携程机器学习算法实习生面经(已offer)

4.15 笔试 两小时两道题
大概ac 1.6/2 的样子。
4.22 一面(25min)
自我介绍
挖项目:
如何对金融数据进图构建
怎么理解GCN
深度图嵌入作用
对类别长尾分布问题的常见处理方法
机器学习基础知识:
对特征值应作何预处理
特征选择方法有哪些
AUC的意义和定义
GBDT原理
怎么解决过拟合
介绍
Python相关:
介绍一下垃圾回收机制(不会)
深拷贝和浅拷贝的区别
反问环节。

4.25 二面(35min)
自我介绍
挖项目(简历上有的全问了):
图神经网络有哪几种
GCN的种类
介绍一下谱GCN的原理
介绍极限学习机
介绍一下attention网络
机器学习基础知识:
L1 L2正则化的区别和联系
Xgboost和GBDT区别
Xgboost怎么处理缺省值的(这个当时随口答得)
偏差与方差的理解
介绍一下PCA的原理
听说过deepfm吗(没有)
听说过tfidf吗(没有)
反问环节
手撕代码:
反转链表

4.29 HR面(16min)
HR先介绍部门
自我介绍
从非技术角度谈谈你的项目
遇到困难的时候会怎么做
能实习多久
手里有哪些offer或者比较有希望的
对这些offer的意向排个序
反问环节:
转正流程
部门岗位选择分配
后续通知时间
薪资(oc才说)
5.6 oc
#实习##面经##机器学习##携程#
全部评论
请问楼主是什么时候做的笔试呢?(我做完了笔试还没被捞)😭
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发布于 2021-05-17 23:05
请问下楼主,您的图神经网络的项目是开源的吗
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发布于 2021-05-18 09:42
LZ面试的是哪个部门呀
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发布于 2021-05-26 21:17
楼主,你最后去携程吗🤣
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发布于 2021-06-18 17:54

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08-24 21:42
已编辑
东北大学 算法工程师
整体四十多分钟1.自我介绍2.拷打第一个项目,我的是一个实习项目,先让我总体讲了一遍,然后问我数据怎么构建的,我讲了一下数据生成、扩充、探索啥的;问我是全参微调吗,我说是的,问我为什么不用lora微调,我说了一下大概的原因;问我跟别的模型对比了吗,我讲了一下其他几个基座模型对比的实验;问我模型怎么测评的,我讲了一下自动测评和人工测评相关的3.拷打第二个项目,我的是一个rag的,先让我讲了一遍,然后问我文件解析分块预处理是怎么做的,我讲了一下;然后问我lora微调相关的,我讲了一下;让我讲对比解码,我讲了一会;最后问我假如说让我改进rag,从哪几个方面改进,我说了几点4.拷打八股相关的,问我transformer比rnn主要好在哪里、decoderonly结构比encoderdecoder结构好在哪里,还问我要用没用过python后端框架,我说稍用过flask;问我python的高级特性,装饰器什么的;问我之前用bert做过任务吗,我说做过文本分类,他说构建一个文本分类框架需要写哪写代码,大概说一下代码和调用的pytorch方法;然后问我有没有写过focal loss,我说知道原理,讲了一下样本不均衡相关的4.写代码,让我写自注意力5.反问,问部门什么业务,说是做智能客服意图识别的,主要用的bert那种感觉应该是无了,他们这里看起来不太缺人,技术也不是很对口,他这明显想找个现在bert用的比较多的,他们部门不做大模型相关的,这波当练习了突然想起来,影石竟然周六加班面试😂看来没有宣传的那么好 #牛客创作赏金赛#  #实习中的菜狗时刻#  #投递实习岗位前的准备#  #我的失利项目复盘#  #面试题刺客退退退#  #如何判断面试是否凉了#  #找实习多的是你不知道的事#
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