bp神经网络论文 算法工程师2017年学习，实习，秋招总结(3)

从八月份就开始了实习转正的流程。转正一面是我们大部门的领导，主要是介绍实习期间的工作。然后就是聊天。主要是大佬向我介绍智能营销平台以后的目标和发展。后面主要是大佬在讲我在听...转正二面是阿里妈妈的大佬，也是聊了聊实习期间的工作。然后就是。聊了一些关于淘宝和阿里妈妈的话题。总体气氛也比较轻松。然后就是HR姐的三面，依旧是聊天。实习转正面试就没有了电话面试的紧张感和距离感，聊得都还比较开心。

最终结果也很开心，9月3号拿到了秋招的录用意向书。9月6号离职回到学校。说实话这也是我研一在展望工作的时候，能展望到的最好的结果之一。由于集团规定递交了三方才会发offer，学院因为一些原因三方发的也比较晚，所以大概到11月底才确认了正式offer。

回到学校以后，放弃了秋招还没开始就已经结束的感觉~还是参加了秋招投了一些公司。一个是因为和女朋友一起找工作，为了将来起码能去同一个城市工作奋斗。另一个是周围的同学朋友都在找工作。实验室的项目基本已经停滞了。闲着也是闲着。还有就是闲在实验室里会看起来像个异类...按照时间前后介绍一下秋招的面试经历。

蘑菇街 算法工程师-机器学习 offer

一面 技术面

蘑菇街广告算法团队的面试官。首先是自我介绍，聊了聊对计算广告行业的理解，简单介绍了实习期间的工作。讨论了LR的相关问题，这一部分讨论的比较详细。然后讨论了正则化相关的问题。

整个时间大概半个小时。

二面 技术面

应该也是相同团队的面试官。针对简历上的项目问了一些问题。讨论了有关分类结果校准的一些问题。讨论了FaceBook的那一篇有关计算广告的经典文章。时间同样大概半个小时

三面 CTO面，视频面

蘑菇街的CTO面。我刚开始以为要写代码之类的。结果就是讨论了一些简历上的项目。然后就是聊天。bp神经网络论文让我提一些感兴趣的问题，然后讨论。大概不到二十分钟。

百度 算法工程师-机器学习 一面挂

第一次在西安去跑招聘会参加的面试。凤巢的面试官。由于那时候刚从北京回到西安。没有对面试做什么准备。被面试官虐的很惨。每一个问题都是一直讨论到答不出。

大概问题有：广告系统的理解。SVM/LR的损失函数，推导。现场手写代码。简历上写会什么就问什么。

那是候确实还没复习，也被面试官看出来了。总之表现的很不好。

腾讯 技术研究-机器学习 二面挂

一面 电话面

IEG的电话面。提前批投的是CDG，简历被IEG捞起来进行的面试。

面试问题有：简历的上项目的提问，实习工作的简单讨论，LR的详细讨论，正则化问题，调参方法，XGboost的讨论，对游戏AI的理解，对AlphaGo的理解。

二面

二面是现场面，面试部门变成了MIG腾讯地图的部门。这中间是什么操作我还不是很了解...

面试问题：简历上项目的提问，LR的讨论，SVM的推导，手写代码：第一个是关于二叉树的遍历，不能用栈，不能递归。第二个是链表本地倒置。然后讨论了地图算法相关的问题。

由于临时换了部门准备不足，地图算法基本不懂。手写代码表现也一般。最终没过。

招商银行 人工智能研发 offer

招商银行人工智能研发部在学校的专场招聘会。当时去现场投了简历。

一面 现场面

一面在招商银行的西安分行。三位面试官。主要是就简历和简历上的项目进行讨论。然后主要讨论了Xgboost，包括优点，损失函数，最优化的方法等。然后主要由我对想要了解的东西提问。

二面 现场视频面

二面同样在西安分行。跟深圳总行进行视频面。本来应该也是三个面试官，结果轮到我的时候只剩一位还在。就感觉很草率。面试问题记不清了，就是常规问题简单的聊了聊。

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