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秋招补招捡漏凉经 1.26 更

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Kruis729
编辑于 2021-02-24 11:14:28 APP内打开
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LZ海外硕,啥岗都投,11月开始秋招捡漏选手,开始的比较晚了,我感觉可能是很多公司招聘结束了所以无消息吧(对,一定不是因为我菜)比较遗憾的就是没机会投银行和其他国企了。

比较一下offer看看,年前定下来吧,不想再熬了。

状态汇总 2021.01.28

有些想不起来了,不完全统计

公司 状态
数美科技 OC
shopee新加坡算法 一面挂
瓜子二手车CV/ML算法 三面挂
ThoughtWorks OC
SAP OC
字节抖音成都前端 内推,简历挂
字节算法 内推,无消息
一汽大众成都算法/前端 简历过,无后续
华为算法 内推,简历过,一个月了不发笔试
商汤算法 简历过,但算法岗被挂太多,受到打击拒了不敢面。。。对不起hr小姐姐
Intel上海软开 内推,无消息
猫眼电影算法 内推,无消息
联想研究院算法 无消息
自动化所软开 无消息
IBM成都软开 无消息
育碧成都前端 无消息
奇安信算法/Python开发 无消息
京东方技术企划岗 还没开始

看了看状态汇总,我觉得我就是那个菜鸡算法炮灰。。。还好我即时止损,我等半吊子就不要搞算法了,老老实实开发。


================================= 面经分割线 =================================


风控独角兽 ML/CV岗

一面

  1. 简历,项目(inverse MFCC不会 自己挖了坑跳了进去...)
  2. RNN,LSTM改进了什么
  3. SVM原理, 怎么出概率
  4. RF算重要性,RF对比Boosting
  5. TCP三次握手
  6. python多线程
  7. TensorFlow有个并行加载和训练数据的语法。(好久不写tf了,现在还不太懂有大佬明白的请指教)
  8. 有什么想问的

二面

十几分钟,按简历面

OC了

瓜子二手车 ML

一面

基本情况,简历,机器学习基础,大概聊了半个小时

二面

简历,基础机器学习,深度学习,聊CV,概率论,撕反转链表

三面

感觉二面没过,三面捞起来?
场景题决策树边界,GDBT和RF哪个更深
一个骰子,什么样的事件能产生1/5的概率。
考不考虑后端,topK,长度比内存大怎么办,k比内存大怎么办。100万长度的int32多大

大概半个多月没回复了,应该是凉了

虾皮 ML

一面

  1. 数据结构,字典实现,堆实现
  2. 手撕2道,leetcode mid.
  3. SVM核函数 什么样的函数是核函数,CNN卷积,pooling

还是太菜了。。这就已经一个小时了。。。已凉。。

TW 补招 国内软开

笔试:选择+2道算法题,不是很难

一面

结对编程。我之前没有做过作业笔试,所以是tw给的题目,提了三个新需求,熟悉语言就能过,复杂度高一点应该没关系。最后问了问面向对象思想怎么改写逻辑。一共半个小时

二面

  1. 10分钟提前给主题的presentation,根据presentation提问。
  2. 聊个人情况,问项目,问项目过程中如何解决问题,根据个人经历拓展问题。
  3. 两个人面,好像还有一个人旁听?一共一个小时。

补招流程很快,官网上状态查的offer了,过几天电话OC,要当面做决定。

SAP Associate Developer

笔试,是测评平台做选择题。一两个小时左右。
一面。可能是算应届生的原因,都是尽量根据简历上的经历来聊,稍微扩展一些到他们项目上。非常感谢两位面试官手下留情了!学到了很多,交流很开心。

经验就是简历内容要了解非常清楚,其次是我觉得SAP的JD,至少我这个岗位的JD不是随意写的,而且SAP部门比较多而且复杂,面试之前把JD整个读明白,对于你这个岗位和招人的部门要熟悉,这样聊到部门的时候或者反问的时候效率会高,给人感觉更match,印象会好。

主管面也过了,主要softskill,看我的期望和团队是否Match(团队什么样我期望就是什么样QAQ),面过之后对这个组有了好感。

OC,很开心的接了。

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