流程:8.24投递,8.28简历复筛。9.20一面。 1.自我介绍。 2.简历上写的项目,挨个问,不过问的都不是很深入 3.项目中的难点,你自己的优点,未来规划,部门出差频率较高,有什么想法。 基本上没啥,感觉有点像kpi面
投递岗位:机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师 投递时间:2023-07-15 提前批,实习时候面试的,面试官又在开会,迟到了几分钟,中间有有其他事情停了几分钟 1. 自我介绍 2. 询问还在做的实习内容以及比赛项目,简单介绍,八股涉及到大模型部分 3. 因为其他事情停顿了几分钟继续项目询问 4. 反问,xx地点部门整体氛围怎么样,如果进去后续如何培养 总体面试体验很好,面试官很有礼貌。 #24
双非本,坐标地级市分公司,总共感觉十分钟不到 1.自我介绍 2.说说实习干了啥 3.看项目上写的有商业计划书,说说怎么进行商业模型分析的 4.担任学生干部,说说主要都做了什么 结束,没有反问环节 面试间不隔音,一面前里面面试官大声密谋听的清清楚楚🤣多少人过笔试,多少人筛过简历,要录取多少个,我前一个好像是研究生,张嘴就是SCI,拿研究成果跟清华那个比怎么怎么好,听得我一愣一愣的,想走了都
#小天才# 面试前通知时间大约半小时,实际面了将近一小时,但最后还是挂了。面试官比较侧重于问项目经历,而且表明我进面试是因为看重我的专业(通信本科+生物医学工程硕士)和某个项目经历比较对口,不过我在面试前准备的方向有点偏了,我当时提取准备的都是深度学习以及大模型方面的多模态知识,而小天才的多模态指的其实是智能穿戴设备上采集到的各种生理信号数据,主要结合的还是机器学习算法,这方面的提问我也没有很好答
坐标成都,通知营销类下午两点半场,一点到达酒店发现已经开始报菜名式面试 一面:二面一,自我介绍之后问了主要关于对华三的了解,对岗位认知和简历一些浅挖 二面:hr面(应该)自我介绍之后填了意向地点问了原因,对应酬看法和酒量,手里offer,结束较快 三面😅:应该是主管或者什么大领导,桌子上摆着果盘香蕉水还有各种零食,没有自我介绍环节上来就讲offer里面选谁,然后问华为深信服要我我选谁。我先陈述了
渠道 1.项目里的webbench压力测试 并发连接展开讲讲 2.登录,注册假如要测试会怎么测 3.struct和类的区别 4.浅拷贝和深拷贝的区别 5.tdma和cdma区别 6.测试设计方法 7.排名 8.为什么选择测试工程师,怎么接触到的 9.第一选择西安第二选择是上海,是可以去上海吗 10.能否接受出差,国内,国际。 反问: 1.面试结果什么时候出 2.测试工程师的上升渠道
1.算法题 20min LeetCode数组大小减半 用堆+贪心 因为用了堆结构,所以让我实现一个大根堆。 如何用大根堆实现小根堆 2.问项目 30min 3.反问#面试经验分享##小米##算法面试经验分享#
接上篇 浏览器有什么安全特性可以防护XSS 如何防护富文本XSS 了解CSP吗 回答的不好,搜了一下答案,简单记一下吧。。 XSS https://tech.meituan.com/2018/09/27/fe-security.html 虽然在渲染页面和执行 JavaScript 时,通过谨慎的转义可以防止 XSS 的发生,但完全依靠开发的谨慎仍然是不够的。以下介绍一些通用的方案,可以降低 XSS
流程是:自我介绍-项目询问-企业观感-反问 整体感觉还可以,全是围着简历项目问的,其他问题基本没有。 希望进二面!
互联网 Java 工程师面试题 内容涵盖:J互联网 Java 工程师面试题 内容涵盖:Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、 Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、 Linux 等技术栈 有需要的私信我单发哈,我这只可以发布1000字,不能全部放上来。
面试官很帅人很nice,但是本人巨菜估计已凉 大概持续30min 让我自己讲一个项目,扯了一个运筹相关的毕设(特别坑,自己都没完全整明白),面试官不是做运筹的,但是也讨论了下三要素(目标、变量、约束),感觉他没听太懂目标... 然后就问了机器学习的项目,我选的课程项目比较水,一些简单问题有准备但背的不熟,后来被面试官发现在念稿,要求视线注视屏幕就开始口齿不清,一定要自己多读多背八股!! 一些基础问
联想:2022 秋招 算法工程师 面试 一面 项目 是否了解 GDBT 等推荐算法 分类问题的交叉熵、是否可以用MSE 不可以。主要原因如下: 物理意义上,MSE 衡量的是几何空间的欧氏距离,而分类问题中每个类别的标签是离散的 和 ,本身不具备几何空间的意义; 信息学中,交叉熵衡量的是两个分布之间的差异,可用于衡量模型预测的概率分布和真实标签的类别分布是否相似。 计算上,分类模型输出的概率一般会经
8.18 测评 9.6 一面 项目1介绍 逻辑回归简介 极大似然法简介 反问 KPI面...面完了面试官说他们是做加密的,不懂为什么让我面... #小米面试#
快手机器学习算法工程师一面50min 人生中第一次找工作面试😭 (面试官姐姐人超好😭,一直心平气和的和聊天一样,我说错了也没说我而是跟我解答,甚至帮我找理由,全程都很耐心) 1.自我介绍 2.介绍用过哪些机器学习方法 3.SVM的原理跟优势 4.集成学习(扯了下随机森林跟集成学习原理),XGBOOST(没用过) 5.knn和kmeans做分类的原理 6.你们做的遥感图像怎么提取特征 7.问了下
大概是4月十几号进行的笔试初筛,时长两个小时,题型网上都有介绍,基本上比较简单,大概一周之后就通知进行一面。 一面流程,先进入审核面试间,看下证件之类的。随后是正式面试,面试间内三人,一位女士(比较年轻),两位男士(中年)。 简单的自我介绍。 女士面试官针对于简历的项目问题开始提问,背景,实际的工作内容等等,会深挖,需要提前好好准备。 项目执行有遇到什么困难,如何解决,有什么启示。认为自己最匹配需