TX面试游记 3.30号，WXG初面，没有经验乱说一通，初面挂。准备放弃实习暑期摸鱼。 某日，数学系系秘书说有内推机会，大家可以投一下。 5.14号，TEG数据岗初面，我以为是后台岗，说了十分钟面试官说可以结束了，不对口，我就问是啥，他说数据，遂聊数据题，过了。 5.18号，TEG数据岗二面，过了 8个工作日后。 5.28号，TEG数据岗HR面。 5.29号，我的简历因为超时被自动挂掉。 6.1号，CSIG后台岗把我简历捞了起来。 6.2号，CSIG后台岗一面，面试快结束的时候面试官说，这个有个问题，你简历其实是另外一个部门TEG准备给你发Offer了，你看看你想去哪？ 然后就卡在已完成了到今天也没OC，有没有大手子能帮我查一查进度哇呜呜呜。。。 6.15，OC
一面：TEG数据岗
自我介绍
Python中Tuple和List有什么区别（Mutability）
Python中kwargs和args有什么用（语法糖，传进去是字典和列表）
CPP中unordered_map和map有什么区别（Hash和Tree）
过拟合和欠拟合是什么样的现象（过拟合：KNN里面N取一，相当于记忆样本，欠拟合：拿个线性函数Ax+b拟合sin函数）
评估过拟合（Train，Validation，Test分割，数据量小的情况下用CrossValidation取得更好的估计，但是上界会更大一点）
减少过拟合现象（DropLayer，L1/L2正则化【提了一嘴L1L2区别】，提了一些前沿的文章的工作）
线性模型和非线性模型有啥区别（这个不太会，我理解是参数之间相关性）
自己做过什么项目（EBGAN/InfoGAN/SteinGAN/强化学习DQN等）
最后面试官说不错，等二面吧
二面：TEG数据岗
自我介绍
自我介绍里提了一个课程项目（用PCA和SOM对恒星数据分析识别脉冲星）
解释下PCA原理（构建协方差矩阵，计算数据与数据间的线性关系，最后做特征分解）
PCA解决什么问题（数据降维，找到Latent Variable，举了个身高/体重/年龄的例子）
数据降维除了PCA还有什么方法（Multi-Dimensional-Scaling，特征工程）
做过什么特征工程（举了个比赛的例子，情感分析的，最后没进复赛）
又介绍GAN（和一面差不多，把GAN和VAE看成概率分布，通过Loss来使双方接近）
有没有完整的迭代过一个落地的项目（没有）
GAN有没有好的办法做验证（没有）
聊我这个双非大学的导师制度/实验室制度。。。（唠家常）
HR面：TEG数据岗
家在哪
啥时候入职
读不读研
然后中途被CSIG捞的那次面的是后台，也过了，但是用的腾讯会议面的，内容不太记得了，大概是Go/Redis/OS/计网的一些内容。
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