oppo机器学习面经
一面:
自我介绍、极大似然估计、假设检验、朴素贝叶斯的公式、逻辑回归损失函数是什么,怎么来的(对数损失,等价于极大似然估计)、说说xgboost(我说了目标函数推导,还有一些过拟合措施等等)、了解transformer吗(没细问)、看过源码吗(没看过)、卷积为什么叫卷积(我随便说了个卷积公式,但不对)、对卷积的理解(我说滤波,因为我跟一维卷积打交道比较多,我还举了个人脸识别例子,我说底层的卷积会提取点线等特征,深层的卷积会提取轮廓等等特征)、还有一些项目相关的。
二面:聊天,面试官很亲切,体验感更好。
三面hr面:问问家庭情况,兴趣爱好(跟完全不懂技术的人聊天体验感没二面好,但hr还是挺专业的,一直微笑)。
二面和hr面都是线下,我看当天签到表就两个机器学习的,其他很多后端的。
没多久hr面就挂了~
自我介绍、极大似然估计、假设检验、朴素贝叶斯的公式、逻辑回归损失函数是什么,怎么来的(对数损失,等价于极大似然估计)、说说xgboost(我说了目标函数推导,还有一些过拟合措施等等)、了解transformer吗(没细问)、看过源码吗(没看过)、卷积为什么叫卷积(我随便说了个卷积公式,但不对)、对卷积的理解(我说滤波,因为我跟一维卷积打交道比较多,我还举了个人脸识别例子,我说底层的卷积会提取点线等特征,深层的卷积会提取轮廓等等特征)、还有一些项目相关的。
二面:聊天,面试官很亲切,体验感更好。
三面hr面:问问家庭情况,兴趣爱好(跟完全不懂技术的人聊天体验感没二面好,但hr还是挺专业的,一直微笑)。
二面和hr面都是线下,我看当天签到表就两个机器学习的,其他很多后端的。
没多久hr面就挂了~
全部评论
简历上有xgboost才问的?
HR面还会挂?最好成绩二轮的我都不敢想
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2025-11-13 12:20
门头沟学院 Java
jnoje:很合理的评估,根据我个人来看 字节 腾讯 京东 这三家价格和楼主说的差不多。只不过腾讯这边总包离字节多少会差一点点(base大概率低一些),但是只要同档位给你拉满,也就差几个w。 点赞 评论 收藏
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