商汤科技sensetime有人面试了么？

一、商汤科技sensetime有人面试了么？

这个有人去面试了的，面试之前，要做好准备。而且临场发挥，现在通过率不是很高的，所以你面试过了，工资很高

二、商汤科技面试一般多久发offer？

商汤科技面试后一般会在七个工作日内发放offer。如果通过正式面试，招聘单位完成面试评估表审核，就会联系候选人做入职体检以及背景调查。只有入职体检，报告以及背景调查都全部审核通过后，才会发送正式的录用通知书，安排入职流程，签订正式劳动合同。

三、商汤大模型是哪个公司的？

商汤大模型是由商汤科技（SenseTime）开发的。商汤科技是中国领先的人工智能公司，专注于计算机视觉和深度学习技术的研发和应用。该公司成立于2014年，总部位于中国北京，并在多个城市设有分支机构。商汤科技的大模型应用于各种领域，包括人脸识别、图像分析、智能安防等。

四、数据助理面试？

作为一个数据助理，如果去面试的话，往往他会提这样几个问题，首先他会问你为什么要来面试这个数据助理的岗位，如果你面试成功之后，你打算如何在这个岗位上开展工作？

你现在有什么能力有什么经验，能够胜任这个数据处理的岗位，还有什么特殊的情况，你想如何解决？

五、商汤icon大模型是哪个公司的？

商汤是国内领先的人工智能企业，拥有广泛的技术应用场景，并自主建立多个人工智能计算中心，在数据中心维护及使用方面拥有广泛经验。通过合作，双方将发挥各自优势，共同拓展海底数据中心在AI领域的应用。

六、辅佐商汤十大名臣？

1.伊伊商朝大臣，名阿衡，尹为官名。一说名挚，阿衡为官名（相当于后世的宰相）。

2.姜太公，姓姜，名尚，字子牙，号飞熊，又称太公望。系东海人，炎帝的后裔。

3.管仲春秋时齐国的大臣，政治思想家。名夷吾，字仲，一字敬仲，上颖人。与鲍叔牙为友。

4.伍子胥，春秋后期吴国大臣。名员，字子胥，原为楚国人。有谋略，具胆识。

5.范蠡春秋末越国大夫，字少伯，生卒年不详，原为楚国宛（今河南南阳）人。

6.李斯秦朝的大臣。楚国上蔡（今河南上蔡县）人，是秦代著名的政治家。

7.张良西汉初大臣，高祖谋士、功臣。字子房。其先为韩人，祖与父相继为韩国五个世代之相。

8.诸葛亮（181-234年）字孔明，琅琊阳都（今临沂市沂南县）人。三国时蜀汉杰出的政治家、军事家、战略家。

9.徐茂功（594～669）：名世勣，字懋功；后赐李姓，又避李世民讳，改单名李勣，离狐人（今山东东明东北）。

10.刘伯温(1311-1375年) 明朝的谋臣，开国元勋。名基，字伯温。

七、数据专员面试技巧？

答，数据专员的岗位需求，不光是对数据的敏感度，更高的要求是数据分析能力，所以，不能只是关注数据，数据之后，数据变化所说明的结论和问题，需要对应人员给出结论，也就是说，数据专员还要有相当强的文字表达能力和口才讲述的能力。

八、商汤大模型用的哪家的国产gpu？

商汤科技的大型计算集群中使用了中国产的 GPU，其中包括华为昇腾、寒武纪和紫光展锐等品牌的国产GPU。

商汤科技对于硬件厂商没有特别的偏好，而是根据需要和市场情况选择最适合的硬件产品。同时，商汤科技也将继续研究和投资新一代硬件技术，并努力推动中国人工智能硬件产业的发展。

九、商汤大模型概念股什么意思？

商汤科技是一家人工智能领域的公司，其以研发和提供AI视觉技术为主要业务。商汤大模型是指商汤科技所研发的大规模深度神经网络模型，具有高精度、快速响应等特点，广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。

概念股（Concept Stocks）指市场上因与某个热门概念相关而受到投资者追捧的股票。如商汤大模型概念股则是指在商汤科技发布商汤大模型相关消息后，可能会引发市场对于该概念及相关公司的关注和投资行为。这些公司可能从事人工智能、计算机视觉、芯片制造、云计算等相关产业，在市场上获得更多的关注和认可。

需要注意的是，股票投资具有风险，投资者在做出决策时应充分评估市场情况和企业基本面等因素，并根据自身的风险承受能力和投资目标合理配置资产。

十、360大数据面试题

360大数据面试题是数据行业中一个备受关注的话题，无论是求职者还是招聘方，都十分重视这个方面。在今天的数据驱动时代，数据分析和处理能力成为了企业竞争的关键因素之一。因此，准备充分并熟悉常见的数据相关面试题是非常必要的。

大数据面试题分类

在准备大数据面试题的过程中，首先需要了解各种不同类型的问题，以便有针对性地准备相应的内容。大数据面试题通常可以分为数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习等方面的问题。

数据处理问题

• 1. 数据清洗的步骤有哪些？为什么数据清洗在数据分析中至关重要？
• 2. 请解释一下什么是数据去重，以及在去重过程中可能会遇到的挑战。
• 3. 什么是数据归一化？为什么在数据处理过程中常常需要对数据进行归一化？

数据分析问题

• 1. 请解释一下什么是数据聚合，数据聚合的常用方法有哪些？
• 2. 请说明什么是数据探索性分析（EDA），以及在实际工作中如何进行数据探索性分析？
• 3. 请列举一些常用的数据分析工具及其优缺点。

数据可视化问题

• 1. 为什么数据可视化在数据分析中扮演着重要角色？举例说明一个数据可视化设计良好的案例。
• 2. 请讲解一下数据可视化中常用的图表类型及其适用场景。
• 3. 请描述一下仪表盘设计中需要考虑的要素和技巧。

机器学习问题

• 1. 什么是监督学习和无监督学习？请分别举例说明。
• 2. 请解释一下什么是过拟合和欠拟合，以及如何在机器学习模型中解决这两个问题。
• 3. 请描述一下决策树算法的原理及其应用。

如何准备360大数据面试题

要准备好360大数据面试题，首先需要对数据基础知识有深入的了解，包括数据处理、统计学基础、机器学习等方面的知识。其次，需要通过实际练习，例如完成一些数据处理和分析的项目，加深对知识的理解和应用。另外，关注数据行业的热点话题，了解最新的发展动态也是非常重要的。

另外，多参加一些数据相关的培训课程和学习活动，不断提升自己的数据技能和能力。在准备面试的过程中，可以通过模拟面试来提高对问题的回答能力和自信心。

结语

360大数据面试题涉及到的知识面广泛且深入，需要求职者花费大量时间和精力进行准备。通过系统的准备和持续的努力，相信每位求职者都能在面试中表现出色，达到自己的求职目标。