深信服面经——技服岗位

机会是留给有准备的人的

群面

讨论+辩论的形式

积极参加组内讨论,提出新颖观点,并做记录以及计时

组间辩论认证听取对面观点,找到观点进行反驳

一面

主要是根据简历内容进行面试

  1. 自我介绍
  2. 你参加比赛的目的
  3. 你为什么考取证书,是否报考培训班
  4. 你比赛中负责的哪个方向,然后考察具体的技术(ipsec建立原理  ike算法类型如何选择   ipsec如何实现高可用   双机热备如何实现   以及为什么使用vgmp协议)
  5. 讲一下之前项目中出现protal认证的具体故障是什么?如何处理的
  6. 你工作中的项目经理是负责哪些事情呢
  7. 询问家庭情况,是否与父母沟通职业发展等
  8. 未来的职业规划
  9. 项目中是否遇到过难搞的客户,如何解决的

反问

  1. 岗位晋升情况
  2. 技术服务中poc测试  项目交付  售后的占比(询问完面试官问你很在意这个占比吗)

二面

压力面,面试官说话的节奏很快

  1. 自我介绍
  2. 为什么大二才参加比赛,大一在做什么,为什么要参加比赛
  3. 比赛中是否起过争执,如何解决
  4. 最有成就感的事情,为什么觉得有成就感
  5. 生活中是否与别人起过争执,原因与方法
  6. 家庭情况(父母职业  父母对自己的期待)
  7. 实习过程中是否制订过相关规划
  8. 你学习的这个技术是如何学习的

反问

  1. 你对该岗位的期待
  2. 你对我这边的回答是否满意(面试官回答后反问你自己觉得回答的怎么样)
### 深信服AI方向试经验总结 #### 技术趋势与背景 深信服作为国内领先的网络安全厂商,在人工智能领域尤其是网络威胁检测方投入了大量的研发资源。随着AI技术的发展,特别是生成式AI(GenAI)的应用,其在网络检测与响应(NDR)产品中的作用愈发显著[^5]。 #### 试流程概述 根据多位参与过深信服及其他大厂算法岗位试的经验反馈,试通常分为以下几个部分:基础知识考核、项目经历探讨和技术深度问答。具体到AI方向的试,则更加侧重于候选人对机器学习理论的理解及其实际应用的能力[^4]。 #### 基础知识考查 在AI方向上,常见的基础知识点包括但不限于: - **概率统计**:这是构建大多数机器学习模型的基础工具之一。 - **线性代数**:用于处理高维空间的数据表示及变换操作。 - **优化方法**:掌握梯度下降法的不同变种及其适用场景至关重要。 此外,某些特定职位可能会涉及更深层次的概念,比如神经网络架构设计原则、损失函数的选择依据等。值得注意的是,对于工程类岗位而言,虽然数学要求相对较低,但仍需具备足够的理解力以阅读并实现最新研究成果。 #### 编程技能评估 编程能力始终是衡量一名合格工程师的重要标准。Python因其简洁性和强大的库支持成为首选语言;同时熟悉C/C++也有助于提高性能敏感型任务的表现。以下是几个可能被提及的经典算法问题实例: ```python def softmax(x): """Compute the softmax of vector x.""" e_x = np.exp(x - np.max(x)) # subtract max for numerical stability return e_x / e_x.sum() def iou(boxA, boxB): """ Calculate Intersection over Union (IoU) between two bounding boxes. Args: boxA: First bounding box coordinates as a tuple (xA_min, yA_min, xA_max, yA_max). boxB: Second bounding box coordinates similarly defined. Returns: IoU value ranging from 0 to 1 indicating overlap ratio. """ xA = max(boxA[0], boxB[0]) yA = max(boxA[1], boxB[1]) xB = min(boxA[2], boxB[2]) yB = min(boxA[3], boxB[3]) interArea = max(0, xB - xA + 1) * max(0, yB - yA + 1) boxAArea = (boxA[2]-boxA[0]+1)*(boxA[3]-boxA[1]+1) boxBArea = (boxB[2]-boxB[0]+1)*(boxB[3]-boxB[1]+1) iouValue = interArea / float(boxAArea + boxBArea - interArea) return iouValue ``` 以上代码片段展示了如何计算Softmax激活函数以及两个边界框之间的交并比(IOU),这些都是计算机视觉领域非常重要的基本概念。 #### 实际案例解析 一位成功拿到offer的朋友提到,“节前我们星球组织了一场关于算法岗的技术&试讨论会”,其中涵盖了大量实用建议,例如新手应该如何有效入门算法岗等问题解答[^1]。另一位从事渗透测试工作的同行则强调了扎实的安全基础知识的重要性,并鼓励大家分享各自遇到过的典型考题以便共同进步[^2]。 至于具体的个人表现情况,有应聘者坦言自己当时准备不够充分,尽管如此仍感谢试官给予机会展示自我价值[^3]。这说明即使对挑战也不要轻易放弃调整心态继续努力前行才是王道! ### 结论 综上所述,针对深信服AI相关岗位进行求职准备时应重点关注上述各方内容,并结合自身特点制定合理的学习计划加以实践锻炼从而全提升综合竞争力。
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