Experiencia de entrevista con Samsung SRIB (2018)

La ronda 1:

Esta fue una ronda en línea que se llevó a cabo en la propia plataforma de Samsung. La duración de la prueba era de 3 horas y había una pregunta. Las restricciones eran como, solo puede hacer 5 envíos, aunque puede compilar y ejecutar el código cualquier número de veces. No puede usar ninguna otra biblioteca aparte de <stdio.h>/<iostream>. Su código debe pasar los 10 casos de prueba. La cuestión era encontrar si el gráfico es bipartito o no . En caso afirmativo, imprima esos vértices que tengan el color asignado como 1, dado que la primera fuente es del color 1.

Alrededor de 200 estudiantes se presentaron para esta ronda, 44 fueron seleccionados para las siguientes rondas.

La ronda 2: 

La siguiente ronda fue una ronda F2F. Mi entrevistador era una buena persona y se inclinaba más por la lógica y la comprensión del problema. Revisó mi currículum. Había realizado proyectos y prácticas en visión artificial y aprendizaje automático. Me hizo las siguientes preguntas: –

  1. ¿Cuál es el problema con (a+b)/2. La respuesta está relacionada con el desbordamiento del rango de enteros.
  2. ¿Qué es la cola de prioridad?
  3. Implemente Heap y escriba el código para Heapify
  4. Rotaciones del árbol AVL. ¿Cuáles son algunas otras estructuras de datos además de los árboles AVL, RB y B+- que están balanceadas? La respuesta es TREAP (una mezcla de Tree y Heap)
  5. Dada una array y consultas que tienen un rango de índice como entrada, tiene que encontrar el no. de elementos únicos. Di la solución básica. Luego preguntó sobre las consultas de rango usando árboles de segmentos.
  6. Detecta el ciclo en un gráfico no dirigido sin usar dfs y stack. Quería una respuesta relacionada con conjuntos disjuntos.
  7. ¿Cómo pasar una array 2D a una función?
  8. ¿Qué son los árboles de expansión mínimos? ¿Cómo encontrarlos?

Las siguientes preguntas estaban relacionadas con el aprendizaje automático y la visión artificial:

  1. ¿Qué es el descenso de gradiente?
  2. ¿Está confirmado que alcanzaremos el mínimo global cada vez usando el descenso de gradiente? Si no, ¿cómo y por qué y qué hacer en este caso?
  3. Diferencia entre mínimos locales y mínimos globales.
  4. ¿Qué algoritmo utilicé en el reconocimiento facial y cuál fue la precisión y por qué eran diferentes en diferentes algoritmos?
  5. Métodos utilizados para la selección de características

Otras preguntas que me hicieron mis amigos fueron, mutex no recursivo, paginación, tecnología de malla, modelos OSI.

Ronda 3:

Esta ronda fue tomada por otra persona. Inicialmente, me preguntó a dónde pertenezco y cómo llegar allí. Luego me hizo las siguientes preguntas:

  1. ¿Qué es PCA (Análisis de Componentes Principales)? ¿Cómo funciona? ¿Cómo se utiliza para la reducción de dimensionalidad?
  2. ¿Qué es ensamblar? ¿Cómo combinas diferentes modelos?
  3. ¿Qué es el bosque aleatorio?
  4. Me dio una pregunta para escribir el código, dada una cuadrícula 2D con minas (2), paredes (0), inicio como (1) y destino como (3), tengo que encontrar el camino más corto desde el origen hasta el destino. Puedes moverte en todas las direcciones menos en la diagonal.
  5. Me hizo una pregunta relacionada con la predicción de un valor objetivo. La pregunta era como:
    1. Se le han proporcionado datos de un empleado con EmpId, salario, horas de trabajo, premios + bonificación, en el sitio (S/N), calificaciones y evaluación, número de años con el gerente actual. Tienes que crear un modelo que prediga si un empleado renunciaría o no. Usé la normalización, la eliminación de valores atípicos, la sustitución de Nulls con media, mediana, moda. Agrupación de las características en rangos. Luego, use la entropía y la ganancia de información para formar un árbol de decisión. También le di otro enfoque de usar un modelo de puntuación basado en una función usando pesos asignados a cada característica.

Ronda 4: 

Esta fue una especie de ronda de recursos humanos, solo nos hizo preguntas básicas como sobre el lugar al que pertenecemos, qué es la IA, qué es el aprendizaje automático en un término sencillo.

Finalmente fui seleccionado para la pasantía FTE +.

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por Abhishek Singh 73 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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