前言 大家好,我是chowley,今天来回顾一下,我当时参加帆软测试开发工程师的技术面试 时间:55min 平台:腾讯会议 过程 自我介绍 实习经历 为啥选择测试岗 实习中的主要收获是什么? 印象比较深的bug?权限相关 收到需求之后,你是怎么做拆解的?测试计划-测试用例-进行测试 测试用例包含哪些方面?后端验证方面 持续集成? 是放在web容器里面吗? 有参与脚本工具的研发和维护吗? 代码走读是
9.7晚上六点通知9.8晚上七点面试,半小时。9.9早上通知挂。 面试的时候只有你开摄像头面试官不开,面到后面还有别人说话的声音,面试官中间闭麦几次。(复盘是KPI面,只根据自我介绍来问连我简历都没看,把我项目里的内容都搞混了) 1.上来先自我介绍,然后根据自我介绍问项目的内容。没有涉及到C++和手撕代码。大家好好准备自我介绍,面试官一般根据这个来问。 2.主要问项目里面具体的技术实现手段包括原理
一面(8.30): 1、自我介绍,问简历中论文和项目(问的比较浅) 2、第一道算法题:数组中找第K大(花了一些时间调出来了) 3、第二道算法题:面试官自己出的,要求输入整数n,返回长度为n、仅有元音(a,e,i,o,u)组成的字符串数量,比如n=2则返回15,因为['aa','ae','ai','ao','au','ee','ei','eo','eu','ii','io','iu','oo','o
主要是项目深挖, 刚开始很惊讶,科大也有搞电机控制的? 三电平比两电平的优势。 PID整定方法。 开关频率? 你实验室电机功率。 带载的力矩有多大? 硬件部分谁在做? 你主要做了什么? 相对于其他学校的学生,你的优势在哪里? 反问。很短不到20分钟没有反问甚至只有12分钟,可能对我没兴趣,总体比较水。 期待二面。
今年投递 OPPO 的人实在是太多了,6月28日投递,8月1号才过初筛,收到测评和笔试链接 面试应该也是最后一批面试了,期间因为时间冲突联系招聘HR调整面试时间,HR表示如果不面,后续可能不再安排了面试了 时间线: 8.2 笔试 - 8.18 一面 - 8.28 二面 - 8.29 HR 面(状态码显示通过✅) 三场面试都比较简单,每轮面试30min左右,不太清楚是 kpi 面还是学历厂 一面 8
一面 自我介绍,介绍项目,有什么意义,有什么难点,遇到什么困难,怎么解决,为什么想来我们公司,家是哪的
1. 有无实习经历 2. 深挖项目,着重问需求分析阶段的内容。好几次讲到了功能的实现,面试官都说不想知道功能细节,只想知道前期需求调研和报告撰写的过程 3. 需求分析阶段遇到最大的困难 4. 如何看待从软件工程师转换到面向客户的售前角色 5. 如何去追求自己的喜欢的女生,如何介绍自己(?) 6. 如何看待chatGPT(二面又问到了) 7. Github中Copilot工具的使用对编程人员带来什么
8月19日:投递简历。 8月25日:笔试,三天内答完。 单选18题,20分钟,分值54;多选4题,20分钟,分值16;编程3题,50分钟,分值30。 选择题有些还比较偏,可能没有听说过的知识点,夹杂计算机网络知识。 三道编程题都是手写(word模式,说是问答题?)。第一道打印水仙花数,第二道创建学生表,包含基本信息,并修改增加地址字段,最后编写5条数据插入其中。第三道,创造一个Computer类,
45min面试分成三部分 1)项目介绍 广告公司实习,用多元回归看哪个广告平台对收入影响最大。 问:模型有什么问题和改进方法?答:依靠经验判断哪些特征有用,也许神经网络会好。问:你有实行这个改进么?答:没有。(羞愧) 科研项目,神经网络判断哪个SSD延迟更低。 问:用了什么样的模型,是否特征筛查。问:你知道什么业界的特征筛选发放么。答:我只知道便利所有特征组合。(相关矩阵) 2)机器学习问题 问:
1. 介绍一下你自己; 2. 聊了感兴趣的一个项目; 3. 先来做两道题。 买卖股票最佳时间【只能买一次】 和 【必须买两次】(变种,利润可以是负数); 4. 介绍实习经历,问的很细,将广告的整套流程都问清楚了; 5. 你知道什么是RTA吗?(广告投放策略Real-Time API) 6. 八股-过拟合是什么原因导致的?有什么解决方法(答了图像增强、正则化、降低模型复杂度、训练集扩充), 7、BN
上来先自我介绍然后让自己挑一个项目介绍。后续面试官问了很多问题 1 特征工程如何做 2 特征筛选都有哪些介绍一下 3 随机森林原理 4 支持向量机介绍一下 5 深度学习框架会哪些介绍一下 6 transformer介绍 7 attention机制都有哪些介绍一下 8 lstm原理以及相比于rnn的优势 9 时间序列预测都有哪些方法 10 介绍一下arima算法 11 数据库都会哪些 12 深度学习
发帖求好运 部门:基础研发平台-数据科学与平台部 --------- 一面:57min 1.自我介绍; 2.讲最熟悉的项目; 3.爬虫遇到的问题,如何处理的呢; 4.mysql:left join \ right join \ full join,用一个案例讲一下; 5.数据仓库了解吗; 6.Hashmap的原理了解吗; 7.Hadoop了解吗; 8.NameNode了解吗; 9.HDFS为什么安
荣耀:2022秋招 推荐搜索工程师 一面 自我介绍、论文 论文模型中学习率、batch size 以及其他参数是如何调优的 学习率使用模拟退火优化,初始值设置的稍大。 Batch Size 设置的尽可能大来提高学习的效率,并根据具体结果适当调整。 其他参数网格搜索。 介绍 LSTM-> Transformer -> BERT 传统 RNN 存在长期依赖的梯度问题,被 LSTM 通过三个门控解决,G
一面 1. 逐个介绍项目,问的很详细 2. 从公式的角度说明一下L2损失为什么会平滑 3. 解决模型过拟合的方法 4. 为什么L1正则化可以缓解过拟合 5. 代码 (1)快排 (2)手写卷积 #2023秋招##算法工程师#
10月12日 一面 30 min 技术面 一、自我介绍 二、 深挖项目、主要负责哪块? 三、ICP流程 四、C++掌握如何 五、对ORBSLAM2的理解 六、了解激光SLAM吗 七、深度学习模型做了什么? 八、约了第二天的手撕代码。。。。哎。。。终归是我不配了,一个一面都好难啊 估计自己面试表现太差了 #零跑科技##2023校招##面经##零跑科技校招#