贝壳找房三轮现场面(机器学习/数据挖掘岗)8.26
不得不说贝壳的面试体验还是很好的!给工作人员和hr小姐姐点赞。
前几天打电话通知面试,约了周日上午九点半,猜测第一场,果然到了以后还没开始。九点半准时开始我是机器学习数据挖掘岗第一个面的,如果没记错的话。
一面:
自我介绍
车辆调度的项目(为什么这么聚类,你还考虑过其他什么聚类,特征怎么选择,效果怎么评估,项目的各种细节,讲不明白就边画图边讲,巴拉巴拉)
实习项目(GAN网络,怎么设计的,怎么改进,效果如何)
SVM的公式,对偶形式,核函数类型,如何选择
对VC维的理解
怎么判断线性与非线性
过拟合与欠拟合,区别,怎么避免
偏差与方差介绍一下
手撕代码:硬币2元,3元,5元,给定金额,输出最少需要多少硬币
二面:
自我介绍
车辆调度项目(讲细节,上线没,效果怎么样,感觉low没细问)
实习项目(讲细节,网络为啥这么改进,用了多少服务器,什么型号的GPU,训练多久,数据集多大,为什么选择这个岗位,怎么看待深度学习和机器学习的关系,深度学习工程师和我们这个岗位有啥区别,面试官很认真的讲了他的看法)
卷积的定义,公式,为什么用卷积,除了图像还能用来做什么
过拟合与欠拟合,怎么避免
怎么选择模型,依据什么,给了一个淘宝的场景,如何选择模型(答得不好,实践太少😂)
boosting和bagging区别,GBDT讲一下,和随机森林区别
手撕代码,矩阵左上走到右下最短路径多少种,如果中间有路障呢
你有什么想问我的,最后面试官大概介绍了一下贝壳和链家的关系
hr面:
小姐姐全程笑脸,很亲切的面试体验
自我介绍
实习住哪里,用过贝壳找房吗,怎么看待我们的平台
手里几个offer,怎么选择
期望在哪工作
有没有女朋友
人生中对我影响最深的事
怎么评价自己的性格
学生工作经历对你的影响
还有的记不清的,就很愉快的聊天
有什么要问我的,不想知道福利待遇吗?主动介绍了贝壳的福利,薪资如果通过会再通知