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匿名牛油
编辑于 2020-11-28 18:18
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双非渣硕数分面试记录贴

双非渣硕数分面试记录贴


学历:三流本科+三流硕士

岗位:数分岗

实习:一段8个月风控独角兽实习

论文:4篇核心(C刊)


8月中旬开始投递简历,陆陆续续投递了100多家公司,基本接不到大厂面试,即使自己感觉笔试答的很好,工作地点要求从开始只投杭州到后面随便什么城市都投,卑微求职路…


9月是最糟糕的一个月,能投的几乎都投了,接不到什么面试不说,面试也基本都是一轮游,9月底整个人心态炸裂,以为找不到工作了,9月底疯狂投银行(其实也就投了6、7家银行,后面有些笔试都没做),当时以为银行是我的最后一根稻草…


10月国庆回家了一趟,稍微调整了一下,国庆回校后继续干,央行和国考都开始报名了,想着也是个机会,当时还真的认认真真复习了一个多星期的行测,10月依然还在陆陆续续的投着简历,做笔试,零星的接一些面试…


10月底,参加了学校的一些宣讲会,10.20—10.31接到了好多面试,虽然也没有接到大厂的面试,但是个推能被捞已经很开心了


11月,终于收到offer了


总面试数:13(秋招)+1(实习)+3(银行)

(其实中间还有一些公司的面试,因为后面开始收到offer了,有些面到中途就放弃了,总的面试数应该25、6家吧)

初面通过:7

走完流程:6

offer情况:4




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同花顺(数据分析)

9.11同花顺一面(20min)(一面氛围轻松)

1.自我介绍

2.有没有炒股、基金、债券的经验

3.向一年级的小学生解释什么是正态分布

4.解释一下逻辑回归/XGBoost的原理

5.智力题:一个3升的杯子,怎么装下4升的水(没答出来)

6.row_number rank dense_rank的区别

7.某app的DAU突然上升30%,怎么分析

8.你理解的数分是怎么样的

9.你自己是喜欢做业务还是技术

10.反问



9.17同花顺二面(30min)(二面官全程无反馈,感觉对我没兴趣,被嫌弃没有数据分析业务相关实习,果不其然挂)

1.自我介绍

2.数据库优化了解多少

3.笔试有一道sql题没有考虑全部的情况,让我重写

4.你拿到一个数据之后,一般是怎么处理的

5.全程问简历,一条条过

6.反问


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蘑菇街(金融风控)(一面面试官全程严肃,挂)

9.18蘑菇街一面(28min)

1.自我介绍

2.为什么没有留在实习公司

3.你对IV值的理解

4.除了卡方分箱,你还知道哪些

5.有这么几个字段,支付设备ID,支付时间,支付金额,收款ID,如何判断某段时期内用户消费的稳定性

6.每30min统计一次,用户的GPS定位数据,怎么判断数据是不是伪造的

7.构造指标,如何通过规则或是建模的方法判断两个人是不是夫妻

8.反问


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吉利(大数据分析工程师)(3v1面试,HC就一个,不清楚是不是只有一轮面试,感觉问题都答得挺好的,结果挂)

HR、主管、总监一起面试

9.23 吉利一面(28min)

1.自我介绍

2.选择吉利的原因

3.实习项目介绍

4.竞赛项目介绍

5.WOE和IV值的区别(???好迷,IV不是根据WOE算的吗,哪有什么区别)

6.分类模型都有哪些,知道哪些尽可能全部都说出来

7.XGB、逻辑回归介绍

8.决策树有哪几种形式

9.信息增益和信息增益率有什么区别

10.觉得学的最好的一门课

11.PCA

12.Hadoop组件使用过哪些(答:hive、spark)

13.期望薪资

14.反问


面试感觉自己答的挺好的,不知道是不是因为只招一个人被择优了…


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西部数据(大数据工程师)

美国外企,面试过程十分轻松,只谈数据处理过程中的细节,不聊具体模型的原理,也没有无厘头的问题,关注你对事物的看法。

9.25西部数据一面(25min)

1.自我介绍(2min)

2.讲述实习过程中的项目(5min)

3.对项目展开提问(5min)

4.你对未来的规划(3min)

5.好像是规划方面哪个点打开面试官的话匣子,后半程就一直他在说,介绍公司情况,项目流程,最后来了句抱歉,他讲多了,没给我时间提问了(开始说我们时间比较紧,花15min了解一下情况)

面试整体氛围十分轻松,很nice,就是说话中英文混杂,听的不是特别清楚,还有杂音。


10.15西部数据二面(30min)(终面,3v1面试,没有HR面了,等开奖)

1.自我介绍

2.实习项目介绍

3.统计学专业,过往的背景都是跟金融相关,怎么会想去制造业

4.统计学知识还能跟其他什么行业结合

4.有没有接触过有效性分析

5.可视化是怎么做的(简历中写了Tableau、plotly、pyechart)

6.剩下都是聊聊天了

7.反问


10.26开奖,牛友说一位卡内基梅隆大学的海归顺利开奖,又凉一家


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亲宝宝(数据分析实习)(后面想了想还是拒掉了,还是想再堵一把秋招,现在其实有点后悔)(offer)

9.28亲宝宝一面(主管)(30min)

1.自我介绍

2.为什么没在实习公司呆下来

(开始说了一些地域上的因素,一直追问,最后回答学校因素可能会限制在那个领域的发展,面试官才说你想的挺清楚的)

