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

#2024届暑期实习# 招行长沙分行技术岗实习想问下有友友知道长沙招行信息技术岗暑期实习的待遇和工作内容吗，会轮岗嘛

1轮面试  5.13下午三点面试1.自我介绍2.实习项目深挖，好像也没问很多（实习的经历和数分并不是很相关，偏算法）3.比赛项目深挖数据有哪些特征，用了什么模型，xgboost原理和rf的优缺点4.反问总得来说好像并没有问很深很难的的问题二轮面试 一面面完五分钟内就通知过了 四点半开始（效率感人😂）1.自我介绍2.base，投了哪些公司，有什么offer（可能比较关注意向度）3.比赛项目的研究思路4.是不是学过数据挖掘，参加过什么比赛5.反问（感觉自己不断踩雷） 二面的面试官是个很有亲和力的女士，感觉和她交流很舒服，也很专业，面试感觉很好，要是能和她一起共事应该可以学到不少。虽然不报很大希望，但是还是挺想进招联实习的 #数据人的面试交流地# #我的实习求职记录#