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宝石
编辑于 2020-09-27 13:49
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顺丰算法岗一二面面经

岗位是同城科技的人工智能(hc=2,emm)

9.27更新 顺丰三面(35min,AI负责人)

  • 自我介绍
  • 讲实习中的主要贡献,让你作为负责人你要怎么构建整个流程
  • 讲项目一,最大贡献是什么,有没有借鉴业界开源技术,现在让你去改进结果有什么方法
  • 讲项目二,给三分钟思考时间,前两个讲了很多细节,逻辑性不是很好,这次要讲的有逻辑有条理
  • 你觉得到目前为止面试过程还有什么自身亮点没有说
  • 没有算法题
  • 反问:请介绍算法在顺丰领域具体的应用场景(说的挺多的)

顺丰一面(45min,女面试官,问的比较松, emm)

  • 自我介绍
  • 挑一个你想讲的项目或者实习具体讲(讲完了也基本没问,全是自己说)
  • 树模型那一系列
  • 如何做数据预处理
  • 了解哪些激活函数,把他们都画出来
  • 如何解决过拟合和欠拟合
  • 等等,问完我说完就拉到了,没继续问下去都
  • 算法题:旋转数组查找,如果允许重复元素呢(重复元素还不如直接遍历呢,😓)
  • 反问

顺丰二面(45min,面试官挺好的,不会的都安慰我说应届生没接触过正常😂)

  • 面试时候延迟有点高,好像面试官网络不是很好
  • 自我介绍
  • 具体讲实习,问了挺多问题
  • 讲FM(这块说了一会,有个问题,关于隐向量有什么优势,没说全)
  • 讲Map-Reduce,具体细节不是很了解(开始安慰我)
  • 你了解哪些归一化方式(没说够)
  • 零均值归一化是线性的么
  • 如何做数据预处理的
  • 连续特征分桶都有哪些方法(没说够)
  • 半个小时了,说给15分钟做个算法题(字符串全排列)
  • 由于上面题3分钟,没够45分钟,写完又问了俩问题
  • 问个加分题:你是如何理解机器学习的,比如使用场景,有监督无监督等等。
  • 时间还没够,又问了个FFM和FM的区别
  • 估计一面面试官面晕了,说看一面面评说我想做cv😂,听面试官意思后面还有好多人
  • 反问
听面试官意思是如果过了还有三面技术,我估计没了。

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