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机器学习算法/数据科学
团队目前4人，预计以后扩至12人。
一面为技术面：
技术问：
拿一个项目介绍。
服务部署的环境？
GRU和LSTM区别？同一个项目是否有拿多种方法都尝试一下？
特征提取是怎么做的？
时域特征哪16个，说一下？
特征选择？
PCA LDA区别？
PCA原理？
PCA如何挑选最重要的特征。
与其他算法同事的任务分工。
有木有根据算法模型出来的结果，反过来建议前端现场的传感器安装位置？或者比如前面有给出10个测点，算法会最终给出其中2个测点最有效，只要保留这2个。
介绍一下CV上的第二个项目。
介绍MIP。
PID原理。
LR用在哪里。
lstm用在哪里。
接手C是否可以。需要多久。
数据怎么对接前端系统：webapi/mqtt
有没有用过CV/ NLP在项目中？是否做过卷积计算？
SVM原理？
使用的平台？为啥使用的tensorflow？
是否接触过pytorch
加载模型进行推理是调用的tensorflow的库？是
算法程序和主程序的对接有专门的DSP工程师（嵌入式）。
面试的是联影医疗的子公司，专门做助听器和可穿戴设备。
算法设计三个方面：
1）设备上轻量级推理，分类回归，决策树
2）用户手机，TWSR穿墙探测雷达
3）用户画像
这其中的信号处理、机器学习工作 。
工程化部署条件更加严格
数据类型：
音频、传感器、TWSR，红外，运动传感器，非音频传感器，IMU（惯性测量单元）。用户画像特征标签。