更新：技术面过了，今晚刚刚HR面，就是HR面的常规问题。明天给结果！！！   ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------   楼主老早之前(提前批)投了深信服的算法岗，一直没面试(应该是简历挂了)。后面突然有一天收到短信，说算法岗满了，让我转测试开发工程师。后面还发了笔试，我没有做，昨晚很神奇地收到了面试通知。以下为面经，两次面试均为电话面试。...

一面技术(30分钟)：   1. 自我介绍   2. 讲一下哈啰出行的项目(详细讲一下)   3. 以上实习有哪些数据？分别是什么？怎么做数据处理的?   4. 看你在这里面用的是lightgbm模型，你用过xgboost吗？   5. 特征选择有哪些方法？来具体的讲一下   6. 你这个实习项目的指标具体是什么意思，讲一下(就是precision和recall)   7. 在平安的实习讲一下 (详细讲一下)   8. 里面用到的神经网络的原理讲一下   9. 在学校的科研经历讲一下，主要是基于什么问题怎么做改进的？   10. 你觉得在学校做科研和在公司实习做东西有哪些区别？   11. 除...

国庆节准备出去旅游，9月份秋招真的心累，好在结果还不错，国庆准备和室友去周边旅游一波！！！???

更新：已拿到意向书   ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------   一面技术(30分钟):   1.  自我介绍   2. 简历上的实习项目挑一个讲一下(详细)   3. 讲一下你用到的网络的原理   4. 线性回归模型讲一下   5. 线性回归的损失函数怎么推导得到的？   6. 什么是过拟合？过拟合的原因讲一下？怎么解决这个问题呢？   7. 无监督学习了解吗？讲一下K-means算法的过程...

一面技术(30分钟)：   1. 自我介绍   2. 讲一下哈啰出行的项目(详细的讲一下)   3. 以上的项目从数据预处理，特征选择，模型训练，测试上线来仔细说一下？   4. 看你项目里用的lightgbm，可以简单的讲一下吗？   5. lightgbm基于GBDT做了哪些改进，说一下?   6. lightgbm的直方图加速具体怎么做的？能说一下吗？   7. 训练模型过拟合的原因有哪些？有哪些解决方案？   8. 信用卡欺诈检测的项目讲一下？(仔细的讲一下)   9. 样本不平衡问题是怎么解决的？   10. 为什么要选用这些模型？有什么依据吗？   11. SVM适合处理高维稀疏样...