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