面经详情
匿名用户
面试了职位:机器学习
确定通过
校招金融科技岗流程为先笔试,然后单独面试。
校招金融科技岗流程为先笔试,然后单独面试。技术岗笔试考的主要是一些计算机基础理论数据库等,其他的主要是Java、java编程,java理论,还有英语翻译(翻译也是Java相关的,面向对象的编程语言特性)感觉java占比很重。还有其他的我就不太清楚了。我主要从事的是机器学习算法这一块,所以更擅长更了解python和C,java不是太熟好多都忘记了,有一两道java理论题我都没回答上。我觉得自己主要是在面试上加分了。 面试官主要根据简历上的项目问一些问题,因为本人有反***算法比赛的经历,面试官挺感兴趣的,所以在这一个项目上聊了很久,包括数据分析和处理,具体算法,评价机制等等。后面聊了一下未来的职业规划和打算,问我期望的薪酬之类的。感觉面试官们都挺专业,很友好,也都很亲和。
面试官nice
校招
有笔试
感兴趣
面试官
java
编程
面向对象
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匿名用户
机器学习
感觉靠谱
参与面试的岗位为算法工程师HR会进行初筛,我会和项目经理进行第二轮复试, 主要针对简历提出技术问题, 算法岗会有CTO的第三轮面试我不倾向于提问过于具体的技术问题, 而是更倾向根据面试者的简历中的项目经验, 让面试者自己发挥自认为最具成就感的算法研究内容, 并对其研究思路进行一定的提问.
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包含1个问题,1个回答
Q:简单描述几种常用的随机过程.
2 年前 发布
稳稳
机器学习
确定通过
社招跳槽,因为是老同事推荐,所以提交简历后半个小时就来电话直接面试了。应聘的MachineLearningEngineer,但是问的都是偏硬件的问题。据说是MLE岗位已经内定以,没人头了。
包含9个问题,1个回答
Q:Q1. 已有两个排序数组,如何用硬件指令合并
2 年前 发布
匿名用户
机器学习
感觉没戏
社招 ,通过boss投递的机器学习算法岗, 一上来就手撕算法题 ,不过问的都不难, leetcode原题, 第一题是括号匹配 ,第二题是根据前序, 中序构建二叉树, 之后就是机器学习算法原理, 因为我写的是决策树 ,逻辑回归 xgboost相关的 ,所以这方面问的很细 ,从 ID3到 XGboost 问完了后, 就问一些其他的基础机器学习算法 ,因为没准备, 所以这方面就直接回答说不会.... 后面我说会一些nlp的相关算法, 然后面试就问了一些LSTM 和 transformer的原理, 感觉答的也是不咋地....总的来说面试过程比较亲切、不会感受到太大压力 ,不会的地方面试官也会指引 ,算是一次不错的面试经验吧
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2 年前 发布
匿名用户
机器学习
确定通过
面试通过。1对1面试,有收获,有笔试。实习:笔试不难但是0AC 好像100分就能面试 技术面问的很基础 但是答得不是很专业 现场写了一道代码 一面总共50分钟吧 面完就收到了过了的短信 业务主管面就聊了聊简历上的东西 30分钟不到 本来以为凉了 过了一个星期看网上进展显示通过
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2 年前 发布
3612
机器学习
确定通过
一面:自我介绍姓名 学校 哪个院 方向 成绩 介绍项目:介绍了简历上前两个项目,重点是如何处理数据的,数据集里都有哪些参数,预测什么参数(这边确实不清楚,但是圆过去了,得补充)图像怎么去噪的(这个问题也问了,但是没具体讲)(需要自己补充)反问:公司时长,是否双休?(半小时)二面:自我介绍介绍项目:第三个项目 和第一个项目 还是如何处理的数据的 数据集中有哪些参数(我就说了三个:风力大小,功率,相对位置) 是否为预测(补充:对数据的熟悉)第一个项目:叙述了怎么处理数据的,随机切分 构建数据集 等等 多性能预测 故障预报(0/1分类问题,以后我们需要做的东西 最后做的准确率是多少,宁愿误报也不能漏报)反问: 公司待遇:14k*13+年终奖(部门效益,个人绩效完成工作) 五险一金 无加班费 (半小时)总结:完善简历里对项目的深度了解了解,写上去了 就很有可能被问到。其他根本没问八股文基础知识
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2 年前 发布
王华钦
机器学习
确定通过
一面: 电话面,深挖比赛经历和算法。面试官很专业反应也很快,会不断重复你做过的细节来做验证。然后出了个算法场景题,关于知识图谱的,考了下这种场景下实体对齐的思路。部门老板聊聊项目,问问意愿。直接发offer。
2 年前 发布
匿名用户
机器学习
感觉靠谱
电话面试hr主要问了对于annotation analyst岗位的了解,听我讲完后还给我解释了一下这个岗位的主要工作,后面问了我为什么想换工作,对于Apple的了解,期望薪酬,后面还留给我一点时间提问,主要问了待遇上的问题,全程中文,hr电话过来的时间很准时并且态度友好~最后还说我目前的工作和Apple这个岗位的工作薪酬稍微有点差距,让我仔细考虑一下回复邮件。
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2 年前 发布
35
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