面经详情
匿名用户
面试了职位:项目管理岗
未通过
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匿名用户
软件研发工程师
感觉没戏
面试过程大概就是:技术主管针对技术问题进行详细考察,主要针对简历的一些项目经验,提出相关的技术问题,既有知识层面的考察,也有解决编写程序问题的一些解答或者分析过程。大概进行了半个小时,就直接同hr进行面谈,主要聊聊个人的经历,在学校取得的一些成果,也具体就某一些经历进行详细的盘问,个人感觉,整个面试下来比较轻松,hr看上去很nice.
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2 年前 发布
匿名用户
外汇分析师
确定通过
面试官2名,对照简历问了一些相关的学术背景介绍、工作背景等。又问了一些基本的问题,例如对公司的了解以及为什么要换工作这样的问题。面试时间大概20分钟左右,面试官都比较Nice。没有笔试。基本问什么答什么就OK。总体感觉还不错。
包含1个问题,1个回答
Q:为什么要选择这个职位。
2 年前 发布
匿名用户
软件研发工程师
确定通过
刚去hr会给你一份笔试题,让你去会议室完成笔试题,笔试题考的比较全面,有技术问题,有英语阅读题,还有一些逻辑思维题。笔试题答完后,HR会带着你的笔试题,去找对应的项目经理,项目经理会先看看你的笔试题回答的如何,然后针对你的笔试题,先提问一些问题,回答不错的话,然后会问问你简历上的问题,然后聊聊你自己和公司的目前的业务和发展前景,一面通过后,之后的面试就比较简单了,二面和人事面试,基本就是随便聊聊,确定下薪资。
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2 年前 发布
匿名用户
营业担当
感觉靠谱
先做笔试,通过后才能面试.笔试题目比较精准的测试了你的基础能力,还有一些问题要你回答.结束后扫描提交北京总部打分,通过了才能参加第二轮面试.是部长日本人面试.听说马上要搬家了,搬到天府广场新的写字楼.
2 年前 发布
2
匿名用户
软件研发工程师
未通过
笔试,一面,二面,邮件通知是否合适!对于超级大表的读取,直接从磁盘文件中读取数据,避免是用高速缓存。对于中型表,可以从磁盘文件直接读也可以用缓存;如果使用缓存应该把读取的数据放到LRU列表末尾(这样,新加入缓存数据时将先把该表的数据移除)。LRU算法有高级版本,叫LRU-K。例如SQL Server使用的LRU-K, K=2。K代表的是考虑最近时间段,数据访问的次数。 前面的例子是LRU-K算法最简单的例子,只考虑一次访问,K = 1。LRU-K的原理如下:记录数据的最近访问次数(最多记录K次)。根据数据访问次数,设置一个权值。最近访问次数越多的权值越大。当一批新的数据加载到缓存中时,权值大的数据不会被移除,即使该数据是很早就加载到缓存中的。如果数据长时间未被再使用,权值会逐渐降低。权值的计算是很耗资源的,这也是为什么 SQL Server使用K=2的原因。这种设置方式,投入产出比较高。想更深入的了解LRU算法,可以参考一下算法文档(文档google)。
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2 年前 发布
匿名用户
软件研发工程师
感觉靠谱
从早上6点起床到下午4点,一整个白天都处在高度紧张状态,回到寝室后倒头睡到9点,目前坐在电脑前,终于开始按耐不住的激动。一天时间,经历三场面试,虽然累,但拿到依图的offer,无疑值得庆祝。趁余热未消这里和大家简单分享下经历。 一、相遇 依图不算特别知名,半年前也是在和室友夜谈之时偶尔听说,之后才逐渐得知这匹从事人工智能的黑马。深入了解之后得知依图里面的技术气息浓厚,整体氛围自由,牛人云集,创始人更分别是MIT的博士后、加州大学的博士和前阿里云的技术总监,再加上觉得动态识别、城市大脑等科技理念非常炫酷,投靠之心日盛。 二、准备 自打坚定了投奔依图的心后,在网上搜寻了很多资料,发现依图的面试很看重技术和算法。