面经详情

本人在互联网公司有过半年的机器学习方向算法经验，前段时间看到秒拍在招聘，冲着女神赵丽颖我立马就投了份简历。没想到，过了一个星期左右，真的收到了面试通知。我投的是算法工程是岗位，因为在网上能搜索到跟秒拍的面筋实在太少，所以简单的跟大家分享一下面试流程啦。因为有过之前校招准备不充分导致多次面试失败的惨痛经历，所以从那之后我一直在恶补基础知识。 平时有时间就会看看网上的视频教程，也有在 LintCode上刷题，按照难度系数，现在已经刷到了中等。因为投的是算法工程师，所以在接到面试通知后，马上去Lintcode上的ladder上刷了一遍国内IT公司的面试模拟题。个人感觉，这次在专业知识的准备上还是比较充分的，信心满满的去参加了面试。整个面试分为技术面和HR面。技术面技术面持续了大概四十分钟左右，可能因为是社招，面试问题主要围绕的是工作经历中的项目展开的。 1、项目介绍； 每个项目具体做了什么，项目内容问的很具体很仔细。 2、项目中遇到的难点与解决方案。这里当时还聊到了随机森林算法的随机性问题。 3、个人技能考察。个人技能重点考察了一下算法和数据结构的基础知识，问了些栈和队列的处理相关问题，还问了我会不会利用git进行版本控制等等。同时问了一道算法题，让我现场写出代码。 ...查看更多

你在被打分，同时也可以给面试官打分。这个面试官理解我的项目非常快，而且电话面试就明白了。还能迅速找到可能导致效果不好的点。非常重视对于实验的设计，以及思考。五星好评。如果有机会一定要去这里面试也好，实习也好，有offer最好。面试官聪明，耐心。就好感度拉满了。...查看更多

自我介绍（我主要介绍了以前的工作项目经历等，并说了说自己在培训期间学习了人工智能哪些方面的知识技能，做过哪些项目）；面试官 针对我简历上描述的项目提问他非常关注我做的 “自助面包付款系统” 项目，而且针对该项目提出如下些问题：面包的数据集是怎么来的？（如果数据很多时如何处理等）目前有多少数据？多少用于训练，多少用于测试？如何实现数据清洗等？大小不同，长短不同的面包如何区分？（面试官提醒了我，可以用网络级联，先选出比较明显特征的面包，然后在处理其他相似的面包） 面试官说： AlphaGo-五指棋 算法在网上都有很多，我想知道其中哪些是你自己实现的？问了下 MTCNN 架构实现。该公司框架使用和平台情况：主要使用 Tensorflow 和 Caffe框架，把Tensorflow移植到FPGA上，目前该公司涉及的项目：视频找人 -- 在监控视频中，根据一个人的属性，查找其出现的视频帧。利用神经网络自行标注样本等 -- 如人标注一部分，其余就交给神经网络来标注，最后人在检查一下即可。 总结：基本没有问我以前的嵌入式工作经历，以及带队开发经历，个人感觉他们是在找 AI算法工程师 ，而不是招领导，所有个人技能还是需要多多加强。面试官一般都会深挖，比如你是怎么制作数据集的，多少用于训练，多少用于测试等；数据标注和分类如何实现？如果需要整理的数据非常大又如何办？ ...查看更多

笔试，技术面，hr面。一个下午完成，机器学习算法岗。 笔试:建模的所耗的时间最多的步骤，写出3个产品风控的场景模型，介绍决策数，bagging,boosting,lasso的理解等。 技术面大概就是按照简历项目问，没聊很深，问了笔试上的随机森林。 和hr聊的很自由，也是根据简历问，问项目难点，怎么解决。选择这个岗位的优势劣势，还问了其他的兴趣，实习等。 ...查看更多

原来定的是下午两点面试，结果面试官因为公司那边的业务出了点问题，不能及时面试，前台的服务人员也一直在和面试官沟通，只好等着。一直等到2.40左右，才发消息去房间面试。到了房间，面试官还在跟公司的人打电话交流。然后甩我俩题，让我先做着。两个题分别是： a,64匹马。8个赛道，不能记录时间，如何筛选最快的4匹马，第二个是一个逆序问题然后就说了项目。最后推了BP神经网络，和朴素贝叶斯。注重基础吧。基础好，然后反应在快点就没问题了。...查看更多