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招银网络科技算法工程师提纲

数学基础

1. 解释拉格朗日乘数法，以及它在求解有约束优化问题中的应用。
2. 简述贝叶斯定理，以及如何用它进行概率推理。

机器学习基础

1. 详细比较逻辑回归和线性回归的区别，包括原理、损失函数、应用场景等方面。
2. 解释决策树的构建过程，以及常用的划分准则（如信息增益、基尼指数）。
3. 简述支持向量机（SVM）的原理，以及核函数在 SVM 中的作用。
4. 说明过拟合和欠拟合的概念，以及如何解决这两个问题。
5. 描述 K 近邻（KNN）算法的原理，以及 K 值的选择对算法性能的影响。

深度学习基础

1. 解释卷积神经网络（CNN）中卷积层、池化层和全连接层的作用。
2. 简述循环神经网络（RNN）及其变种（如 LSTM、GRU）的原理和优势。
3. 说明梯度消失和梯度爆炸问题在深度学习中的表现和产生原因，以及相应的解决方法。
4. 介绍生成对抗网络（GAN）的基本原理和应用场景。

项目经验

1. 请详细介绍你参与过的最有挑战性的算法项目，包括项目背景、目标、你所承担的角色和采用的技术方案。
2. 在项目中遇到过哪些困难和挑战，你是如何解决的？最终取得了怎样的成果？
3. 谈谈你在项目中如何进行数据预处理和特征工程，以及这些步骤对模型性能的影响。
4. 描述你在项目中如何选择和评估合适的模型，以及如何进行模型调优。

算法设计与优化

1. 设计一个算法来实现对大规模数据的分类，要求考虑时间复杂度和空间复杂度。
2. 给定一个序列，如何设计一个算法来找出其中的最长递增子序列？
3. 如何优化一个已经训练好的机器学习模型的性能，例如提高准确率或降低计算成本？
4. 请描述一种用于解决多目标优化问题的算法，并说明其优缺点。

场景应用

1. 在金融风险评估场景中，如何运用算法来构建一个有效的风险预测模型？
2. 对于银行客户流失预测问题，你会采用哪些特征和算法来解决？
3. 假设要设计一个推荐系统，为招商银行的用户推荐合适的金融产品，你会怎么做？
4. 如何利用算法对银行的交易数据进行异常检测，以防范欺诈行为？

编程能力

1. 用 Python 实现一个简单的线性回归模型，并解释代码的每一步。
2. 请编写代码实现一个卷积神经网络（CNN），用于图像分类任务。
3. 给出一个数据集，要求使用 Scikit - learn 库实现一个决策树分类器，并进行模型评估。

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【关于我们】招银网络科技成立于2002年，是招商银行全资子公司、总行软件中心

【招聘岗位】后端开发工程师/前端开发工程师/算法工程师/测试开发工程师/智能运维研发工程师

【工作地点】深圳、杭州、成都

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