2024平安寿险算法工程师一面+二面

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来源：投稿  作者：LSC 编辑：学姐 unset unset 一面 35min unset unset 1. 介绍自己的项目、实习经历，根据简历提问 2. 特性筛选的方法 3. RFE特征筛选法是怎么做的？ 4. 相关系数怎么求？ 5. 怎么平衡样本？ 6. Lightgbm和xgboost的区别 7. Stacking是怎么模型融合的？ 8. 反问 二轮技术面，做的业务比较多，慢慢地在使用大模型 unset unset 二面 35min unset unset 1. 自我介绍+项目，说的很详细，花了25min 2. 介绍BN原理、有什么作用以及为什么 3. Dropout 在训练 验证阶段有什么区别? 4. 用了dropout的模型和没用的模型训练完后有什么区别? 5. 反问 业务方向+技术栈+总共3轮技术面 --- END --- 关注“ 学姐带你玩AI ”公众号， 回复“ 简历 ” 领取算法工程师万能简历公式+模板 往期精彩阅读 👉 kaggle比赛baseline合集 👉 经典论文推荐合集 👉 人工智能必读书籍 👉 本专科硕博学习经验 ………………………………