飞利浦面试经历|第七套（实习）

第 1 轮：基于简历的入围名单

班加罗尔菲利普斯创新校区联系我校招聘2个月的暑期实习生，从2018年5月开始。第一轮是根据简历入围。大多数在机器学习和 NLP 领域做过项目的人都入围了，因为他们的大部分项目都只在这个领域。一名项目来自增强虚拟现实领域的学生也入围。

总的来说，他们为下一轮入围了 6 名 Btech 和 5 名 Mtech 学生。

我建议，如果你在机器学习领域做过项目，那么你应该在申请飞利浦时在简历中突出显示这些项目。

第二轮：电话面试

一个由 3 人组成的小组接受了电话采访。

首先，他们询问了我的项目以及我使用的所有技术。我在 ML 中做过两个项目。一个是文章推荐系统，另一个使用情绪分析根据 Twitter、fb 等上的评论来判断一个品牌的在线形象。然后他们根据项目中使用的概念问我关于机器学习的问题：

1. 通过奇异值分解解释矩阵分解
2. 马尔可夫链聚类 – 算法和方程
3. 如果数据嘈杂且不完整，您会怎么做？ （使用期望最大化算法）
4. EM 算法工作和方程
5. 关于余弦相似度和 tfidf 矢量化的问题
6. Textblob 库：分析句子情绪的语法

然后他问了一些一般的机器学习问题：

1. 哪个对您更重要 – 模型准确性或模型性能？
2. 分类和回归之间有什么区别，什么时候应该使用分类而不是回归？
3. 解释 ROC 曲线的工作原理。
4. 什么是混淆矩阵？它是如何创建的，它描绘了什么？

最后，他问了两个编程问题：

1. 有效地查找数组中的重复项：https://www.geeksforgeeks.org/find-duplicates-in-on-time-and-constant-extra-space/
2. 滑动窗口最大问题：https://www.geeksforgeeks.org/sliding-window-maximum-maximum-of-all-subarrays-of-size-k/

我能够回答大部分问题，他似乎给我留下了深刻的印象。

我建议您深入了解您在项目中使用的机器学习技术并修改基本的 DSA。

总的来说，面试持续了大约 25 分钟。他们入围了 4 名 Btech 和 1 名 MTech 学生，我就是其中之一！

期待与他们合作🙂