MyKaarma Интервью | (На территории кампуса для стажировки)

MyKaarma посетила наш кампус как для стажировки, так и для стажировки. Поделюсь своим опытом прохождения стажировки.

РАУНД - 1 (MCQ Round)

Первый раунд состоял из 45 вопросов MCQ, распределенных по 3 разделам (продолжительность теста: 1:30 часа): -

Раздел 1: Aptitute (15 вопросов)
Раздел 2: DS и алгоритм (15 вопросов)
Раздел 3: ОС и сеть (15 квестов)

Раздел DS и алгоритмов в основном содержал вопросы от DP и некоторых известных алгоритмов графов. Также присутствовали некоторые вопросы по выводу Cpp.

На основании этого теста 25-30 студентов были отобраны для участия во 2-м туре.

РАУНД - 2 (Кодирование)

В этом раунде было 2 вопроса по кодированию. (Продолжительность теста: 45 минут)
Первый был получен из хеширования, а второй - из Graph (модифицированная версия Dijkstra).

На основании этого теста 5 студентов были отобраны для участия в раунде собеседований.

ТУР - 3 (Интервью-1)

Этот раунд был в основном основан на головоломках.
1) Интервьюер сначала проверил мое резюме, но, похоже, оно не очень заинтересовало его.
2) Он задал мне несколько основных вводных вопросов из моего резюме.
3) Он задал 3–4 вопроса-головоломки и попросил обобщить мое решение, и он в значительной степени сосредоточился на угловых случаях.

Этот раунд длился около 1/2 часа.

ТУР - 4 (Интервью-2)

Этот раунд был в основном посвящен решению проблем на основе алгоритмов и структур данных.
1) Он просмотрел мои коды из раунда кодирования, поэтому сначала он дал мне несколько предложений относительно моих решений.
2) Он обсудил мои решения из цикла кодирования… например, почему я выбрал это решение и могу ли я придумать какое-либо другое / лучшее решение.
3) Он задал мне несколько основных вопросов о структурах данных, а затем о минимальной куче, и сказал мне реализовать это.
4) Он попросил меня решить проблему подсчета инверсий.
При подсчете проблемы инверсии я сначала предложил простое решение O (n * n), а затем я предложил решение O (nlogn) с использованием сортировки слиянием. Он остался доволен моим решением.
5) Затем он продолжил обсуждение алгоритмов сортировки, таких как Quick Sort, а затем об алгоритмах сортировки, не основанных на сравнении.

Этот раунд длился около 30-40 минут.

РАУНД - 5 (письменная)

Было 2 вопроса (на каждую задачу давалось 10 минут).
1) Первая проблема заключалась в том, чтобы объяснить обучение модели машинного обучения, которая будет использоваться для фильтрации спама в SMS.
Был дан пример набора данных, и нас попросили подробно объяснить предварительную обработку, проектирование / выбор функций или любые другие задействованные шаги.
Мы также должны были объяснить, как найти матрицу весов, если использовалась линейная регрессия.

2) Вторая проблема заключалась в следующем: задан путь с набором точек p1,… pn, каждая из которых представляет местоположение движущегося автомобиля по GPS, выбрать подпоследовательность (для хранения) так, чтобы размер был как можно меньше, в то время как путь все еще остается аналогично исходному пути.
Затем решите проблему в режиме онлайн. Т.е. принять решение для p1… pk, не зная значений p_k + 1 и т. Д.

На основе этого теста были отобраны 2 студента для финального телефонного собеседования.

РАУНД - 6 (телефонное интервью)

В этом раунде интервьюер уже рассмотрел мои решения для раунда 2. Итак, изначально
1) Он обсудил мой подход к обоим вопросам, заданным в предыдущем раунде.
2) Он был удовлетворен моим решением первой проблемы, поэтому мы в основном обсуждали, какие еще улучшения мы можем внести в это решение.
3) Он не был удовлетворен моим решением второй проблемы, и я не имел большого представления об этом вопросе, поэтому мы особо не обсуждали его.
4) Он проверил мое резюме и попросил объяснить мои проекты.
5) Затем я выполнил проект, основанный на машинном обучении, во время моей 2-летней стажировки в DRDO, и он много обсуждал этот проект.
6) Он задал мне несколько основных вопросов, связанных с обработкой изображений. Как я уже упоминал об обработке изображений в своем резюме, а также обсуждал один из моих проектов, основанных на обработке изображений.
7) Большинство моих проектов были связаны с машинным обучением. Поэтому он спросил меня о некоторых базовых алгоритмах машинного обучения, таких как Naive Bayes, SVM, Decision Tree.
8) Затем он обсудил со мной некоторые базовые алгоритмы неконтролируемого обучения, такие как кластеризация K-средних.
9) Он также спросил меня, изучал ли я НЛП. Так как я уже работал над проектом, связанным с НЛП, но я не упомянул этот проект в своем резюме. Я объяснил ему это, и он был очень заинтересован в этом проекте, а также предложил мне добавить это в мое резюме.

Этот раунд длился довольно долго… Я не уверен в точном времени.

Наконец трем студентам предложили стажировку (к счастью, я был одним из них )
Я был выбран для профиля LABS, а два других были выбраны для профиля разработчика.

Подсказки :-
1) Вы должны знать каждое слово своего резюме.
2) Вы должны хорошо разбираться в головоломках.
3) Вы должны хорошо разбираться в DS & Algo.
4) Для профиля Labs. Вы также должны хорошо разбираться в машинном обучении.

Примечание: между всеми этими раундами мы сидели с HR и вели неформальный разговор. Так что у нас не было официального HR-раунда.

Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Освойте все важные концепции DSA с помощью самостоятельного курса DSA по доступной для студентов цене и будьте готовы к работе в отрасли. Чтобы завершить подготовку от изучения языка к DS Algo и многому другому, см. Полный курс подготовки к собеседованию . Если вы готовы, проверьте свои навыки с помощью серий тестов TCS, Wipro, Amazon и Microsoft.