顺丰科技——2024暑期实习面试
岗位:机器学习算法工程师
一面:
1.自我介绍
2.线程和进程的区别,什么时候用多进程,什么时候用多线程(这个属于给自挖坑了)
3.实习项目问题,项目目标是怎么定的,用的什么算法,算法原理是什么(这个算法偏控制论)
4.比赛问题:xgboost原理,特征怎么构造的,怎么选择的
5.有没有了解transform方面的(可惜我对nlp接触的太少)
6.课题问题:这个偏简单数据分析,都没啥建模,没说很多
7.kmeans的缺点,怎么弥补,还有哪些聚类算法,在哪里用到过
8.处理的最大数据量,有没有做PCA降维处理
9.PCA原理
10.反问
主要围绕简历展开,问的很多,基本简历里写的都被问到了,但面试官还是很温柔的,不过可能我的实习项目跟其机器学习有些偏离,我也没介绍很清楚,所以面试官有些部分不太懂,后续就问项目了
体验一下还是挺好的,二面随缘吧,大佬太多
---------更新 6月13 hr面----------------
hr面:
1.自我介绍
2.base问题,因为我填的倾向武汉,但基本岗位在深圳
3.为什么选机器学习岗位
4.优缺点,最近最有成就感和挫败感的事
5.三个词概括自己,说说其中某一个是怎么体现的
6.目前投了哪几家公司,有没有offer,有offer怎么选择,选择标准
7.反问:转正问题,按部门推荐,有转正答辩
感觉就是很常规的hr面,面试官依旧很温柔(嘈杂环境中面试真的太不好意思了,也还是笑着问我),总的来说,两次体验还是都很好的,积累面试经验吧
---------------再次更新---------------
6月15日收到offer,考虑中
一面:
1.自我介绍
2.线程和进程的区别,什么时候用多进程,什么时候用多线程(这个属于给自挖坑了)
3.实习项目问题,项目目标是怎么定的,用的什么算法,算法原理是什么(这个算法偏控制论)
4.比赛问题:xgboost原理,特征怎么构造的,怎么选择的
5.有没有了解transform方面的(可惜我对nlp接触的太少)
6.课题问题:这个偏简单数据分析,都没啥建模,没说很多
7.kmeans的缺点,怎么弥补,还有哪些聚类算法,在哪里用到过
8.处理的最大数据量,有没有做PCA降维处理
9.PCA原理
10.反问
主要围绕简历展开,问的很多,基本简历里写的都被问到了,但面试官还是很温柔的,不过可能我的实习项目跟其机器学习有些偏离,我也没介绍很清楚,所以面试官有些部分不太懂,后续就问项目了
体验一下还是挺好的,二面随缘吧,大佬太多
---------更新 6月13 hr面----------------
hr面:
1.自我介绍
2.base问题,因为我填的倾向武汉,但基本岗位在深圳
3.为什么选机器学习岗位
4.优缺点,最近最有成就感和挫败感的事
5.三个词概括自己,说说其中某一个是怎么体现的
6.目前投了哪几家公司,有没有offer,有offer怎么选择,选择标准
7.反问:转正问题,按部门推荐,有转正答辩
感觉就是很常规的hr面,面试官依旧很温柔(嘈杂环境中面试真的太不好意思了,也还是笑着问我),总的来说,两次体验还是都很好的,积累面试经验吧
---------------再次更新---------------
6月15日收到offer,考虑中
全部评论
一面有考算法题吗?
顺丰几面呢
请问是什么时候投递的呢
想问一下楼主进度显示是复试还是终试呢
请问你现在进度怎么样?
面试官说一周内给二面通知,到现在都没消息,凉了呜呜😭
同岗,5号一面,约了明天二面😐
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