当前位置: 首页 > 面试经验 >

达达面经

优质
小牛编辑
118浏览
2023-03-28

达达面经

达达-到家算法-算法工程师

一面 9.7 25min提问+10min手撕

  1. 自我介绍
  2. 深挖项目(NLP方向)
  3. 介绍BERT
  4. Attention、Self-attention、Cross-Attention介绍和对比
  5. 如何解决过拟合和欠拟合
  6. BN原理,训练和测试时分别怎么操作
  7. Dropout原理,训练和测试时分别怎么操作
  8. XGboost缺失值处理方式
  9. 手撕:链表重排
  10. 闲聊环节:
  11. 什么时候出结果?一周内。
  12. 我在官网看不见我的投递记录,怎么知道自己的进度呢?可能是内推通道,没有投递记录,不影响流程。
  13. 面试官问我:现在的就业形势这么严峻,你怎么看待?换赛道、心态好balabala。

二面 9.15 50min提问

妥妥压力面,50分钟没有手撕

  1. 自我介绍
  2. 实习环节(预测+检测):(30min)
    1. 检测任务数据有什么特征?为什么要用多个分析方法?每个分析方法对应什么特征?
    2. 直接设置阈值上下限不就好了吗?为什么要用模型?(为了检测出变化趋势,进行预警)。
    3. 用的什么评价指标?指标的计算公式是什么?
    4. 预测任务数据有什么特征?只是预测吗?有后续吗?怎么判定预测结果好与坏?
    5. 这块工作怎么分工的?怎么协作的?(独立完成。。。)
    6. 有没有撰写分析报告?(有分析汇报)
    7. 分析报告有哪些内容?(建议性操作)这些操作是怎么标记的数据?(网格搜索)为什么不能基于Bayes估计?(数据不完备,只有夏天的数据,样本偏差太大了)。
  3. 介绍论文
    1. 评价指标是什么?计算公式是什么?
    2. 平时用过哪些评价指标?都是基于什么的?
  4. NLP任务为什么喜欢用CosineSimiliarity评定相似度?不能用欧几里得距离吗?
  5. 用过什么聚类方法?(Kmeans)怎么确定K值?(层次聚类)怎么判定聚类结果好坏?(距离度量?这块儿确实不了解。投影)
  6. 做两个数学题
  7. 平时朋友们或者老师有没有说你哪些方面不太好?(不善表达)
  8. 目前在武汉,介意来北京工作吗?(非常愿意)
  9. 手里面有没有其它offer?(有一两个oc)
  10. 给你offer能来提前实习吗?(可以)
  11. 反问:
    1. 什么时候出结果?下周二前
    2. 几轮面试?两轮技术面加一轮HR

9.26(本来约的9.24,HR有事情) HRBP面-20min

  1. 自我介绍
  2. 实习中收获了什么
  3. 项目遇到了哪些问题,怎么解决的,有没有一些可以借鉴的类似产品
  4. 论文
  5. 自己的优势和有待提高的地方
  6. 选择一个工作最看重什么
  7. 为什么想来北京
  8. 手里面offer进展,有开价的吗
  9. 能否提前实习?最早什么时候?
  10. 反问:
    1. 具体业务是什么
    2. 什么时候出结果(国庆以后)

      求一手意向(卑微求职人)

#达达#
 类似资料: