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机器学习面试

机器学习面试技巧页面,通过统计用户真实的面试经历,总结出机器学习面试问题,同时有面试难度、面试的整体感受,帮助大家如何获得更多的面试机率;从各公司真实的面试经验中取经。

401条工资 |1073条面试 |283条招聘

面试整体感受

很好    36%

一般    48%

不好    16%

面试难度

3.0
难度系数

如何获得面试机会率

网络招聘   21%

校园招聘   44%

社会招聘   9%

内部推荐   18%

猎头推荐   4%

其他   4%

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匿名用户

都科摩(北京)通信技术研究中心有限公司的机器学习面试

 -  北京

"面试过程很容易,很友善"

确定通过   面试感受:很好   面试难度:一般

面试经历:

面试官让介绍了个人简历的一些内容。对大学本科经历比较看重,北邮居多,其余是985和中上等211,最低硕士学历。

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你还记得你曾经的面试情景吗?分享一条你的面试经历吧,为更多的求职者提供帮助!

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匿名用户

贝宝(PayPal)的机器学习面试

 -  上海

"实习面经的一些问题分享"

感觉靠谱   面试感受:很好   面试难度:有难度

面试经历:

分成3次面试。hr面+技术+主管
第一次是hr面试,比较亲切好说话,主要谈的是基本信息、职业规划和常规问题。
技术和主管面放在一起,主要问的是简历内容。

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问题:
主要问的是GBDT相关问题,比如树的深度

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匿名用户

北京陌陌信息技术有限公司的机器学习面试

 -  北京

"面试难度比较大,最终还是过了"

确定通过   面试感受:很好   面试难度:困难

面试经历:

3轮面试,入职同事,部门Learder,hr; 考察代码,问反向求导,要求数学推导,各种机器学习基础问题,hr不卡人。

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匿名用户

百度的机器学习面试

 -  北京

"百度, ACG智慧金融事业部 ,一面凉经"

感觉没戏   面试感受:很好   面试难度:一般

面试经历:

社招 ,通过boss投递的机器学习算法岗, 一上来就手撕算法题 ,不过问的都不难, leetcode原题, 第一题是括号匹配 ,第二题是根据前序, 中序构建二叉树, 之后就是机器学习算法原理, 因为我写的是决策树 ,逻辑回归 xgboost相关的 ,所以这方面问的很细 ,从 ID3到 XGboost 问完了后, 就问一些其他的基础机器学习算法 ,因为没准备, 所以这方面就直接回答说不会.... 后面我说会一些nlp的相关算法, 然后面试就问了一些LSTM 和 transformer的原理, 感觉答的也是不咋地....总的来说面试过程比较亲切、不会感受到太大压力 ,不会的地方面试官也会指引 ,算是一次不错的面试经验吧

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匿名用户

北京信诺威的机器学习面试

 -  北京

"不客气公司"

未通过   面试感受:不好   面试难度:很容易

面试经历:

是他们的hr找的我,沟通过程挺不愉快,全程只是打字 但也能感受到hr说话一点不客气:1. 这类简单的事如果都做不了就不用在开发圈混了2. 别试图讨价还价,没兴趣,我找的是开发人员,不是找谈生意的职位描述不清楚,问了也不主动介绍无合同,做完一个项目给钱。评价方式是他们看(看?这不就是他们说啥是啥。。)完全没有保障,很有可能让人一直改,拖着不给钱

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机器学习工资概况
平均¥33700

工资分布图(k)

数据来源于看准用户,取自该职位最近一年内员工发布的工资信息。

机器学习就业前景

月平均7829(个)

职位需求分布(个)

数据来源于看准用户,取自该职位最近一年内员工发布的工资信息。

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