面经详情

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。...查看更多

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...查看更多

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....查看更多

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...查看更多

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...查看更多