数据库开发工程师面试

我面的是NLP算法工程师，第一面还算可以，面试官问了半小时关于机器学习深度学习的问题。比如决策树过拟合怎么处理，梯度消失梯度爆炸的原因和处理方法等。面完后告诉我一面过了，二面的形式是研究一个论文写一篇概述，数学推导和代码还原，工资水平取决于写的水平。我想这种面试不错，能看出水平来，就是会多花一些时间。我当时花了快一周用latex把概述和数学推导写出来，代码还原以及详细分析结果也对照着论文原文做出来了。交上去之后和我说等三面，三面上来问了我三个概率题，我确实太久没复习统计学了，没答上来，然后面试官直接和我说你挂了。我真的人都傻了，面试NLP岗，不问任何关于NLP的问题，不问transformer不问attention不问最新的xlnet的东西，问了三个问题不到10分钟就直接说结束了？？面试官说公司看重基础，不看那些虚的，学习谷歌招人的流程，我就想问您真知道谷歌招人的流程吗？？一面先说写篇文章，那我花一周时间用心去写，然后三面一点反馈没有，也不问深度学习，直接就挂？？我后来去问一面的面试官咋回事，一面面试官和我说他已经离职了，我真的人都傻了，怎么会有这么不专业的公司？？？...查看更多

一面主要分为两个部分：询问项目 + 算法基础项目部分：因为针对于多智能体和单智能体我自己分别写了两款游戏环境用于验证一些主流的单/多智能体的RL算法，因此这一次面试中面试官在项目部分主要问的是游戏-算法的架构设计：二面和一面流程差不多，主要分为两个部分：询问项目 + 算法基础 + 算法题感觉每一轮面试官都比较关注项目，都会问一些项目相关的问题：...查看更多

面试现在这家公司岗位的过程中的问题并不太难，我是从数据分析工程师转行到算法岗，面试的问题主要是围绕着简历写的项目进行的（面试题目只写了现在还记得的）。- 简单介绍一下自己做过的项目- 广告点击率预估：特征挖掘思路，用了有哪些维度上的特征，预测的准确率如何，比上一版本的模型预测准确率提高了多少，模型优化的思路，手推逻辑回归。 文本多分类项目：Xgboost与GBDT的差异，为什么Xgboost训练速度更快，集成学习有哪几种方式，textCNN模型预测的效果如何，word2vec词向量的长度设置为多少维，word2vec为什么选择这个数量的维度进行数据处理- 使用spark进行数据处理，数据量特别大的时候，spark会比较慢，这种情况你是怎么处理的？- 手写二分查找- 写SQL题- 知识图谱项目：说下项目的基本情况，如何对数据进行进行处理的，结果如何。 ...查看更多

宣讲会之前就在官网投的简历，面试前一个星期左右进入了第一轮电话面试，先是问了一下基本的情况，然后简要的介绍一下研究生阶段做的东西，主要看是不是和他们的要求有点相关，然后是英文交流，主要是简单的自我介绍，整个过程大概15分钟左右，第二天就电话通知进入专业面试，要求准备ppt说一下项目经历。大概三天之后开始面试，ppt做了很多页，后面很大一部分没有讲，面试官看到项目中令他感兴趣的地方会问的很多，讨论时间大概四十分钟时间，主要是项目的延伸。面试过程一般，但最主要的是晚上宣讲会得知飞利浦的岗位基本都只招1到2个人，瞬间觉得希望不太大，毕竟是从全国选拔。飞利浦的工资我的小伙伴面试的时候问了，大概九千多，一年14到15个月，平时福利还可以。...查看更多