非科班算法2020秋招经历总结
总体情况:(随意顺序)
Vivo(算法/结构):笔试后进人才库
Oppo:简历挂
大疆(算法/结构):测评后,简历筛选未通过
中兴提前批:offer
网易提前批:笔试挂
奥比中光提前批:一面挂
美的:一面群面挂(至今想不明白咋挂的)
顺丰科技:笔试+三面走完流程,但未中奖
苏宁科技:笔试+两面,offer
歌尔股份:提前批面了没消息,正式批到十一月才给消息,估计是补录,拒了
一加手机:笔试挂
美团点评:笔试后没消息
远景:英语测试后没消息
中信银行信用卡中心:笔试+三面,offer
汇川科技:投的太晚,招聘结束
海康威视:至今仍在筛选中
腾讯:笔试结束后流程亮起,但投的太晚,没部门捞
玄武科技:笔试挂
美团点评:笔试后无消息
网易正式批(数据分析):简历挂
联想:笔试后无消息
华为:二面挂
哈啰出行:笔试后无消息
拼多多:笔试后无消息
步步高:笔试后,公司打了两个电话邀约面试,但那时候在飞机上没接到,无后续消息
丰巢科技:一面挂
Morningstar:错过现场笔试,又给发了线上笔试,但是我记错了笔试时间,又错过了,收到感谢信。。。
顺丰同城:笔试完无消息
宁德时代:offer
博世科技:简历挂
海尔:简历挂
海信:拒绝了面试
快手:职位不匹配
度小满金融:九月底发了笔试,笔试完无消息,感觉是让投的人都参与一下
招商银行信用卡中心:简历挂
银联三姐妹:银联总部:简历挂
银联商务:累死累活做完笔试,一面群面挂(我讨厌群面)
银联数据:十月初面完一面,11月初让去终面,拒了
百信银行:十月底才发笔试,笔试后无消息
招联金融:内推后无消息
中金所:无消息
趋势科技:笔试挂
乐鑫科技:笔试后无消息
南京信息研究院:笔试挂
广联达:线下笔试四个编程都做出来了,但没喊面试,隔一个月两次邀约线上笔试,都拒了
TCL:offer
日本Rakuten公司(据说是日本的阿里):笔试通过,邀约面试,拒了
奇安信集团:笔试发的太晚,通过之后邀约面试,拒了
微众银行:笔试后无消息
华为*2:客户经理岗位面试邀约,拒了
部分公司面经
中兴提前批
项目
等了两个月给了offer,去了签约现场,但没签
奥比中光
面试官上来说我们是做光电建模和数据漂移预测的,你对哪个感兴趣
结合上面两个,介绍你做过的项目
特征选择,除了树模型输出特征重要性外,还用了什么方法
说说你比赛里的特征工程
看到你也用了XGB,效果不如LGB好,你觉得原因在哪
LGB怎么调参的
DBSCAN怎么调参的,两个参数如何选取)
调参用的网格搜索,如果再让你调参,会用什么方法?
DBSCAN和mean shfit算法的区别
DBSCAN和Kmeans区别
为什么用朴素贝叶斯模型
你用的模型都很普通,为什么能取得好成绩,有没有思考过
模态的项目下一步怎么做,有没有具体打算
你还有什么问我的吗
顺丰科技
一面
自我介绍
怼项目(大概30min)
深度学习了解多少
数据库了解多少
有什么要问的
二面
自我介绍
GBDT树是如何生成的
GBDT的梯度是什么对什么的梯度
对于逻辑回归,已经求得参数theta,怎么得到该参数的方差(贝叶斯学派,认为theta不是一个确定值,而是服从一定的分布)
手写基尼系数公式
树模型怎么样防止过拟合
上个问题答了预剪枝和后剪枝,面试官问了这两个的原理
模型的共线性怎么解决
PCA流程,中心化是什么,协方差矩阵怎么计算
了不了解增强学习
HR面
今天几点来的,感觉怎么样
你认为你目前的水平如何
简要说说机器学习和深度学习的区别
家庭情况
目前几个offer
读研究生的感受或者领悟
三年内的职业规划
中信银行卡中心
一面
自我介绍
怼项目
最近在读什么论文
迁移学习能不能应用在一些金融场景,你认为是否成熟,比如现金期货和消费期货?
决策树流程(生成、剪枝)
LGB和XGB的区别
手写SVM目标函数,拉格朗日函数
知道哪些排序算法,说下快速排序的原理,时间和空间复杂度
深度学习了解多少
怎么自学的
有没有意向做技术业务(比如一些决策、产品,推动业务发展)
二面:二对一
自我介绍
看一面面试官标记你愿意做技术业务,你自己的想法是什么
愿不愿意加班
作为团队一员,在双方有争执的情况下怎么推动工作任务向前走
设想工作后使你兴奋或自豪的点在哪里
项目用的框架是什么
Spark,sql了解多少
职业规划,为什么愿意做业务
HR面
自我介绍
优缺点
本科和研究生成绩
获得过哪些奖项
10月18日岗位意向沟通会,11月3号发offer
苏宁科技
一面
说下GBDT
GBDT为什么要用残差拟合
GBDT为什么称作梯度提升数
手推LR
正则化是什么,L1和L2正则化有什么区别,怎么用
正则化项加在哪里
手写CART回归树伪代码,主要是节点分裂和停止分裂的条件
平常使用的语言
哈希表是怎么做到查找时间复杂度为O(1)
看你非科班,机器学习的知识咋学的
集成学习了解哪些,说下stacking
深度学习了解多少,生成式对抗网络了解多少
你有什么要问的吗
回去等二面,可能是视频面
二面
怼项目,挨个怼,很细。
想做什么方向。
对推荐算法有哪些了解
目前有哪些offer
没有HR面,10.21收到offer
TCL
电话一面
项目
怎么理解分类与回归
过拟合什么时候会发生
kmeans 使用场景,k怎么选择
泊松分布,高斯分布,二项分布区别与应用场景
欧式距离和曼哈顿距离引用场景的区别
二面
丰巢一面
项目
机械工程和算法关系多大
了解机器学习哪些算法,答GBDT,讲一下
XGB和GBDT区别
过拟合是什么,怎么解决
你有什么要问的
秋招建议
- 算法岗真的很难,之前我还不信邪,经历了才知道,尤其是对于非科班的来说,所以不建议后面的人盲目转算法(大佬除外)。
- 提前批是对正式批有影响的,谨慎投递。
- 早做准备,比如刷题,剑指offer+leetcode,我就是因为题刷的太少,很多笔试都过不了。
- 写在简历上的每个字都要负责,项目不能被问倒,不清楚的干脆别写,要记得更新简历。
- 前期笔试面试失败太正常了,多总结,多看面经,查缺补漏,可以先面一些不是太心仪的公司增加经验。
- 即使到后面没有offer也千万不要放弃,尤其是周围的人都在比较offer,动辄三四十万的时候(我深有感触)。keep learning,希望是一定会有的。
- 秋招也是体力活,好好吃饭,好好睡觉,心态崩的时候去跑跑步,其实人生无常,要尽最大的人事。