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秋招回顾9:中邮消费金融算法岗面经

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小牛编辑
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2023-03-28

秋招回顾9:中邮消费金融算法岗面经

背景:主研多模态分类领域,秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗,如果机器学习的岗位描述和我相符也会投

流程:投的AI算法工程师,base广州,51job上投递的,投递时间n,笔试时间m=n+15,一面时间k=m+6,二面时间p=k+12,后来收到复试通过的邮件,并说会在11月下旬按照排名顺序OC,但是可能我的排名比较靠后,以及算法岗的竞争比较激烈,最终并非有等到OC。。。

加了中邮消费的群,感觉是有一些负面新闻的(围绕年终奖),但我也没怎么关注,所以小伙伴们注意甄别,多做调查

面试体验也值得一说,一面面试体验还挺差的,一个是他们好像是在工位上面试的,所以背景音有点嘈杂,嘈杂到我说话的时候会有点听不清自己说话;二面体验很好,感觉对面是管理层的人员,面试环境也会更好。还有就是一面的问题感觉是有固定模板的,我和我身边的同学问的问题差不多。

一面 15min左右

  1. 自我介绍
  2. 讲一件你遇到的一个技术难点,以及你是如何克服它的
  3. 讲一下你的方法的模型架构
  4. BERT的变形你最了解哪个,讲一下他和BERT的异同(我说的RoBERTa)
  5. 讲一下论文方法的创新点在哪里
  6. 讲一件你成功说服别人的例子

二面 15min左右

  1. 自我介绍
  2. 现在有一个NLP任务,如何选择模型,设计模型,提高性能
  3. 优化器之间的区别和关系
  4. 模型效果不好-欠拟合怎么做
  5. 有没有遇到过什么困难 如何解决的
  6. 有没有带领团队的经验
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