有三面
一面是HR面,主要围绕简历基本信息、岗位专业问题、论文深挖、场景题等。
二面是部门经理面,进一步深挖论文、前景方向、机器学习题、深度学习框架题,同时考察对讯飞岗位的意向度
三面是直属主管面,考察项目、算法、编程,同时评估候选人是否适合入职团队。
1.描述一下你熟悉的一种深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)的工作原理。
2.请解释一下卷积神经网络(CNN)在图像识别中的应用。
3.请详细介绍一下你在简历中提到的一个项目,包括项目目标、你的角色、使用的技术和遇到的挑战。
4.未来3-5年内,你的职业规划是什么?你如何计划实现这些目标?
一共是两个面试官,加起来提问了有四十多分钟,一个根据简历提问项目和技术,另一个补充提问。提问结束后,我问hc多不多,面试官回答不多。
面试官问的面试题: 使用redis作为缓存的优缺点
为什么用redis,用其他的能不能实现
有没有用过反射,为什么Java能实现反射这个功能
ConcurrentHashMap怎么实现,为什么用CAS,不用行不行
jvm中堆和栈的区别,为什么要区分,单独使用其中一个行不行
多线程和单线程,多进程和多进程的区别和应用场景
spring事务失效场景有哪些
还有一些记不清了
通过学院老师分享信息进行远程笔试/面试。
面试形式:一对一远程单面
提问形式:面试官问的问题是根据简历上写的掌握的技能来问的
面试结果:被告知第二天都收到结果,但迟迟没有响应。已沉?
感受:感觉不太好,对于大多数回答面试官都没有给出答的好不好。氛围比较严肃。
1.简单的自我介绍
2.了解科大讯飞吗? 了解合肥吗?
3.简历中项目能运行吗?
4.数组和链表的区别
5.集合中哪些是由数组实现的,哪些是由链表实现的?
6.HashTable和HashMap有什么区别?
7.你了解哪些排序算法
8.快排的时间复杂度,最差情况下呢?如何优化?
9.HTTP协议是哪一层协议? TCP/UDP呢? TCP的4次挥手过程
10.MySQL索引的数据结构? 存储引擎有哪两种
11.mybatis中#{} 和 ${}的区别
12. 聊聊Spring IOC 和 AOP。用到了什么设计模式?
13.聊了获奖情况,没有奖学金,是不是因为偏科?
45%针对简历问一些发散性的问题,以及考察经历的真实性;50%考察整个的产品思维以及产品能力,会考察对于实习经历以及过往经历以及相关行业的思考深度;5%问一些个人情况;
面试官问的面试题: 1.自我介绍
2.你简历中的xxx实习创业项目介绍一下?
3.你在里面做了哪些工作?
4.怎么做市场分析的?(说实话我忘了。。)
5.怎么做竞品分析的?
6.你们的商业模式是什么样的?
7.你认为产品经理有哪些工作?
8.你认为你有哪些优势和劣势?
9.还有什么劣势吗?
10.你认为产品经理需要哪些能力?
11.反问。部门是做什么的?tob产品经理进入贵公司后如何快速上手?他说内部有比较成熟的培养机制。
简历筛选通过之后,初面是一次电话面试,时长30分钟左右,面试官主要针对简历上的内容进行深度提问,同时也问了很多行为问题。复试由两部分组成,小作业+专业面试。首先,你会收到一封含有小作业的邮件,要求你从专业的角度提供解决方案,我的小作业内容是如何设计研发人员的任职资格。小作业完成之后,会进入到复试的面试阶段。会和部门负责人进行一对一的线上面试,时长大约30分钟,同样会针对简历上的面试官感兴趣的一些问题进行提问,同时也会考察专业性的问题。
面试官问的面试题: 1. 简述毕业论文的内容,研究方法,得到的结论?
2. 你认为你比较擅长人力资源中的哪个模板?为什么?
3. 你所学的专业知识有哪些是可以运用到人力资源工作中去的?
4. 设置了一个情景,问你如何提高中层领导的领导力?
5. 你认为领导最需要具备的特质有哪些?
6. 未来5年的职业规划?
腾讯视频会议面试,前后约了很长的时间,面试内容包含基础算法内容,拷打简历,现场手撕部分代码,我撕的是余弦相似度计算。整体氛围良好,1v1单面形势。
面试官问的面试题: 项目的内容,使用了什么机器学习方法?你是否掌握这些机器学习算法的底层逻辑。当你调参时会使用什么方法?如果大模型的参数很大的话该怎么办
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