渣硕研三,春招捡漏中,投了个#志翔科技#的算法实习岗,那公司只能实习转正后留下。 全程八股,从算法数据结构到os到python,传统机器学习,dl 编程题快排 最后反问直接问公司业务,说只是对电力系统的传感数据进行无监督学习,不涉及深度学习模型?? 直接当场推掉了之后的流程,这种工作高情商说是传统#机器学习#为产业赋能,低情商是为公司具体业务数据卖廉价劳动力,技术陈旧GPU硬件条件无,上简历毫无分
0. 流程 7月15号牛客投递 8月4号笔试 8月8号邮件约一面,约了8月11号上午10:15 8月11号上午10:15面试 1. 面试记录 1.1 面试官自我介绍 面试官先自我介绍,然后介绍了本次面试的主要流程: 面试官自我介绍 我的自我介绍 项目的深入探讨 反问 1.2 我的自我介绍 略 1.3 项目深挖(只聊了传统算法项目,没聊深度学习) 总之就是对项目逐行询问,分裂式询问,有一些引申,答得
① 自我介绍 ② 面试官就项目细节提问 ③ 聊家常环节 ④ 反问环节 总结:14所面试体验很好,面试官很和蔼,听说是部门主任,最后就是时间不长,就20分钟
面试官是西电学长,人帅说话又好听(虽然我是个男的) 全程问项目,问的比较深,不过只要对自己做过的东西熟悉,有思考就肯定没问题 反问: 我进去能做一些什么工作? 诺瓦星云真的加班吗?
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
1.SyN算法(微分流形) 2.梯度下降 求y=x^2的最速下降(一阶) 3.Rest-Net 结构encoder和style Encoder 4.解决错误变形的方法
1.自我介绍 2.算法原理: 简历上所有算法原理。 工资不高,面完秒挂。 (面试官不是很专业,有点不偏好数分的来搞算法)
海信 算法工程师(base青岛)9.29OC 时间表 家山东的,海信在山东地位还是有的,直接签了两方,后面有华选华。 投递+测评 7.13 常规测评 英语一面 8.7 准备一些简单问题即可,难度不大。 专业面试 8.28 电话面试,1个小时左右。面试体验不错,面试官也很专业。面试广度深度均具,海信AI方面还是挺专业的感觉。 项目竞赛深挖, 机器学习算法八股, 特征工程,特征筛选方法。 常见信号处理
大概率挂了,问的问题不难但是我一个Python选手c++懂得确实不多,发个面经赞赞人品 1.拷打项目 因为项目里有提到ssd yolo和pointnet 就询问了怎么做的调整,使用过程中遇到了哪些问题,怎么解决的,然后问有没有了解过别的目标追踪网络,还有点云网络pointpillar (其实了解过,工业上用的比较多,但是一紧张忘记了) 2.八股 Python字典的key可以用哪些数据类型✓ 为什
中秋节前一天 一面(初试) 30分钟 没开摄像头,是在京东的会议平台上面的 深挖简历,主要问了项目与竞赛 八股文集中于大数据方面:spark与map reduce之间的差别、spark与flink区别、flink水位线等,有些问题不记得了,但基本都答上来了 没有手撕 反问:业务、匹配程度 ------------------------ 已挂 #京东##算法工程师#
岗位:人工智能类-算法工程师 HR一面 (9/8)- 15min 常规的HR面 自我介绍 选一个收获最大的项目进行介绍 沟通的能力 对海尔智家的理解 能否接受青岛 反问 技术二面 (9/15)- 15min 比约定时间晚了一些,可能是前面人面的时间超过15分钟了。 自我介绍 介绍项目(时间占比大) 平时所使用的语言,会不会c,c++ 接触过嵌入式开发吗 职业规划 反问 部门主要做嵌入式开发?(感觉
总体感受:泡池子前华为HR还是很热情的,泡池子后就是“嗯嗯”;另外,我遇到的每一个华为人语速都好快,莫非是push得太严重了 ———————————————————————————— 8.31 裸考,挂了 9.5 HR打电话说我符合免机考的条件,我赔笑说都怪自己太菜了 9.24 通知准备参加面试 ———————————————————————————— 9.29下午两点
背景:211本硕,一作SCI一区论文两篇,无实习。 这次秋招的第一场面试,也是最硬核的一场。虽然面的很烂,但是真的学到了很多(意识到了自己有多菜),记录一下回馈社区。 一面(8.23) 1. 自我介绍; 2. 了解社区检测吗(了解过),了解哪些算法(Louvain, LPA); 3. Louvain算法的算法流程(比较简单); 4. Louvain算法是用模块度来优化对吧,那模块度怎么改进呢(模块
一面:2022.9.27 20分钟 1、自我介绍,说一下参与过哪些AI的项目,工作地点是如何选择的 2、日志检测的具体方法,故障预测的具体方法,有监督内存故障预测你要怎么设计,LSTM和GRU相比于RNN为啥好,说一下SVM的原理,说一下聚类方法,怎么处理数据中的噪声点,说一下优化器为啥有动量,接触过什么编程语言,dataframe给你怎么打乱,说一下机器学习的预处理要做什么 二面:hr打了个电话
背景:211本硕,一作SCI一区论文两篇,无实习。 官网投递简历(7.30) 笔试(9.20) 投了将近两个月才发笔试,差点以为简历挂了。题的细节记不太清了,只记得第一题正则表达式相关直接跳过,第二题密码相关对80%,第三题切水果对70%。 一面(9.24) 1. 自我介绍; 2. 问其中一篇论文的细节(10分钟左右); 3. 运筹优化基础知识(遗传算法原理、粒子群算法原理、线性规划单纯形法原理等