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投的第一志愿商务拓展,意向城市北京,笔试完一面通知里告知是京东物流事业部,部门极好就是没有物流相关经验,没事儿,杂学家硬上。线上视频面试,面试官是业务部的。问题:自我介绍(要准备长一点)介绍一下实习经历对京东的看法是什么?个人最大的优势是什么?对岗位的理解是什么?你的经历比较偏向于市场营销,如何看待这个岗位和你兴趣的偏差?实习和教育经历比较广泛,为什么?项目经历中体现团队领导力的例子?你说你的优点是沟通和创新,请各举一个例子?最大的缺点是什么?与物流最大的关系是什么?工作地点(家住在哪)我最大的问题是没有相关经验,所以强调了自己和这个岗位匹配的沟通能力和创新精神,以及杂乱背景体现的学习能力和适应性。 对于便销售类岗位虽然没尝试过但是感兴趣,强调了自己希望做事并希望了解业务模式的兴趣点和工作热情。面试前了解了一下京东物流的业务结构,对其创新和创造价值的核心价值观很认可。(感觉还行吧,不过面试官小哥全程没啥表情hhh)反问:主要负责哪部分业务?(总部对地方业务的赋能执行)如何评价业绩?(损益,确实是资料中也说从成本中心转向收入中心是京东物流现阶段的工作重点)管培生项目时间和转岗范围?(不太清楚,但事业部和岗位都会换)团队氛围?(比较年轻,像互联网)是否出差?(会有)刚面完,有结果了更新!
投递京东物流等公司10个岗位
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无自我介绍、业务介绍,直接开始。首先问了项目里的文字处理和图片处理,有没有用到NLP的知识,图片处理有没有用RNN,我说:“都没有!”然后他就开始问共享单车有没有用LSTM这种深度学习算法,我说:“当时考虑过,但是没有用!”然后面试官说考考深度学习、机器学习基础原理这块吧(都忘了!哈哈!)1、GLM是什么?我就说是generalized linear model广义线性模型,然后卡住。。2、SVM的原理?怎么找到最优的线性分类器?支持向量是什么?· 本质是:最优化问题· 离这个超平面最近的点就是”支持向量”3、介绍一下CNN?4、CNN中的卷积到底指什么?举个例子?具体细节忘了,只说了个大概。。5、介绍决策树、信息熵?6、随机森林“随机”二字体现在什么地方?随机森林的随机性体现在每颗树的训练样本是随机的,树中每个节点的分裂属性集合也是随机选择确定的。7、介绍一下XGBoost,与GBDT相比有什么不同?(被问成SB)答:损失函数不同,追问哪里不同,我说正则化项和泰勒展开(传统的GBDT在优化的时候只用到一阶导数信息,XGBoost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,得到一阶和二阶导数; XGBoost在代价函数中加入了正则项,用于控制模型的复杂度),追问泰勒展开哪里不同,我说一个一阶一个二阶,追问为什么二阶更好,我开始瞎说“因为二阶更接近真实值包含更多信息”,追问那三阶呢?我又瞎说“因为三阶可能使模型太复杂了”,又追问“那为什么二阶不复杂呢”,我说不知道。。。8、一道coding:Given an int array wood representing the length of n pieces of wood and an int k. It is required to cut these pieces of wood such that more or equal to k pieces of the same length len are cut. What is the longest len you can get?     e.g. [5,9,7]  K=3算法真的太难了,对基本模型的理解要求特别高,在基本功这块还得下功夫,然后做做深度学习NLP这些项目试试。#京东物流##算法工程师#
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