秋招回顾9:中邮消费金融算法岗面经

背景:主研多模态分类领域,秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗,如果机器学习的岗位描述和我相符也会投

流程:投的AI算法工程师,base广州,51job上投递的,投递时间n,笔试时间m=n+15,一面时间k=m+6,二面时间p=k+12,后来收到复试通过的邮件,并说会在11月下旬按照排名顺序OC,但是可能我的排名比较靠后,以及算法岗的竞争比较激烈,最终并非有等到OC。。。

加了中邮消费的群,感觉是有一些负面新闻的(围绕年终奖),但我也没怎么关注,所以小伙伴们注意甄别,多做调查

面试体验也值得一说,一面面试体验还挺差的,一个是他们好像是在工位上面试的,所以背景音有点嘈杂,嘈杂到我说话的时候会有点听不清自己说话;二面体验很好,感觉对面是管理层的人员,面试环境也会更好。还有就是一面的问题感觉是有固定模板的,我和我身边的同学问的问题差不多。

一面 15min左右

  1. 自我介绍
  2. 讲一件你遇到的一个技术难点,以及你是如何克服它的
  3. 讲一下你的方法的模型架构
  4. BERT的变形你最了解哪个,讲一下他和BERT的异同(我说的RoBERTa)
  5. 讲一下论文方法的创新点在哪里
  6. 讲一件你成功说服别人的例子

二面 15min左右

  1. 自我介绍
  2. 现在有一个NLP任务,如何选择模型,设计模型,提高性能
  3. 优化器之间的区别和关系
  4. 模型效果不好-欠拟合怎么做
  5. 有没有遇到过什么困难 如何解决的
  6. 有没有带领团队的经验
#你觉得今年春招回暖了吗##如何看待2023届秋招##秋招面经##面经##中邮消费金融#
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中邮的加班文化怎么样呢?
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发布于 2023-03-20 22:03 辽宁
请问有AI面嘛
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发布于 2023-10-20 21:26 陕西
这个薪资待遇肯定还是很不错的吧
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发布于 2023-03-20 22:15 澳门

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03-30 21:02
已编辑
武汉大学 Java
ALEX_BLX:虽然说聊天记录不可信,不过这个趋势确实如此但我觉得也要想到一点就是卷后端的人里真正有“料”的人又有多少,我说的这个料都不是说一定要到大佬那种级别,而是就一个正常的水平。即使是现在也有很多人是跟风转码的,2-3个月速成后端技术栈的人数不胜数,但今时不同往日没可能靠速成进大厂了。这种情况就跟考研一样,你能上考场就已经打败一半的人了
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