腾讯提前批机器学习+快手算法岗

感谢牛客,感谢小伙伴~把自己面试的两家公司情况汇报下,希望能给后面的小伙伴带来一点帮助:
#腾讯提前批机器学习面经#
一面:(25Min)
1、自我介绍
2、讲一个自己熟悉的项目,当时讲了一个比赛;
3、问了比赛中一些细节,比如说如何处理特征,如何评价特征根据什么添加特征、损失函数是什么;
4、当时选的什么模型?(当时比较了lr\rf\lightgbm)
5、讲一下rf\lightgbm的区别?
6、项目中你用到了归一化,那么当数据有很大和很小值的时候你是怎么处理的?
7、会用spark和hive么?

二面:(40min)
1、自我介绍
2、介绍项目
3、问了项目细节,其中在数据划分的时候问的比较细,刨根问底,问为什么这么做效果好,背后原理是啥
4、你是如何处理过拟合的?
5、讲一下l1\l2,
6、什么时候采用l1什么时候采用l2?
7、介绍一下朴素贝叶斯的数学原理
8、讲一下SVM
9、本科学过408么?还记得么?
10、了解hive么?
11、会使用数据库优化么
12、知道数据库是如何索引的么?
13、你有什么想问的?

hr面(25min):
1、自我介绍
2、实验室做过什么项目,讲一个
3、家庭情况
4、自我评价,有点和缺点是什么
5、什么时候能来实习?

===============================================================

#快手应届算法视频面#
一面:
1、自我介绍
2、问了一个项目
3、给我讲一下svm
4、如何处理过拟合
5、关于你的项目你有想过用深度学习来解决么?(cnn+gru)
6、讲一下rf和lightgbm区别
7、一道算法(句子翻转,不让用split)

(隔了半小时就开始)二面:
1、自我介绍
2、讲一个关于算法的项目
2.1、mcc公式是什么
3、讲svm原理
4、svm损失函数是什么
5、如何处理过拟合,详细介绍下l1和l2
6、推导lr
7、lr损失函数是什么,数学含义是什么
8、你了解决策树么?讲一下
9、什么是信息增益
10、给了个例题计算信息增益
11、一道算法:二分查找
12、有什么要问的?
==================在等三面==============================

#腾讯##快手##机器学习##面经##算法工程师#
全部评论
估计是相同的面试官😂,和我两面问的都差不多,你收到3面的通知了没啊?节前面完就没消息了
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发布于 2019-04-09 15:57
你好!快手视频面是怎么写算法题的呢?
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发布于 2019-04-10 09:51
乐元素
校招火热招聘中
官网直投
你好,请问是北京那边的吧
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发布于 2019-04-10 10:08
那个什么时候用L1,什么时候用L2的答案是啥呀😃
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发布于 2019-04-12 20:26

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职位描述1、通过深入研究和开发广告机制策略及模型算法,为不同国家和地区的用户提供服务,推动快手短视频、激励和联盟等广告业务的迅速增长。2、设计并实施高效的广告检索和排序算法,利用运筹优化、Uplift建模/因果推断、参数模型化等技术和理论,探索在给定资源约束下最大化流量和生态长短期价值的最佳机制策略实践。3、研发业界领先的智能出价系统和智能投放平台,应用控制理论、强化学习等前沿技术,提升广告主投放的长短期收益。4、优化广告的点击率和转化率,从模型结构设计、训练范式优化、用户特征挖掘、转化延迟建模等角度提升模型预估的精准度。5、客户投放优化:深入理解客户投放问题,提供冷启动、稳定性、生态等长期问题的策略、模型、以及产品化解决方案;针对 Nobid,CostCap 等出价模式,设计最优的跑量、出价策略满足客户差异化的投放诉求。 任职要求1、具有较强的动手能力,熟悉C/C++/Python开发,熟悉Hive、Spark等大数据处理框架。2、熟悉常用的机器学习和数据挖掘算法,具备扎实的数学基础,善于从数据中发现、分析和解决问题。3、擅长阅读文献,快速学习,具备出色的问题分析和解决能力,以及良好的沟通协作能力。4、有大规模计算广告、推荐系统、搜索引擎、风控系统、电商系统等经验者优先。简历发送到baiwentao@kuaishou.com
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