所以在过去的几个月里非常专心的在Lintcode上把之前没刷完的题全部刷过一遍,之前不会的题也仔仔细细的比较网上的参考答案理顺摸透,又刻意仿照参考答案网站上的代码努力改进自己的代码,着重提高代码的效率。 考虑到之前做过的两个项目和依图的工作内容相关性较差,过去几个月,借着参加校智能编程比赛的便利,拉着室友做了一个简易版的基于流动人脸识别的安保项目。而这一相关项目,确实为自己在依图的面试中加分良多。 三、面试 之前在网上投了简历,昨天接到通知约了今天的面试。于是又重新回顾了笔记,默念了几遍自我介绍,仔细斟酌了相应的项目介绍、确定自己能应对针对项目的所有常规问题。早上六点半起床,七点半出门,八点十八分到达依图科技公司门口。 一面 一面约在九点,但由于面试官恰巧在接一个重要的电话,正式开始时间为九点二十。 面试官素质很高,首先就面试开始时间延迟二十分钟表示了歉意,之后简单对自己进行了介绍,然后才要求我进行自我介绍。自我介绍需在一分钟内完成,到点喊停。随后问了一些项目相关的问题,出乎意料的是三个项目都被平均对待了。一面中的项目相关问题都比较浅,只涉及框架和一些主要的技术模型。 最后要求完成两道算法题: 1、数组中的逆序对。 Lintcode原题因为做过,所以写程序加检查只花了不到10分钟,完成较好。 2、 二叉查找树 给定一个前置条件,将二叉树中满足条件的二叉树节点进行删除。先要求描述思路,再进行算法编写。 Lintcode类似题由于写的过程中发现思路中存在不足,中途试图改进,导致最终程序略混乱,完成情况不算理想。 一面结束就差不多到了饭点,和依图的工作人员一起吃了午饭,中途简单进行了些许交谈,惊讶的发现他们不仅技术水平高、能力强,且都真正热爱自己的工作。 二面: 二面时面试官一上来就开始讨论人工智能的理念和情怀。虽然一开始有点懵,但出于对人工智能的热爱,自认面试官对我的发言内容较为满意。之后就动态人脸识别的项目进行了较深入的探讨。被提到的问题包括:人脸识别的基本算法思想、项目过程中花费时间最多的地方、识别精准度及识别速度分别为多少、最终呈现的结果、如何进行方案改进等。由于前半部分花费了大量时间。二面只问了一道考察递归的相关算法。 Lintcode原题-二叉树的最大深度。 三面: 三面依旧是从项目开始,让我挑重点讲一下自己做过项目中印象最深的事及获得的感悟。然后就项目开始拓展,谈论了目前已有的人脸识别技术,人脸识别的前景,目前最急需改进的部分。中间谈到了Face++以及百度的人脸识别,听面试官讲了依图和两者相比的优势和劣势。 因为前半段聊得很High很情怀,中途几乎判定三面为情怀面了,结果最后面试官依旧抛出了算法题强回技术面。算法题内容为给定一个无向边的列表,判断其是否为树结构。 Lintcode原题:因为该题是较久之前做的,在面试中着实花了一番精力重新进行思路的整理和书写,但总体完成还算不错。 三面结束后稍微等了会,HR就来和我说面试官对我的面试情况较满意,要求得知我具体的入职情况及薪酬要求。开心。 四、感受 依图确实很重技术,编程能力测试在面试中占有较大份额。而相比较其他互联网公司,依图考察到的算法题在lintcode 中的难度值分类普遍偏高,因此在准备依图面试时需仔细回顾lintcode 上较难的部分算法题。
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2 年前 发布
4
匿名用户
运营主管
未通过
先人事聊,然后部门经理,部门总监,说公司开了5年了,做114挂号的,但是作为偏互联网公司发展太慢了,利润应该不大,工资偏低,比如4000-6000,那肯定是4000。由于部门经理需要的人是做助理的,哪里需要去哪里,虽然说哪里都能接触一下,但是对于我个人职业发展我还是觉得找到一个专职去做。由于自己有一定的互联网医疗经验和资源,薪资也是按照正常价位要的,结果人事问我可以商量商量不。挺逗的。
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2 年前 发布
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