Experiencia de entrevista de I+D de Samsung | Set 37 (Para perfil de desarrollador)

Samsung R&D Bengaluru, visitó nuestro campus para la contratación a tiempo completo. Fueron 5 rondas en total.

1) Ronda de codificación en línea

2) GD

3) Ronda técnica 1

4) Ronda técnica 2

5) recursos humanos

Ronda 1: Ronda de codificación en línea

Esta fue una ronda de codificación de 3 horas en la que tuvimos que codificar 1 problema con 10 casos de prueba. Solo aquellos estudiantes fueron seleccionados para la siguiente ronda que pasaron todos los casos de prueba.
Nota: puede compilar su código tantas veces como desee, pero se permitió un máximo de 5 envíos para probar en los casos de prueba dados.

Aquí está la pregunta:-

El Sr. Kim tiene que entregar refrigeradores a N clientes. Desde la oficina, va a visitar a todos los clientes y luego regresa a su casa. Cada ubicación de la oficina, su casa y los clientes se da en forma de coordenadas enteras (x,y) (-1<x<101, -1<y<101) . La distancia entre dos ubicaciones arbitrarias (x1, y1) y (x2, y2) se calcula mediante |x1-x2| + |y1-y2|, donde |x| denota el valor absoluto de x; por ejemplo, |3|=|-3|=3. Las ubicaciones de la oficina, su casa y los clientes son todas distintas. Debes planificar una forma óptima de visitar a todos los N clientes y volver a los suyos entre todas las posibilidades.

Se le dan las ubicaciones de la oficina, la casa del Sr. Kim y los clientes; el número de clientes está en el rango de 5 a 10. Escriba un programa que, comenzando en la oficina, encuentre el camino más corto visitando a todos los clientes y regresando a su casa. Su programa solo tiene que informar la distancia de un (el) camino más corto.

No tienes que resolver este problema de manera eficiente. Podrías encontrar una respuesta buscando todas las formas posibles. Si puedes buscar bien todas las posibilidades, obtendrás una puntuación perfecta.

[Restricciones]

4<N<11. Cada ubicación (x,y) está en una cuadrícula delimitada, -1<x<101, -1<y<101 y x, y son números enteros.

[Aporte]

Se le dan 10 casos de prueba. Cada caso de prueba consta de dos líneas; la primera línea tiene N, el número de clientes, y la línea siguiente enumera las ubicaciones de la oficina, la casa del Sr. Kim y los clientes en secuencia. Cada ubicación consta de las coordenadas (x,y), que se representa por ‘x y’.

[Producción]

Muestra las 10 respuestas en 10 líneas. Cada línea genera la distancia de un (el) camino más corto. Cada línea parece ‘#x respuesta’ donde x es el índice de un caso de prueba. ‘#x’ y ‘respuesta’ están separados por un espacio.

[Ejemplo de E/S]

Ingrese (20 líneas en total. En el primer caso de prueba, las ubicaciones de la oficina y el hogar son (0, 0) y (100, 100) respectivamente, y las ubicaciones de los clientes son (70, 40), (30 , 10), (10, 5), (90, 70), (50, 20).)

5 (Caso de prueba inicial #1)

0 0 100 100 70 40 30 10 10 5 90 70 50 20

6 (Caso de prueba inicial #2)

88 81 85 80 19 22 31 15 27 29 30 10 20 26 5 14

Salida (10 líneas en total)

#1 200

#2 304

SUGERENCIA: – Use BackTracking

2) GD

Nos dieron un problema en ML.

El problema era predecir el no. de ciclos sería requerido por una empresa de alquiler de bicicletas (como OLA) en un momento dado. Dados los datos previos con varias características del servicio, como la hora del servicio, la fecha, el nombre de la ciudad, la humedad, la temperatura, etc., prediga el número de ciclos requeridos en esa ciudad en ese momento.

Hablamos sobre la regresión lineal, la reducción de características, la predicción ingenua de Bayes, los clasificadores y las técnicas de selección de características.

Pensé que la idea era mantener la solución lo más simple posible inicialmente. Para tal tarea, la regresión lineal sería buena, saltar a ANN no ayudaría frente a ellos.

También discutimos sobre cómo almacenar estos datos en disco o hdfs, etc.

Para el almacenamiento de datos, discutimos sobre el almacenamiento en bases de datos SQL o Nosql. Ventajas y desventajas. Cómo crearemos índices para un acceso rápido. Duró 40 minutos.

6 fueron preseleccionados de 9.

3) Ronda técnica -1

1. Presentarte
2. Area de interes.
3. Regresión lineal, código de escritura para descenso de gradiente, descenso de gradiente estocástico, reducción de características y técnicas de selección, ganancia de información, árboles de decisión, bosque aleatorio.
4. Luego hizo una pregunta sobre mis carteles de investigación de mi CV.
5. Me pidió que creara un sistema de respuesta a preguntas. donde discutimos sobre la indexación de documentos, la combinación de listas de publicaciones, el etiquetado de publicaciones, el reconocimiento de entidades nombradas, la derivación, la eliminación de palabras vacías, etc. (Básicamente, me estaba probando en NLP, IR, ML), discutimos esto durante 20-25 minutos. El entrevistador fue muy útil.
6. Después de esto, discutimos sobre los enfoques de aprendizaje profundo para el sistema de respuesta a preguntas.
7. Preguntas sobre tensorflow, Numpy, diferencias entre python y C++.

Duró alrededor de 1 h.

4) Ronda técnica -2

1. Varios clasificadores como SVM (en profundidad), árboles de decisión vs bosque aleatorio, refuerzo de embolsado, etc.
2. Discusión sobre mi proyecto de pasantía sobre clasificación de imágenes.
3. Crear un sistema para convertir voz en documentos escritos a mano. Hablamos sobre cómo reconocer la escritura a mano, el modelado del lenguaje, la corrección ortográfica, los comentarios del usuario, etc.
4. ¿Qué novedades puedo ver en seguridad móvil usando ML?
5. Aplicaciones de la vida real de todos mis proyectos escritos en CV.
6. Y luego la discusión final sobre mi proyecto favorito entre esos.

Duró alrededor de 1 h.

5) Ronda de RRHH
En ambas entrevistas técnicas me preguntaron desde mi CV. así que defiende bien tu CV.

De las entrevistas aprendí, Dado un problema, uno debe abordar paso a paso para encontrar una solución. Como si se tratara de un problema de ML, uno no debería saltar directamente a ANN y RNN, etc. Inicialmente, bríndeles una solución simple de un problema (como una fuerza bruta) y luego desarrolle su discusión para mejorarla aún más. Reflejará su profundidad en temas para el entrevistador.

Si tiene algo atascado, pida ayuda al entrevistador.

La mejor de las suertes