第 1 轮 – 在线测试：
这是在 AMCAT 平台上进行的在线测试回合。有3个部分。
第一部分是Verbal，包括基本错误发现、语法错误、找出文章的要点和相关问题。在 15 分钟内有大约 10 个问题要完成，并且不能返回并更改答案或查看以前尝试的问题，即不允许自由导航。这里没有任何负面标记。
第二部分主要涉及股票、经济学的一些概念、交易等。在给定场景的情况下，存在与为公司选择最佳行动相关的问题。不允许自由导航，在 25 分钟内完成 14 个问题，没有负面标记。
第三部分是编码部分。有2个问题。这些问题有点棘手，而且很长。问题总结如下：
第一个问题：
有N个员工。雇主将某些项目分组分配给他们，并根据错误评分对他们进行评分。由于误差太大，雇主决定给小组成员一些奖励项目。如果一个人在做额外的项目，那么这个人的错误减少了 P，所有其他组成员的错误减少了 Q。 找出最少要进行的项目数，使所有人的错误在group 减少到 0。一个大小为 N 的数组与错误分数一起给出了 P,Q。
第二个问题：
有 N 个塔，每个塔都有一定的信号带宽。信号的带宽是指可以找到信号的最大长度。找到塔的索引，使得信号从索引 0 到达索引 N-1，所涉及的塔数最少。如果有多个塔数相同的索引，则打印最小的一个。例如：如果有 4、5、8 和 4、6、7；打印 4,5,8 。
我完全解决了第一个问题，部分解决了第二个问题。分配的时间为1小时。
面试流程：
第 2 轮 – 技术轮：
面试官很友好，一开始就让我做自我介绍。我在这个时候投了我的兴趣。他首先扫描了我的简历，并详细询问了我在简历中提到的所有内容。我有 2 个机器学习项目和 1 个深度学习项目。他问我机器学习中的各种算法，允许和不允许的数据类型。我们如何在 ML 中使用字符串数据类型。关于我做过的项目的很多问题，关于我使用的某些分类器的准确性，我为什么选择特定分类器，如何提高准确性，99th百分位算法（我不知道它是什么所以我否认了）。他问了我Pandas, Numpy, Anaconda, Git/GitHub 等基础知识，然后问了C/C++/ Python的区别，编译器和解释器的区别，OOPS相关的问题，排序算法的时间复杂度。他让我编写代码来制作金字塔，问题基于哈希映射、二叉搜索树和字符串。这一轮持续了大约45-50分钟。
PS : SQL, DBMS 和文件处理的概念问了我的一些朋友
第 3 轮 – 管理轮 – 技术 + 人力资源：
关于项目的问题，机器学习的类型，ML 和 DL 的区别，关于云服务的问题。我的简历中提到的一切都被问到了。这一轮没有问编码问题，但问了 OOPS、 Python和 C++ 的概念。由于我来自非 CS 分支，面试官想知道我为什么对软件领域感兴趣，我是如何学习编码的，如果在我的核心分支和软件之间进行选择，我会选择哪个。诸如 – Wells Fargo 的竞争对手，如果有机会在其他科技巨头工作，你是如何听说这家公司的，你更喜欢哪一家。这一轮持续了大约30分钟。
第 4 轮 – 人力资源轮：
诸如为什么选择富国银行、海得拉巴、金奈和班加罗尔的位置偏好、短期和长期目标等问题被问到。我在简历中提到了一个正在进行的项目，因此面试官问项目何时完成。这一轮持续了15分钟。
结果：选择实习。
总共有 5 名学生被选为 HR 轮，其中只有 3 名学生被选为实习。