《数据挖掘工程师面经》专题

1.算法题： 删除链表中倒数第n个节点 二叉树后续遍历 2.问项目 3.介绍一下NLP的发展过程 4.反问#vivo##面试经验分享##算法面试经验分享#

相当于 HR 面，不过问起来更深入。 内容： 自我介绍。 至今印象深刻的最大挫折；原因和解决方式。 毕业想从事的具体方向的思考，职业发展规划。 期望工作地点；简历投了哪些地方；为什么选择这些工作地点；更喜欢卷的地方还是生活安逸的地方。 考虑过去上海吗。 有没有女朋友。 期望薪资；有没有和别人交流过期望薪资。 反问： 薪资构成。 有没有开拓国际市场或者计划。 有意思的地方： 技术面时面我的竟然是他们

30min 自我介绍，问了家是哪的，有无男朋友，意向城市，是否接受城市调剂 本科成绩，现在的研究生是保研还是考研 介绍本科项目，问了项目细节，讨论了项目算不算开集识别 项目遇到的难题是什么 介绍硕士项目，问了细节和难点 问对深度学习有什么了解，回答的比较泛，以为会深入问之后我再具体细说，但是没有接着问了 说我的研究内容和语音有关系，但关系不大，做语音哪个方向都可，大概是接受岗位调剂的意思 反问，上

面试时间：7月20日晚七点到八点十分，一小时十分钟。 按时间线梳理： 自我介绍 询问实习公司base，以及询问我的意向base和他们的base地都有哪些。 针对自我介绍中提到的实习经历进行了提问。 提问项目中涉及的Transformer，LSTM等内容，以及为何使用这些网络。 为什么Transformer要比LSTM好？ 提问项目中涉及的GAN，并让我简单介绍一下GAN。 GAN为什么会被提出？

2023年8月29日，晚上7点开始面试： 辛苦您两三分钟做一个自我介绍。 【从专业技能展开提问】 【操作系统】什么是进程，什么是线程？ 【操作系统】进程和线程是不是共享内存的？ 【操作系统】进程和进程之间如果想共享数据的话，可以用什么方法？ 【计算机网络】我现在想在浏览器上输入一个URL，从输入URL到在浏览器上渲染出画面，它的一个整体的工作流程是什么样的？ 【计算机网络】DNS解析除了在本地

1、自我介绍 2、拷打项目 3、数据增强方式了解哪些？ 4、Transformer的一些前沿改进（因为项目里用了Transformer） 5、期望工作地点？ 6、反问 全程比较舒服，三十分钟，过不过听天由命#科大讯飞##科大讯飞求职进展汇总#

2022.09.23--汇川一面：（40min） 1. 自我介绍 2. 介绍一个项目经历 3. 请介绍下MQTT？ 4. 说一下怎么解决收发包调试出错的问题？ 5. 分析下多任务编程中频繁使用互斥锁的后果？ 6. 说下对于arm架构的理解？ 7. 说下原子操作的实现原理？ 8. 有研究过哪些嵌入式相关的源代码？ 9. 预期的薪资？ 10. 预期工作地点？ 11. 反问：培养体系与技术成长路线 20

2024年7月1日 自我介绍 c++系列，智能指针有哪些，共享指针的原理，多线程进程用过吗，模板，enable if，根据不同的类，执行不同的函数效果。 游戏项目介绍，如何碰撞检测，关卡管理如何做的。 unity学了多久，拿过什么奖 游戏引擎结构，图像渲染如何做的。 数据、行为同步有那两种方法，如何实现 反问： 采用自研游戏引擎或者虚幻引擎，有用c++开发自研引擎的，有做游戏设计的。实习生不同的组

换组二面了，比上一次还凉…网上看的面经基本没用Orz这次没记录，只能凭借我的记忆里大概还原题目了，时间很短，十几分钟结束了 时间：2024.06.17 岗位：英文技术支持工程师 材料：OAuth 2.0 code flow和Identity platform ======中文部分====== 1. 自我介绍 2. 介绍第一篇材料（code flow） 3. 身份平台是什么？ 4. Access T

1. 自我介绍（学校专业+项目经历） 其实我说的很少，我刚开始就一句话介绍，把面试官搞尬住了。然后他说：就这些吗？我：啊啊啊啊我没有好的项目经历啊啊啊 2. 介绍项目——SM4加密算法流程 3. 对称加密与非对称加密的区别 4. Qt界面如何实现 5. 常用编程语言：C、Python，熟悉C++ 6. C中的sizeof和strlen的区别 7. 想要在函数中传入一个数组该如何操作？指针 8. 链

接上文： 9.11腾讯IEG面试，“本次流程已终止”，看来还是和鹅没有缘分； 9.20途游面试，状态“暂不匹配”，好的，又寄。什么一面杀手？ 面试（30min）： 感谢同学比我还早就来面试，介绍一下你自己； 之前有在哪个公司实习过吗？项目组是做什么的？ 你在其中担任的是什么职位？（Game QA） 你一般将游戏测试拆分成哪些模块？ 性能相关的内容你是怎么测的？ 你提到了服务器稳定性，你是怎么判断服

一面/技术面 2024/8/6 晚上19:40-20:20 自我介绍 介绍最新的一篇在投的论文，问了几个问题 介绍NeurIPS论文 介绍腾讯实习 数据集构造？ 怎么微调的 尝试了哪些模型，为什么选择这个 尝试了哪些策略，为什么选择这个 还知道哪些长文本技术策略 除了微调还知道哪些流程（对齐） 说说提示压缩 介绍快手实习 了解哪些位置编码 偏好对齐的理解，有哪些方式 进来后你主要想做哪方面的应用

#如何判断面试是否凉了# 职位是：【快Star】大模型应用算法工程师 8.13状态显示挂了。喜提秋招第一挂 但确实比较“喜”，因为这场不仅仅是拷打，更是鞭策。 首先叠甲： 我在llm这块确实是新手，积累确实不足，癞蛤蟆想吃天鹅肉。我对大厂不抱希望，不想抢各位爷的活干。看在这些以及我写的这么详细的份上，如果我显示出了菜，请友善讨论或者提意见，谢谢！ 由于讲的时间长，讲了50min，所以无coding

1.自我介绍 2.讲一下学校做的定位项目 3.在项目中负责哪些内容，遇到了什么困难 4.实习的时候做了哪些测试工作 5.讲一下实习的时候的开发项目 6.企业级的开发流程是怎样的 7.如何做好团队合作 8.接触过哪些分类算法 9.给你一个分类模型，包括医疗，购物等模块。模型输入是语音或文本，如何测试模型效果 10.分类模型算法的评价指标有哪些 11.针对加油站加油机，设计测试用例 12.给你三个Ex

-------4.8 一面--------------- 面试官极其极其友好和专业，面试体验应该是目前最好的， 面试官开场就说是工大的同学，直接亲切感拉满了（面试官是科大的），对比之前遇到过有面试官问:合工大什么档次? 具体问题就不详细描述了，大致是围绕简历内容进行提问， 和面试官讨论了关于透明渲染，级联阴影贴图，渲染大量物体等图形学的问题, 当然也问了不少CPP 对于开放性或者我回答不确定的问题