2020年秋招嘉银金科算法工程师三面顺利通过~

本硕211，均为非科班，硕士转行智能制造，工业ai，基本全部投递算法工程师，base上海，秋招投递了很多家企业，嘉银金科这家算顺利的吧，分享我的面试经历给大家~

 一面

   主要聊关于强化学习车间调度的项目

1. 介绍一下项目
2. SMOTE-ENN原理
3. PPO强化学习的原理 
4. 强化学习最大的问题是不收敛，你在训练过程中遇到了什么困难 

 二面也很简单，基本问的项目，面试官很懂，对我的工作也感兴趣，问题全部都答上来了，沟通很顺利

三面：

1. 重点考察广度和深度
2. 强化学习和GAN有什么联系
3. 模型的落地，即简化
4. SVM推导
5. 互信息公式推导
6. 为什么要用GA-Adaboost这种算法，为什么不用XGBoost，XGBoost本身就有特征选择功能，也可以处理异常值
7. XGBoost,GBDT,LightGBM这些你有没有了解，有什么区别，各自有什么改进
8. 为什么要SMOTE-ENN这样平衡化
9. 为什么要离散化，离散化的参数如何确定
10. 树模型归一化有什么必要性
11. 如果要你做一个0-1分类项目，你会怎么样去做
12. 你做这个有什么优势和劣势
13. 你缺少关键问题的思考

　　结果：过了十几天居然通知面试通过了，发了offer