银行算法岗面经&内推
🔍 AI算法工程师&银行信息技术岗
1. 面试流程概览
AI工程师岗位面试通常分为以下环节:
技术初筛:简历评估+线上编程题(LeetCode中等难度为主)。
技术一面:围绕简历项目深挖技术细节,涉及AI模型、算法优化等。
技术二面:系统设计题(如设计推荐系统、优化模型推理效率)。
HR面:职业规划、团队协作、抗压能力等软实力考察。
2. 高频技术问题
算法基础:
手写交叉熵损失函数推导,分析其梯度;
Transformer中Self-Attention的时间复杂度如何优化?
项目深挖:
如何解决模型过拟合问题?实际项目中如何选择评估指标?
是否尝试过模型蒸馏/量化?效果如何?
场景题:
若用户反馈推荐系统效果下降,如何定位问题?
设计一个金融风控模型,需考虑哪些特征和业务约束?
3. 算法题准备建议
刷题重点:动态规划(背包问题、字符串编辑距离)、树/图遍历(DFS/BFS)、Top K问题。
例题参考:
LeetCode 215(数组第K大元素)
LeetCode 239(滑动窗口最大值)
4. 行为面试技巧
必问题:
“遇到技术难题如何解决?” → STAR法则回答(情境-任务-行动-结果)。
“团队合作出现分歧如何处理?” → 强调沟通优先级与数据驱动决策。
反问环节:可问团队技术栈、业务发展方向,体现主动性。
🚀 招商银行第9季数字金融训练营:AI工程师的黄金跳板!
🔥 核心亮点抢先看
零门槛福利:包吃住+报销路费,全程无开销!
直通Offer:表现优异者直接拿2026校招提前批Offer,特别优秀者获PLUS Offer(薪资/职级加成)。
实战为王:依托招行真实业务场景,接触亿级用户数据与金融级AI模型。
📌 赛道选择建议
AI工程师赛道:熟悉大模型、多模态技术者优先,可挑战模型调优、工程化部署等任务。
AI数据科学家赛道:需精通Python/SQL、统计建模,侧重风控/营销数据分析。
AI产品经理赛道:考察需求分析、原型设计能力,金融场景创新是加分项。
⏰ 关键时间节点
截止时间:2025年4月24日
工作地点:深圳(总行资源倾斜,技术氛围浓厚)
🎯 内推专属通道
立即报名抢占席位 👉 招商银行训练营内推链接请戳这里
https://cmb-recruitment-mobile.paas.cmbchina.com/positionDetail/school?publishId=19237290-CFB7-4176-A91C-444831ECCD4F&qrCodeId=599C6E39-A7DD-4620-AC1A-30F1D63BA322&recruitmentTypeId=670980EA-30B6-455A-93C2-5CD5258B8A36
💡 面试备战Tips
技术复盘:针对简历项目准备3个以上优化延伸问题(如模型瓶颈、AB实验设计)。
行业洞察:提前研究招行“金融科技”战略(如掌上生活App智能推荐),面试可结合业务谈技术方案。
模拟面试:找伙伴Mock系统设计题,练习白板绘图与模块化拆解思维。
🌟 训练营与面试双重助力,提前锁定大厂Offer!
立即行动,用实战经验碾压面试考场 👊
(训练营详情可以留言探讨哦~)
#内推# #校招# #实习# #招商银行# #招商银行# #信息技术岗# #算法岗#
1. 面试流程概览
AI工程师岗位面试通常分为以下环节:
技术初筛:简历评估+线上编程题(LeetCode中等难度为主)。
技术一面:围绕简历项目深挖技术细节,涉及AI模型、算法优化等。
技术二面:系统设计题(如设计推荐系统、优化模型推理效率)。
HR面:职业规划、团队协作、抗压能力等软实力考察。
2. 高频技术问题
算法基础:
手写交叉熵损失函数推导,分析其梯度;
Transformer中Self-Attention的时间复杂度如何优化?
项目深挖:
如何解决模型过拟合问题?实际项目中如何选择评估指标?
是否尝试过模型蒸馏/量化?效果如何?
场景题:
若用户反馈推荐系统效果下降,如何定位问题?
设计一个金融风控模型,需考虑哪些特征和业务约束?
3. 算法题准备建议
刷题重点:动态规划(背包问题、字符串编辑距离)、树/图遍历(DFS/BFS)、Top K问题。
例题参考:
LeetCode 215(数组第K大元素)
LeetCode 239(滑动窗口最大值)
4. 行为面试技巧
必问题:
“遇到技术难题如何解决?” → STAR法则回答(情境-任务-行动-结果)。
“团队合作出现分歧如何处理?” → 强调沟通优先级与数据驱动决策。
反问环节:可问团队技术栈、业务发展方向,体现主动性。
🚀 招商银行第9季数字金融训练营:AI工程师的黄金跳板!
🔥 核心亮点抢先看
零门槛福利:包吃住+报销路费,全程无开销!
直通Offer:表现优异者直接拿2026校招提前批Offer,特别优秀者获PLUS Offer(薪资/职级加成)。
实战为王:依托招行真实业务场景,接触亿级用户数据与金融级AI模型。
📌 赛道选择建议
AI工程师赛道:熟悉大模型、多模态技术者优先,可挑战模型调优、工程化部署等任务。
AI数据科学家赛道:需精通Python/SQL、统计建模,侧重风控/营销数据分析。
AI产品经理赛道:考察需求分析、原型设计能力,金融场景创新是加分项。
⏰ 关键时间节点
截止时间:2025年4月24日
工作地点:深圳(总行资源倾斜,技术氛围浓厚)
🎯 内推专属通道
立即报名抢占席位 👉 招商银行训练营内推链接请戳这里
https://cmb-recruitment-mobile.paas.cmbchina.com/positionDetail/school?publishId=19237290-CFB7-4176-A91C-444831ECCD4F&qrCodeId=599C6E39-A7DD-4620-AC1A-30F1D63BA322&recruitmentTypeId=670980EA-30B6-455A-93C2-5CD5258B8A36
💡 面试备战Tips
技术复盘:针对简历项目准备3个以上优化延伸问题(如模型瓶颈、AB实验设计)。
行业洞察:提前研究招行“金融科技”战略(如掌上生活App智能推荐),面试可结合业务谈技术方案。
模拟面试:找伙伴Mock系统设计题,练习白板绘图与模块化拆解思维。
🌟 训练营与面试双重助力,提前锁定大厂Offer!
立即行动,用实战经验碾压面试考场 👊
(训练营详情可以留言探讨哦~)
#内推# #校招# #实习# #招商银行# #招商银行# #信息技术岗# #算法岗#
全部评论
相关推荐
点赞 评论 收藏
分享
点赞 评论 收藏
分享