MyKaarma 访问了我们的校园进行实习和实习。我来分享一下我的实习经历。
回合 – 1（ MCQ 回合）
第一轮包括 45 个 MCQ 问题，分为 3 个部分（测试时间：1:30 小时）：-
第 1 部分：能力（15 题）
第 2 部分：DS 和算法（15 个问题）
第 3 部分：操作系统和网络（15 个问题）
DS & Algorithm Section 主要包含来自DP和一些著名图算法的问题。也有一些 Cpp 输出问题。
根据该测试，25-30 名学生入围第二轮。
第 2 轮（编码轮）
这一轮有 2 个编码问题。 （测试时长：45 分钟）
第一个来自散列，第二个来自 Graph（Dijkstra 的修改版本）。
在这次测试的基础上，有 5 名学生入围面试。
第 3 轮（面试第 1 轮）
这一轮主要是基于谜题。
1) 面试官最初检查了我的简历，但似乎对此并不感兴趣。
2）他确实从我的简历中问了我一些基本的介绍问题。
3）他问了 3-4 个谜题，并要求概括我的解决方案，他非常关注极端情况。
这一轮持续了大约1/2小时。
第 4 轮（面试第 2 轮）
这一轮主要是关于基于算法和数据结构的问题解决。
1）他已经审查了我在编码回合中的代码，所以他最初就我的解决方案给了我一些建议。
2）他讨论了我在编码过程中的解决方案……比如我为什么选择这个解决方案，以及我是否可以提出任何其他/更好的解决方案。
3）他问了我一些关于数据结构的基本问题，然后是关于最小堆的问题，并告诉我实现它。
4）他让我解决倒数问题。
在计算反转问题时，我最初建议使用简单的 O(n*n) 解决方案，然后我建议使用合并排序的 O(nlogn) 解决方案。他对我的解决方案很满意。
5) 然后他继续讨论诸如快速排序之类的排序算法，然后是基于非比较的排序算法。
这一轮持续了大约30-40分钟。
第 5 轮（基于书面）
有 2 个问题。（每道题 10 分钟）
1) 第一个问题是解释将用于垃圾短信过滤的机器学习模型的训练。
给出了一个示例数据集，我们被要求详细解释预处理、特征设计/选择或任何其他涉及的步骤。
如果使用线性回归，我们还必须解释如何找到权重矩阵。
2）第二个问题是：给定一条路径，点集 p1, …pn，每个点代表一辆移动汽车的 GPS 位置，选择一个子序列（用于存储），使得尺寸尽可能小，而路径仍然是与原始路径类似。
然后，以在线方式解决问题。即，在不知道 p_k+1 等值的情况下为 p1 … pk 做出决定。
在此测试的基础上，选择了 2 名学生进行最终电话面试。
ROUND – 6（电话面试）
在这一轮中，面试官已经审查了我在第 2 轮中的解决方案。所以最初，
1）他讨论了我对上一轮提出的两个问题的方法。
2）他对我第一个问题的解决方案很满意，所以我们主要讨论了我们可以对该解决方案进行哪些其他改进。
3）他对我第二个问题的解决方案不满意，我对那个问题不太了解，所以我们没有讨论太多。
4）他检查了我的简历，让我解释我的项目。
5) 然后我在 DRDO 的第二年实习期间做了一个基于机器学习的项目，他就这个项目讨论了很多。
6) 他问了我一些与图像处理相关的基本问题。正如我在简历中提到的图像处理，还讨论了我的一个基于图像处理的项目。
7）我的大部分项目都与机器学习有关。所以他问了我一些基本的机器学习算法，比如朴素贝叶斯、SVM、决策树。
8) 然后他和我讨论了一些基本的无监督学习算法，比如 K-means 聚类。
9) 他还问我是否学过 NLP。因为，我已经做过一个涉及 NLP 的项目，但我没有在我的简历中提到这个项目。所以我向他解释了这个，他对这个项目很感兴趣，还建议我把这个添加到我的简历中。
这一轮花了很长时间……我不确定确切的时间。
最后 3 名学生获得了实习机会。（幸运的是我是其中之一🙂）
我被选为 LABS 配置文件，另外两个被选为开发人员配置文件。
提示 ：-
1）你应该知道你的简历的每一个字。
2）你应该擅长拼图。
3) 你应该擅长 DS & Algo。
4）对于实验室简介你也应该非常擅长机器学习。
注意：在所有这些回合之间，我们与 HR 坐在一起并进行了一些非正式的交谈。所以我们没有任何正式的人力资源回合。