顺丰机器学习工程师一面二面
#软件开发2024笔面经# 顺丰一面:
和面试官聊的挺开心的,原本三十分钟的面试聊了五十多分钟。
1. 自我介绍
2. 为什么想要转专业(我本科不是相关的)
3. 讲实习,谈实习里数据的处理方法,时间序列数据的归一化
4. 谈到实习里用过的模型,RF,Adaboost, xgboost的区别
5. 深度学习,LSTM与Transformer,Bert的异同,谈优缺点;谈NLP的发展
6. 一道代码题;大概就是一棵树,children的值是2n与2n+1(parent node为n),给两个节点,找他们的第一个共同parent
7. 反问
二面:
这次就很快了,面试官没怎么问太多,感觉有时候都没怎么听....
1. 自我介绍
2. 特征工程,特征重要性
3. 项目里用了哪些loss函数
3. multi-head attention,token啥的,这个没太答上来
4. 看样子本来还想问CNN的,结果中途被打断了,好像是有人和他说话,他就又换了个地方面试,全程就是走来走去(手机开着视频)
5. AutoML
5. 反问
6. 最后说等人力后续面试,这是告诉我已经过了?
面试结束后:
马上收到了一个综测题,练了两把上了,结果有点难顶,最后还剩3题没做,说是会倒扣分。里面最耗时间的就是给一个月历,然后一堆条件,让你安排不同的部门/人在不同的时间,根本不是一眼看得出来的,要假设不断推理,假设错了还的推倒重来。最简单的是图片题,基本的找规律。#面经#
和面试官聊的挺开心的,原本三十分钟的面试聊了五十多分钟。
1. 自我介绍
2. 为什么想要转专业(我本科不是相关的)
3. 讲实习,谈实习里数据的处理方法,时间序列数据的归一化
4. 谈到实习里用过的模型,RF,Adaboost, xgboost的区别
5. 深度学习,LSTM与Transformer,Bert的异同,谈优缺点;谈NLP的发展
6. 一道代码题;大概就是一棵树,children的值是2n与2n+1(parent node为n),给两个节点,找他们的第一个共同parent
7. 反问
二面:
这次就很快了,面试官没怎么问太多,感觉有时候都没怎么听....
1. 自我介绍
2. 特征工程,特征重要性
3. 项目里用了哪些loss函数
3. multi-head attention,token啥的,这个没太答上来
4. 看样子本来还想问CNN的,结果中途被打断了,好像是有人和他说话,他就又换了个地方面试,全程就是走来走去(手机开着视频)
5. AutoML
5. 反问
6. 最后说等人力后续面试,这是告诉我已经过了?
面试结束后:
马上收到了一个综测题,练了两把上了,结果有点难顶,最后还剩3题没做,说是会倒扣分。里面最耗时间的就是给一个月历,然后一堆条件,让你安排不同的部门/人在不同的时间,根本不是一眼看得出来的,要假设不断推理,假设错了还的推倒重来。最简单的是图片题,基本的找规律。#面经#
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码住
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第三家特别偏僻,有点阴森,到了之后让了一个工位给我,有四个题目,①格式化时间 年月日当前时间星期几② 正则表达式提取新闻文字,③在文本域输入文字生成选择题以及选项④生成商品排版还是什么来着
三家都是不超过50人的小公司
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