9.24 笔试
9.29约面试 推到国庆后 10.16现场一面
自我介绍
实习最大的收获是什么？
挖数据竞赛，具体是怎么做的？
你能讲一下变量筛选IV和基于随机森林的差异么？ 随机森林的重要性有两种定义，我只回答出了一种。
评分卡模型中，为什么要进行分箱？讲一下卡方分箱？分箱后为什么要进行WOE编码？
xgboost与lightgbm的差异？
与线性回归一样，逻辑回归的假设是什么？
讲一下你的科研经历，你认为你论文的优势在哪？
你的研究生学习是统计多一些还是算法多一些？
y标签是怎么定义的？
反问：
新浪金融平时的具体工作是什么呢？ 风险 + 转化
新浪金融想对比别的平台的优势是什么呢？ 有的名义上的数据驱动，其实还是人工驱动；新浪金融做到了从上到下的数据驱动
面试官小哥哥挺温和的，还跟我讲了他们对于校招和社招的不同要求，
校招：逻辑性一定要好，你得能把一个东西讲明白； 而且统计知识什么的你得会，总不能招你进来再学吧；
社招：更注重的是业务sense和对业务的理解和把控
还和我讲了一下未来风控的分支和发展方向。
感觉自己答得一般般，好多细节只是看过说不出来，不过确实收获很多。
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