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