上海部门招做toB项目的算法工程师。
一面
最有特色或亮点的项目
xgboost原理
word2vec原理
determinative model 和 generative model 的区别,给出代表模型
LSTM有几扇门,门的作用
PS:一面内容和维信金科的算法面试相似,考察的比维信再深入详细些。
二面
工作中的难点
独立负责和完成的项目
八股文
深度学习:优化器和它们的差别,优化算法的原理(最好是某一个常见的优化算法),网络调优的方法,bp原理,激活函数的作用,relu的缺点如何解决
Word2vec:计算优化方法,Huffman树的生成过程,sampling的方法
GBDT:目标函数,L1和L2正则的区别,L1正则的prior分布
LR:目标函数,求最优解方法,和SVM比较哪个更容易受异常样本的影响,牛顿法和梯度下降法对比的缺点
评分卡:WOE,IV
PCA原理
Spark:如何选择一个dataframe的某一列
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