论文和项目经验，部门负责人也告知了公司的情况、未来岗位可能要做的方向。人力面确认了基本信息，告知了公司的一些其他情况。 最后和公司副总聊了会，听他介绍国内外工业互联网行业的行业现状。一周左右就给了offer，工资里60%是绩效，绩效中10%年底发，有饭补。 ...查看更多

1. AVR平衡树的特点； 2. hashmap 降低key冲突； 3. F1-score； 4. 两个字符串，返回公共子字符串； 5. K-means； 6. SVM； 7. 未来三年职业规划； 8. 兴趣爱好一定要掌握好数据结构与算法这门课！ ...查看更多

一面技术面： 1、自我介绍按照简历上所写的，简要介绍一下自己的工作经验，为什么离职，以及具备什么优势写的一定要真实 2、针对简历提问回答问题，这里面提问的都是算法的细节，对于最基础的算法模型掌握的一定要深入，工程能力比如python水平，代码能力可能不是最重要的。 3、有没有项目经验这部分一定是加分项，重点中的重点没有的话介绍一下科研经验（对于刚工作不久的人）。 二面负责人面： 1、未来的规划； 2、为什么离职； 3、有什么优势能打动她，给他一个要你的理由。 ...查看更多

初试主要由群面和hr面两轮，群面12人一个小组（根据每个区域面试安排不同有些可能是10人一组），进到会议室后有面试官介绍具体规则。群面分成一分钟抽题目即兴演讲和无领导小组两项，通过群面后会被带去等候hr面。 复试形式为6（应聘者）vs4-6（面试官），面试官是来自各个不同的部门的大佬，先自我介绍，随后面试官根据简历情况随机提问30分钟。复试筛选比例为50%，最后复试未通过。 ...查看更多

面试官很不错，态度很好。项目细节问了很多，流程和一般面试差不多，首先自我介绍，然后针对简历上的每个项目进行详细提问，然后进行一般的知识点提问，最后问有什么要问他的，结束。 1.随机森林和adaboost，gbdt区别； 2.seq2seq中attention机制，一般的attention机制； 3.写出LSTM的门公式，为什么要公式是这样的，LSTM如何解决梯度消失的问题； 4.分词算法知道哪些？介绍一下HMM，介绍维特比算法； 5.介绍一下快排； 6.设计怎样用CNN进行文本分类； 7.介绍word2vec的原理，机制等。 ...查看更多