面经详情

开场问了些传统机器学习算法相关的，聚类算法如何评估，GBDT和XGG的区别是什么，有什么优缺点在实际的建模流程中，你的一般思路是什么。然后接下来就是一些深度学习的问题了。为什么要进行批归一化。如果模型太复杂不能上线，该进行什么样的处理。对比下RNN，LSTM，GRU三者的差异和特点。然后就是针对做过的项目做一些展开。比如项目具体的实现方案，为什么要做这个，现在再来做的话，会有什么更好的方法。...查看更多

招聘信息写的清清楚楚，不需要经验，对it有兴趣就可以，抱着死马当成活马医的心理投了简历。收到面试通知，薪资什么都写得清清楚楚，结果去了一面，HR说没有经验，也没有相关技术，要先在他们那边培训，然后他们那边给推荐公司就业，贷款培训两万多。 培训机构就自觉点说明自己是培训机构，招聘信息挂着不需要经验不需要技术，实际上就是忽悠过去推销培训的，害老子白跑一趟，公交车坐得头晕。别得岗位我不敢说，反正智联上招得IT的肯定叫你过去推销培训的，希望看到的兄弟姐妹擦亮双眼。 ...查看更多

面试主要 问以前做过的数据模型经验会仔细追问细节 比如准确率提高了多少 召回率（recall）怎么样roc curve的原理decision tree 和random forest gbdt的区别模型选择的方法 也会问一些之前项目数据量多大 和一些项目里面的role还问问一些职业规划的问题...查看更多

答者群面未通过，群面试题是关于自动化驾驶商业方案设计的，给的材料比较多，我们组的方案给的很多。因为没啥互联网经验，所以我没说太多，而且她们说的很多没听懂。一组9个人，过了3个，一个是方案提出者，一个是技术优化者，一个是总结者。总之就是要多说话多说话。自我介绍给了1分钟，要好好把握。...查看更多

一面，气氛融洽，一直耐心地听我balabalabala。 二面，气氛也很好，面试官出了不少开放性问题，我把我的那点AI知识全都都抖出来了，感觉算是勉强通过吧。最后面试官还带我去吃了个晚餐。 三面，气氛也很好。本来以为是技术面，没想到那个leader问了我好多职业规划职业发展方面的问题。把我问懵了。 ...查看更多