Shein:数据挖掘工程师面经
一面:30mins
1. GBDT解释?
2. LSTM的改进在哪?
3. 你接触的这些内容是自学的吗,开设的课程多吗?(我是机械的哈哈)
4. 有没有考虑过和机械相关的智能制造行业?
5. 不平衡问题如何处理?
6. 注意力机制的解释?
7. Handoop、hive、spark大数据处理框架了解吗?
8. 一道SQL题
9. 场景提:假设在资源有限的情况下,如何对用户账户风险进行分类的同时进行排序,筛选出风险较大的客户以发送邮件,用什么算法?
10. 反问
二面:40mins
1. 介绍一下线性回归和逻辑回归?
2. 逻辑回归的特点在哪?
3. 解释一下AUC和他的计算方式?
4. 解释一下梯度消失和梯度爆炸?
5. 说一下你项目中涉及到数据挖掘的地方?
6. 深挖项目,深入讲解
(从数据预处理到特征工程,涉及了互信息、遗传算法等)
7. 有没有最终分析出最重要的特征是哪些?
8. 如何选择相关模型进行建模,你是怎么做的?
9. 换一个项目继续问……(项目的目的,需求,为什么要这样做?)
10. 了解大数据处理相关框架吗?
11. 对工作地点有要求吗?
12. 反问?
更新一下
三面:11.17
1. 综述数据挖掘
2. 讲一个你最熟悉、最有成就感的项目
3. 家是哪里的,来深圳工作可以吗
反问
HR面:11.22
家乡的地址
有对象吗,对象家是哪里的
为什么选择深圳
高考和考研数学成绩
参加过什么社团
喜欢看什么书,列举五本
三个兴趣爱好
梦想是什么
读过系统源码吗
对自己的编程兴趣爱好打分
对自己的编程能力打分
看过哪些编程方面的书籍
反问
CTO面:11.22
问两个问题
讲一下大学生活
offer:11.25
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