SHEIN算法工程师（南京）三面已凉！

shein 算法工程师 （南京）
一面业务初试面经
30分钟
1. 简单介绍项目，哪里有出彩点
2. 对数据挖掘项目进行深挖：数据如何处理（缺失值填充，归一化，序列化），运用了什么方法（介绍随机森林，boosting，bagging等），小样本数据如何处理（两方面：数据集，损失函数说了focal loss介绍了一下）
3. 一些基础，LR损失，LR,svm区别，svm核函数作用，能否用任意函数作为核函数，LR最大似然函数的作用，如何降低方差，偏差的方法
反问，表现如何：挺好的，有时间有兴趣可以了解一下传统机器学习深层的数学逻辑
二面业务复试面经
30分钟
1. 项目的介绍，主要是针对项目的实施、周期、人员组成等方面
2. 机器学习的基础知识（LR，XGBoost与LGBM的区别，有一个点之前没太注意：随机森林里的决策树往往比GBDT深为什么，还有一些基础的问题不太记得了）
3. 问了一些基本情况，了解shein吗，家哪里的，对内卷怎么看，你是怎么做的等等
三面大leader面面经
22分钟
1. 自我介绍：详细一点
2. 项目怎么做的，解决什么问题，创新点在哪，成果，具体怎么实施等
3. 实习：干什么的，最大的收获，解决了什么问题，具体怎么做的，多少人参与解决需求
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