喜马拉雅数据科学管培生面试

面试官自我介绍是某个部门负责人,一看lz简历觉得项目很少(确实是),然后问了些机器学习相关的八股,问了下项目,问了下深度学习相关的模型,lz只知道一点cnn和attention,然后面试官问我embedding是否了解,我说就了解一些推荐系统里面的,面试官追问你知不知道成熟的讲语句转化为向量的,lz只知道w2v,具体了解也不多,就糊弄了两句,面试官就让我进入反问环节了。
楼主问了下相关工作,这时候面试官介绍了下自己的部门,是nlp和搜索算法的,并且说我可能适合用户画像的部门,然后楼主问了入职的培养计划和要求,面试官讲是通过项目培养,要求就是项目匹配度和基础技能熟练,并表示不考LeetCode之类的手撕😂,他觉得不如项目匹配重要
感觉是比较凉了
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估计我也是这个面试官问的,数据科学全问算法是没想到
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发布于 2023-09-10 15:55 上海
面试前有笔试吗
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发布于 2023-09-08 10:54 北京
网易互娱
校招火热招聘中
官网直投
请问有后续嘛
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发布于 2023-09-13 18:44 英国
楼主请问接到约面电话到他们发面试邮件大概多久呀 给我打了电话但迟迟没发邮件
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发布于 2023-09-13 21:10 上海

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一面(1)死锁的两种原因(2)模型量化的方式,我说kv cache和参数量化,面试官问量化是怎么提高推理加速的效率,我答不太上来(3)transformer自注意力层的时间复杂度(4)stack和dequeue的区别(5)算法题:有效ip地址一面面试官是我遇到最善良的面试官,他对跨专业同学的包容性大到难以置信。也很感谢他的宽容和鼓励。最后反问环节,他跟我举了jieba分词的例子,鼓励我要多看代码,掌握好基础知识,很多时候实际应用就是利用大量基础知识来展开实现的。很可惜,他base北京,最终要去的是深圳,没办法找他当我mentor二面印象最深刻的问题是知识蒸馏技术路线。当时我介绍自己的项目,项目是关于bert模型知识蒸馏的。这个项目本身是偏指标驱动的,只要达到一定加速比/参数压缩比和一定范围内的精度损失即可。而面试官则提问我是否有做过文献和技术路线的调研,这部分我没答太好。幸好后面讲自己的工作就比较顺利了。算法题是字节经典题目“螺母螺栓匹配次数计算”,有兴趣的同学可以去查查。至于有没有问八股我记不太清了三面以后的规划、以前项目遇到什么难点+如何解决hr面论文等级、几作、贡献是什么;用几个词评价自己;为了面试做了什么准备;对面试岗位的理解;简单介绍自己的项目;能实习多久;研究生成绩怎样(因为我是转专业的学生,所以hr可能比较关心) #腾讯# #机器学习# #cdg# #算法#
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