面经详情

主管+HR, 全程英文面试，大体以简历展开； 英语需要熟练，是要能顺畅的听说那种； 产品需要先了解，相关的制程要了解； 识图需要了解，形位公差什么的，公差计算. 挖坑问题需要准备∶ 1.意见与主管争如何处理？ 2.流程不合理问题如何处理？ 3.性格上的优缺点，非得让你说出一种？ 4.灰色地带的责任归属冲突，如何处理？ 这个职位专业性上在于压铸，轴盖类零件，其实并不是很难，但需要干过； 难点在于英语，还有就是怎么回答都是错的问题…… 最后讲一下为什么觉得没戏，后半程专业面试切成汉语，说明英语他们不太满意； 挖坑问题的回答，他们不太满意； 最后让我问题，他们面试的感受，以及福利待遇，他们要等面试反馈一起讲，还有就是他们没有问期望薪资，一般这就没戏了…… ...查看更多

先HR打电话沟通过往经历以及应聘该岗位的原因和优势，然后发笔试题，包含excel函数应用，word高级应用(批注修改合规报告等)，以及合规方向简答题。一周后收到腾讯会议视频面试邀请，需要做自我介绍（中英文），聊过往工作经历，是否能接受加班，对于合规业务的认识，对于公司的了解，对哪方面业务最感兴趣等等。...查看更多

NLP开发工程师暑期实习生 四道编程题，每道20分。前两题忘记是什么了，总之很简单类似于打卡题，第三题是吃金币，考察的应该是DFS，浪费了很长时间最后还只有27%，最后一题是观测流星雨数量，考察的是差分+离散化，最后83%。四道多选题，分数各不一样，考察的是简单的深度学习和机器学习常识。笔试第二天约面。面试上来先自我介绍。然后根据项目问问题。1. 介绍一下CRF，不要说作用，介绍它的原理，和HMM的关系。没说好，开了个坏头。2. 介绍一下项目用到的模型。正常介绍。3. 介绍一下BERT模型的结构，它和Transformer之间的关系和区别。正常回答。4. 详细介绍一下Transformer层，用了什么机制。正常回答，面试官不满意，没有继续追问，开始下一题。5. 介绍一下BERT模型的预训练任务。介绍MLM，追问mask了多少，15%；介绍NSP，没有追问。6. 还了解什么自编码模型，介绍一下和BERT的区别。回答RoBERT，正常回答区别。追问还有哪些，回答不了解。7. 讨论一下BERT、LSTM和CNN的训练收敛速度，并给出原因。回答得一般。6. 介绍一下自编码和自回归。一开始理解成Auto Chain，后面误会解除但是回答得很浅，面试官不满意。7. 介绍一下实习期间的业务。正常介绍，追问事件抽取模型的构建思路，正常回答，没有追问。8. 询问LLM的相关内容。回答做过本地知识库，追问有哪些常用的LLM，想了半天回答ChatGLM有一些。NLP相关内容的回答给面试官一种很不专业的感觉，基础知识不扎实，前沿技术不追踪。于是开始询问开发相关内容：1. Linux下查看端口占用的命令。回答netstat，追问后面的参数，不会。应该是lsof -i。2. 杀死一个进程的命令。回答先PS看PID，然后kill，追问参数，回答-9。3. 查看某一资源利用率的命令，回答nvidia -msi，和面试官说她想听的应该不是这个，但是不知道。应该是ps auxw。1. 多线程和多进程的区别。回答出了三点，没回答全面。1. 最长路径和，any to any。需要在读题后和面试官说明思路，思路被面试官肯定，最后没有实现。心里知道凉了，真的没啥心情反问，象征性地问了一下知识图谱在公司的应用。其实这种面得糟糕的情况，可以直接问”我觉得这次面试表现得不好，请问一下可以给哪些建议，我如果想胜任这个岗位需要补足哪些能力。“一点约面，五点半收到感谢信。...查看更多

递交简历之后等了两周左右收到面试邀请，先是HR电话沟通确认面试时间，并通过邮件发送了面试邀请，包括公司地点、时间、面试人、着装要求等内容。面试当天传了较为正式的服装（衬衫+西裤），面试的时候发现大家穿的还是比较随意的，与我之前预想的不太一样。面试是在3层会议室进行的，除了部门主管以外还有HR的同事。比较出乎意料的是问的内容主要是关于工作方法、思维方式之类的，导致之前准备的内容没太派上用场（之前还准备了英文自我介绍+工作经历介绍）。也跟我了解了一下之前的工作环境之类的情况。45分钟左右完成了面试。结束以后了解的是一到两周通知下次面试安排，现在过去两周多了，感觉有点忐忑.........查看更多