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行业新闻

【新加坡国立大学面试|面试题】

发布时间:2023-08-06 14:04:14 丨 文章作者:佚名 丨 浏览次数:84

不错的建筑设计学院之一
介绍作品,职业规划,说明并阐述选择学校的理由,发表对建筑设计的看法,感兴趣的研究课题和导师并对此进行充分的阐述。
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面试结果: 感觉靠谱

面试难度: 有难度

面试感受: 很好

两年前
1

12

大学的研究分析员面试
面试分三轮,第一轮笔试侧重统计、金融和编程,第二轮小组长面试侧重对模型的理解对问题的解决能力,第三轮负责人面试侧重对研究机构的理解和兴趣
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面试结果: 确定通过

面试难度: 有难度

面试感受: 很好

两年前

10

匿名用户 科研助理的面试
确认对科研有兴趣,语言能力和科研能力过关。
由于是教授招自己的科研助理,我是直接跟教授面试,先用英语做自我介绍,就是确认一下英文水平,然后介绍了以前的科研,为什么想要做科研,以及今后的打算。
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面试结果: 确定通过

面试难度: 有难度

面试感受: 很好

两年前

16

打铁还需自身硬,充足的准备是成功的一半
官方面试是只有一轮,教授私下可能还会跟你单聊。官方面试是学校方面的面试,会有好几个教授同时面对你,提的问题涉及到专业知识和你的学术背景,问的学术问题有难有易,稍微简单的问题考察你的基础知识,难一点的问题会看看你的专业深度如何。学术背景方面如何你有论文发表在核心期刊上就比较有优势或者做过比较大的研究项目。教授私聊比较开放轻松,更像是谈心,不用很紧张。
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面试结果: 感觉靠谱

面试难度: 有难度

面试感受: 一般

两年前

25

匿名用户 项目主管的面试
不一样的国家和工作地点
视频面试,并且由对方的科研团队轮流提问。
曾经的科研经历。
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面试官的问题:

曾经的科研经历。

诚实交代曾经的科研经历和科研成果。

面试结果: 确定通过

面试难度: 巨难

面试感受: 很好

两年前
2

11

注重专业技能,对语言要求不高
面试流程,首先英文自我介绍;其次,会对学校背景进行询问,问为什么选择这里;之后让简述工作规划,会针对谈到的规划中的一些细节进行发问,问题是偏基础知识的。结束后半小时就收到offer,觉得比较重视基础,还有就是自己提到的每一处细节都可能被问到。
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面试结果: 确定通过

面试难度: 有难度

面试感受: 很好

两年前

16

NUS urban planning面试
没有自我介绍,一上来就是why this programme?why singapore? 我说完了之后根据我说的内容追问了一些关于新加坡规划的问题,会对你说的逻辑不通的地方进行追问,所以一定要注意回答问题的条例和逻辑。对自己家乡的规划也要有比较好的了解,很可能会问你新加坡的哪些经验可以运用在你的家乡?最后还问了职业规划然后自己提一个问题。
整体面试官是很友善地,千万不要太紧张。
why this programme? why singapore?
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面试官的问题:

why this programme? why singapore?

不要背稿,讲三至五句差不多了。

面试结果: 感觉没戏

面试难度: 有难度

面试感受: 不好

两年前
2

22

匿名用户 项目助理的面试
高校研究助理面试的经验
因为是第一份工作,而且对neuromorphic工程(形态学工程)很感兴趣,于是加入了我现在的团队,位于淡马锡实验室,主要做基于事件学习的视觉算法等。
当时面试官也即我现在的老板,问了我以前学过的相关课程,以及以前的实习经历,还帮我熟悉了实验室的设备等,让我有更深入的了解。
提出的问题包括我以后的打算,以及发展方向,问我是否熟悉matlab等程序,编程能力等等,还有我以前做过的project,以及对飞行器的了解(因为我们的视觉算法是要放在一个小型飞行器上)。
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面试官的问题:

提出的问题包括我以后的打算,以及发展方向,问我是否熟悉matlab等程序,编程能力等等,还有我以前做过的project,以及对飞行器的了解(因为我们的视觉算法是要放在一个小型飞行器上)。

因为以前实习有相关的经验,就很真诚地分享给面试官。

面试结果: 确定通过

面试难度: 一般

面试感受: 很好

两年前

9

课题组老板教授面试经历
email通知好时间和地点(老板办公室),在office面了有一个小时,主要还是问一些常规的问题。
为什么在实验室工作。
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面试官的问题:

为什么在实验室工作。

喜欢科研环境。

面试结果: 确定通过

面试难度: 有难度

面试感受: 一般

两年前

19

grab数据科学家面试。

本人博士学位,面试官一上来先问博士期间的project经历。然后主要问题集中在machine learning。有没有做过machine learning相关的project。

具体问题:boosting和bagging的区别。 k-means的分类原理是什么。SVM的c和gamma参数分别有什么作用。解释一下EM算法。整个面试下来感觉需要对machine learning,基本算法非常熟悉,才能通过面试。

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面试结果: 未通过

面试难度: 困难

面试感受: 很好

两年前

8

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