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
- 简历,项目(inverse MFCC不会 自己挖了坑跳了进去...)
- RNN,LSTM改进了什么
- SVM原理, 怎么出概率
- RF算重要性,RF对比Boosting
- TCP三次握手
- python多线程
- 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)
- 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
- 数据结构,字典实现,堆实现
- 手撕2道,leetcode mid.
- 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
- 10分钟提前给主题的presentation,根据presentation提问。
- 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。
- 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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