实习:宜信(挂)人民网(挂)药企(上岸
我是研一找实习,三家面经如下:
第一家面的宜信的数据分析,第二家面的人民网的nlp,宜信的问的主要偏向简历里提到的机器学习模型和调参的内容,出了个SQL和Python的题(leecode上的),人民网问题如下:
6.1.拿到数据构建模型的流程,以LSTM为例
6.2.简单介绍LSTM的原理
6.3.GRU了解过吗
6.4.介绍embagging
6.5.层归一化和批量归一化的区别,批量归一化在训练和预测的区别
6.6.初始化参数为0会对预测结果有影响吗
6.7.Dropout的原理,会在预测发生作用吗
6.8.Xgboost和lightGBM的区别,它们的树的生长有什么不同吗
6.9.介绍下mapreduce,它是如何进行切片的?
6.10.简单介绍因果推断的内容
然后药企的是数据分析DS实习岗,面试时间半小时,下午收到入职通知。问题如下
1.英文简单自我介绍一下
2.介绍一下学校的情况
3.介绍一个自己做过的内容,比赛的或者项目的都行
4.如何学习这些专业课以外的内容的(学习方法论)
5.说说体现你团队合作的能力的事例
6.为什么对医药研发的实习岗感兴趣
第一家面的宜信的数据分析,第二家面的人民网的nlp,宜信的问的主要偏向简历里提到的机器学习模型和调参的内容,出了个SQL和Python的题(leecode上的),人民网问题如下:
6.1.拿到数据构建模型的流程,以LSTM为例
6.2.简单介绍LSTM的原理
6.3.GRU了解过吗
6.4.介绍embagging
6.5.层归一化和批量归一化的区别,批量归一化在训练和预测的区别
6.6.初始化参数为0会对预测结果有影响吗
6.7.Dropout的原理,会在预测发生作用吗
6.8.Xgboost和lightGBM的区别,它们的树的生长有什么不同吗
6.9.介绍下mapreduce,它是如何进行切片的?
6.10.简单介绍因果推断的内容
然后药企的是数据分析DS实习岗,面试时间半小时,下午收到入职通知。问题如下
1.英文简单自我介绍一下
2.介绍一下学校的情况
3.介绍一个自己做过的内容,比赛的或者项目的都行
4.如何学习这些专业课以外的内容的(学习方法论)
5.说说体现你团队合作的能力的事例
6.为什么对医药研发的实习岗感兴趣
全部评论
宜信这家公司咋样啊?我也要去面试了
相关推荐
查看45道真题和解析
点赞 评论 收藏
分享
09-26 14:33
武汉理工大学 C++ 和蔼:在竞争中脱颖而出,厉害!
但是有一个小问题:谁问你了?😡我的意思是,谁在意?我告诉你,根本没人问你,在我们之中0人问了你,我把所有问你的人都请来 party 了,到场人数是0个人,誰问你了?WHO ASKED?谁问汝矣?誰があなたに聞きましたか?누가 물어봤어?我爬上了珠穆朗玛峰也没找到谁问你了,我刚刚潜入了世界上最大的射电望远镜也没开到那个问你的人的盒,在找到谁问你之前我连癌症的解药都发明了出来,我开了最大距离渲染也没找到谁问你了我活在这个被辐射蹂躏了多年的破碎世界的坟墓里目睹全球核战争把人类文明毁灭也没见到谁问你了
点赞 评论 收藏
分享