顺丰内推顺丰面经

顺丰科技面经(大数据挖掘与分析工程师)

还愿贴:

流程:

AC 2.6

5道题

1. 顺丰科技专业1面:

问:自我介绍

答:以下省略1k字

问:本科不是学统计/计算机相关为什么选择这个工作:

答:巴拉巴拉

问:平时编程用什么软件:

答:python

(内心:其实我就会个python)

问:简要介绍 python

答:python是一门dynamic programming语言。其中变成面向过程编程。与C面向对象相反。

(现场情况:我把面向过程和面向对象说反了。)

问:cosine similarity和euclidean similarity区别:

答:cosine similarity与长度无关。euclidean similarity受到长度影响。

问:Knn/kmeans中所用距离为euclidean distance。为什么没有用Manhattan distance:

答:euclidean距离综合了xy两个方向。Manhattan只对x,y单独对比,没有综合取值

(现场情况:内心一懵。难道不是取了centroid?然后不停迭代?Manhattan distance这里可怎么用?然后简要描述了一下KNN和Kmeans,表示这道题不会)

问:CNN接触过么?对卷积和池化了解多少:

答:卷积作为一个feature extraction。然后乘以一个matrix.得到一个新的matrix

(现场情况:嗯。pooling和convolution哪个是卷积哪个是池化。很懵。)

面试感受:面完就觉得凉了。问啥啥不会。完全记不清。可能面试官可怜我,让我过了。

2.顺丰科技专业2面:

问:做过哪些项目

答:巴拉巴拉

问:简要介绍随机森林;

答:随机森林是一个分类器。然后不断有放回的提取,xxx

(现场情况:完全记不清自己答了什么,后来好像说错了不少,把他和XGBoost弄得有一些混淆)

问:逻辑回归,用的损失函数,用的目标函数

答:逻辑回归是一个分类器。损失函数cross-entropy.目标函数:softmax,函数介绍1/(1+e^x)

问:对于Unbalanced dataset有什么处理方法:oversampling接触过没有?

答:unbalanced dataset可以复制粘贴平衡,或者在取样的时候有目的的抓取来平衡。减少majior类达到数量均衡,叫undersampling, 另外一种增加minor类达到数量均衡,叫oversampling。

(现场情况:啥是oversampling?)

问:对于过拟合有什么好的方法:L1 和L2 正则区别

答:正则,增加数据,减少模型复杂度。减少迭代次数。L1正则所表示是x绝对值,L2是平方。L1更倾向于运用单一的特征而让另一个特征趋于0

(现场情况:L1是个菱形,L2是个圆,当时我脑子抽了表述成这个样子)

问:hadoop,sql了解多少:

答:hadoop分布式存储,项目中用sql做过巴拉巴拉(基本上项目相关)

3.顺丰科技HR面:

问:为什么回国/工作地点/做过什么项目,其中的难点是什么

答:巴拉巴拉

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