Entrevista MyKaarma | (En el campus para prácticas)

MyKaarma visitó nuestro campus tanto para prácticas como para prácticas. Voy a compartir mi experiencia para la pasantía.

RONDA – 1 (Ronda MCQ)

La primera ronda constaba de 45 preguntas MCQ distribuidas en 3 secciones (Duración de la prueba: 1:30 hora): –

Sección 1: Aptitud (15 preguntas)
Sección 2: DS y Algo (15 preguntas)
Sección 3: Sistema operativo y redes (15 preguntas)

La sección DS y algoritmos contenía principalmente preguntas de DP y algunos algoritmos gráficos famosos. Algunas preguntas de salida de Cpp también estaban allí.

Sobre la base de esta prueba, 25-30 estudiantes fueron preseleccionados para la ronda 2.

RONDA – 2 (Ronda de codificación)

Esta ronda tenía 2 preguntas de codificación. (Duración de la prueba: 45 minutos)
El primero fue de hash y el segundo fue de Graph (versión modificada de Dijkstra ).

Sobre la base de esta prueba, 5 estudiantes fueron preseleccionados para la ronda de entrevistas.

RONDA – 3 (Entrevista Ronda-1)

Esta ronda se basó principalmente en rompecabezas.
1) El entrevistador inicialmente revisó mi CV pero no pareció muy interesado en él.
2) Me hizo algunas preguntas básicas de introducción de mi CV.
3) Hizo 3-4 preguntas de acertijos y pidió generalizar mi solución y se centró mucho en casos de esquina.

Esta ronda duró aproximadamente 1/2 hora.

RONDA – 4 (Entrevista Ronda-2)

Esta ronda se centró principalmente en la resolución de problemas basados ​​en algoritmos y estructuras de datos.
1) Había revisado mis códigos de la ronda de codificación, por lo que inicialmente me dio algunas sugerencias con respecto a mis soluciones.
2) Discutió mis soluciones de la ronda de codificación… como por qué elijo esta solución y si puedo pensar en alguna otra solución mejor.
3) Me hizo algunas preguntas básicas sobre estructuras de datos y luego sobre el montón mínimo, y me dijo que lo implementara.
4) Me pidió que resolviera el problema de inversiones de conteo .
Al contar el problema de inversión, inicialmente sugerí una solución simple O (n * n) y luego sugerí la solución O (nlogn) usando la ordenación por fusión. Quedó satisfecho con mi solución.
5) Luego continuó la discusión sobre los algoritmos de clasificación como Quick Sort y luego sobre los algoritmos de clasificación que no se basan en la comparación.

Esta ronda duró unos 30-40 minutos.

RONDA – 5 (Basado en escrito)

Hubo 2 preguntas (10 minutos para cada problema)
1) El primer problema fue explicar el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático que se usaría para el filtrado de spam de SMS.
Se proporcionó un conjunto de datos de ejemplo y se nos pidió que explicáramos en detalle el preprocesamiento, el diseño/selección de funciones o cualquier otro paso involucrado.
También tuvimos que explicar cómo encontrar la array de peso si se usaba la regresión lineal.

2) El segundo problema fue: Dada una ruta con el conjunto de puntos p1, …pn, cada uno de los cuales representa la ubicación GPS de un automóvil en movimiento, elija una subsecuencia (para almacenamiento) de modo que el tamaño sea lo más pequeño posible mientras que la ruta sigue siendo similar al camino original.
Luego, resuelva el problema en línea. Es decir, tome una decisión para p1 … pk sin conocer los valores de p_k+1, etc.

Sobre la base de esta prueba, se seleccionaron 2 estudiantes para una entrevista telefónica final.

RONDA – 6 (Entrevista Telefónica)

En esta ronda, el entrevistador ya había revisado mis soluciones para la ronda 2. Entonces, inicialmente,
1) Discutió mi enfoque para las dos preguntas formuladas en la ronda anterior.
2) Estaba satisfecho con mi solución para el primer problema, por lo que discutimos principalmente sobre qué otras mejoras podemos hacer a esa solución.
3) No estaba satisfecho con mi solución para el segundo problema y no tenía mucha idea sobre esa pregunta, por lo que no discutimos mucho al respecto.
4) Revisó mi CV y ​​me pidió que le explicara mis proyectos.
5) Luego, realicé un proyecto basado en el aprendizaje automático durante mi pasantía de segundo año en DRDO y habló mucho sobre ese proyecto.
6) Me hizo algunas preguntas básicas relacionadas con el procesamiento de imágenes. Como mencioné el procesamiento de imágenes en mi CV y ​​también discutí uno de mis proyectos basados ​​​​en el procesamiento de imágenes.
7) La mayoría de mis proyectos estaban relacionados con el aprendizaje automático. Entonces me preguntó acerca de algunos algoritmos básicos de aprendizaje automático como Naive Bayes, SVM, Decision Tree.
8) Luego habló conmigo sobre algunos algoritmos básicos de aprendizaje no supervisado como el agrupamiento de K-means.
9) También me preguntó si había estudiado PNL. Como ya había hecho un proyecto relacionado con la PNL, pero no había mencionado este proyecto en mi CV. Así que le expliqué este y él estaba bastante interesado en este proyecto y también me sugirió que agregara este a mi CV.

Esta ronda tomó bastante tiempo… No estoy seguro de los tiempos exactos.

Finalmente, a 3 estudiantes se les ofreció una pasantía (afortunadamente, yo era uno de ellos 🙂).
Fui seleccionado para el perfil LABS y otros dos fueron seleccionados para el perfil de desarrollador.

Consejos: –
1) Debe conocer todas y cada una de las palabras de su currículum.
2) Debes ser bueno con los rompecabezas.
3) Debes ser bueno en DS y Algo.
4) Para el perfil de Labs También deberías ser muy bueno en ML.

Nota: Entre todas estas rondas, estábamos sentados con el departamento de recursos humanos y teníamos una conversación informal. Así que no tuvimos ninguna ronda formal de recursos humanos.