面经详情
匿名用户
面试了职位:机器学习
感觉靠谱
蚂蚁金服算法岗实习面试
师兄内推,然后做了测评和笔试。还没有开始面试,所以主要是测评的题目,据说测评不是很重要,但是做得好的话更容易让简历被挑中。
Q:第一部分是文字推理,还有一些成语词义辨析。第二部分是图表数量推理,第三部分是类似于智商测试的图形推理。然后是一些behavior question
1条回答
有笔试
测评
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匿名用户
机器学习
感觉没戏
曾经作为校招/社招面试官,机器学习方向,人才越来越多,首先是背景筛选,社招年龄不能太大。校招没有论文的基本上不行了。
2 年前 发布
6296
机器学习
感觉靠谱
9月9号 一面1.自我介绍2.介绍一个自己的项目,然后问一些细节问题本人做的是强化学习,但是面试官不是专做强化学习的。因此没有问一些很理论或者很深刻的问题,还是比较好回答。3. 问一些传统机器学习的知识:数据的特征工程不同数据的数据量不平衡怎么办树模型的基本知识:正则项,如何避免过拟合提升算法和bagging算法特征如何提取会比较好4. 算法数据结构:DP问题: 计算 将一个字符串 转换为 另外一个字符串的最小操作次数(增删改操作)5. 写出DQN算法的逻辑6. 反问环节
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2022-09-14 发布
匿名用户
机器学习实习生
未通过
1.自我介绍。 2.为什么要应聘算法,想从事哪个方面的的算法岗? 3.讲讲你的项目(后续针对项目提出了很多细节性和技术性问题)。 4.数据结构了解吗?二叉树?图?堆栈? 5.经典的算法学过哪些,有实现过吗? 6.简单介绍一下聚类,并用他做过什么? 7.介绍一下随机森林。 8.随机森林的随机性体现在哪里? 9.如果发现自己的算法过拟合很严重,应该如何处理? 10.正负样本不平衡时应该怎么做? 11.会哪些编程软件?JAVA?c++?
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包含1个问题,1个回答
Q:随机森林的随机性体现在哪里?
2 年前 发布
1
匿名用户
机器学习
感觉靠谱
第一轮,部门技术面试,面试官主要讨论项目内容,包括nlp的point generator机制,nlp的attention机制,RNN,LSTM,CNN等。具体机器学习问题,例如,线性回归的基本假设,线性回归残差分布,boost的种类,boost和bagging差别,硬投票软投票的差别,常见排序算法描述(比如快速排序)。 第二轮,交叉面试,面试官提前发邮寄预约面试时间,并且电话确认面试时间。主要介绍了项目,并讨论了一道动态规划的算法题(求一串包括正负数的数组中和最大的连续子数组,并将问题拓展为二维数组)。
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2 年前 发布
1
匿名用户
机器学习
未通过
由于是一对一电话面试,整个过程还是很轻松的。面试官主要问了一些关于科研经历,科研项目相关的一些问题;专业技术类的问题也有涉及,但是都比较基础,很好回答。感觉面试官很看重自己对算法的理解,以及自身的学术创新能力。
2 年前 发布
4
匿名用户
机器学习
感觉靠谱
面试官人挺好的,给我一种李诞的感觉。先问简历,然后问lr和svm的区别,问svm对异常值敏感吗,然后问了我关于决策树的一些东西(本人并木有了解过),然后考编程,给定一个数组和value在数组中找出三个数,使得这三个数相加的和与value值最接近,并打出最接近的和。面试官给我了挺长时间的,可没有写好,小菜。最后考了道条件概率题。呜呜,希望面试官大发慈悲收了我啊,本小菜鸡一定努力刷题。
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2 年前 发布
4054
机器学习
感觉没戏
蚂蚁集团那边的23年实习生招收,老师在系群里发布了他们的招聘海报,看到就立马投递了自己的简历,然而有意和我一起报名的同学因为要修改自己的简历,磨磨蹭蹭的晚交了一天,结果28号出结果他没有收到邮件,在这里提醒大家一定要趁早投递简历。这边蚂蚁集团开始28号初筛通过后,通知3月4号星期五去参加笔试...属实是没有任何准备。希望不会太难,据说考试内容和实习岗位工作内容并非强相关,这几天只能猛看别人的面经~ 除了被通知要去参加笔试以外,还参与测试了一套类似于检测大学生心智是否正常的题目,不仅有语文总结题目,而且还有各种图表题目,问你各种增长率,占比,不用计算器根本来不及,每道都是单选题,有两三种题目,要么给60秒作答,要么75秒。
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2 年前 发布
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