3.介绍一下你实习的工作

4.你理解的业务方面的数据分析是什么样子的,日常工作都会做什么

5.能不能举一个场景,你说一下你的分析思路

6.能不能接受刚开始sql boy的工作角色

(答:工作范围内的事情,只要这份实习的业务方面的分析经验,确实能让我有所成长的,可以接受)

7.本科成绩,研究生成绩,平时喜欢干什么

8.反问


9.29亲宝宝二面(CTO总监)(18min)

面试过程老是打断你讲话,很影响说话的思路

1.自我介绍

2.本科哪里的

3.在实习的公司都干了些什么事情

4.研究生毕业设计

5.实习项目的介绍

6.给你一份数据,你怎么做可视化

(本来想说1从整体看分布2分不同的维度看3能得出什么结论,但是在讲整体数据分布的时候,

我说可以看客户的地点分布,直接打断你,问如果只有ip怎么看地域,我不知道,面试僵住了,后面我2 3点也就没有说下去了)

7.工作地点要求

8.反问


9.29亲宝宝HR面(15min)

自我介绍+一些基本情况的了解


接到实习offer的第二天,想了想还是拒掉了,心中憋着一股劲,不甘心秋招就这么结束了,10月依然碰壁,还真的后悔了,亲宝宝虽然不比大厂,好歹也C轮了


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华数传媒(数据运营)(凉)

9.28华数传媒一面(20min)

1.自我介绍

2.为什么没在实习公司转正

3.实习工作介绍,应用场景举例

4.原来实习是比较偏后台的,为什么想要去做业务运营

5.有没有接触过to C的推荐模型

6.期望薪资

7.反问


面试过程被嫌弃没有运营相关经验,虽然面试官挺nice的

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顺网科技


9.30数据分析一面(20min)(面试官人很好,但是感觉也被嫌弃没有业务实习经验,凉)

1.自我介绍

2.为什么没有留在实习公司

3.实习项目介绍

4.模型的可解释性你怎么看

5.SQL题

6.为什么想来做数据分析

7.反问


11月中旬收感谢信

11.27 再次收到顺网HR电话,问有没有意愿实习,可提供转正机会



10.21 算法工程师一面(30min)(凉透了)

1.自我介绍

2.实习工作介绍

3.逻辑回归与svm的区别

4.逻辑回归的推导,适用哪些场景,有什么缺陷

5.XGBoost原理介绍,与LGB和GBDT的区别,有哪些优缺点

6.竞赛项目介绍

7.研究生论文介绍

8.有没有接触深度学习,CNN、RNN介绍

9.C++的指针(没学过C++)

10.生成模型知道哪些(不知道)

11.反问(知道自己凉透了,就没有问了)


打死也不投算法岗了


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海拍客

10.21 数据开发工程师一面(18min)(岗位随手投的,没想到过了笔试,建模和数据开发区别还是很大,面试官人很好,没有刁难我)

1.自我介绍

2.问了一堆SQL题

3.SQL语句优化了解多少

4.数据可视化怎么做的

5.数据清洗是怎么做的

6.你理解的数据仓库是怎么做的(这里应该知道我对这方面不了解了)

7.反问(问了做数据仓库,需要掌握哪些技能)


数仓开发岗,果然不是我能做的
11.12凉


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快10月底了,秋招依然无果,找学长和老师内推金仕达,这里真的很感谢老师和学长的内推机会(毕竟金仕达也要求985/211的),对当时我来说感觉像是抓住了救命稻草


金仕达(offer)

10.21 一面

1.自我介绍

2.python的基础语句

3.linux的基础命令

4.统计学基础知识(假设检验、T分布、F分布、P值等)

5.实习项目介绍

6.逻辑回归推导

7.sigmoid函数

8.反问


10.28

总监面

聊一些基本情况

写了一段余弦相似度算法的代码


10.29

HR 口头offer


11.05 没有接正式offer,收到了实习offer,因为想着要是接了正式offer(毕竟老师内推的),后面不太好拒


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9月初就投递的简历,是杭州互联网公司中,除大厂外,最中意的一家公司,但是一直没收到通知,以为凉透了,突然被捞了


个推

10.22

1.自我介绍

2.实习经历讲述

3.数据库的使用情况(窗口函数、行转列等)

4.数据处理使用哪些工具

5.机器学习模型挑一个介绍一下

6.想做哪个方向的

7.对个推了解多少

8.反问


11.2 HR面

1.自我介绍

2.硕士学校是不是一本(HR调侃了一句,你这个学校层次的,能来到HR面,一定是有什么过人之处吧)

3.实习公司为什么没有留下来

4.实习过程中学到了什么

5.别人眼中你是个怎么样的人

6.最有挫败感的一件事

7.最高兴的一件事

8.offer情况

9.反问


又一次因为学校被歧视,心好累…

11.12 offer


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中国移动—中移在线(base杭州)

10.26 数据分析 线下一面(6个面试官同时2个人,跟我一起面的是浙大的硕士,国际顶会一篇,真的各种被虐杀)

1.自我介绍

2.实习介绍

3.研究生实验室项目介绍

4.你在实验中的职责

5.实习公司也是业内知名的企业为什么不留下来

6.发的论文都是你自己独立完成的吗?基于什么样的背景

7.研究生学校应该不是985/211吧,你能介绍一下吗

8.本科学校是哪里的(又一次被cue学校…)

9.期望薪资(我说13k,一起面试的浙大说20k)

10.你俩期望薪资差这么多的原因是什么

11.出于什么原因去写博客

12.职业规划


觉得最难的一场面试,尤其是跟浙大的一起面,本身学校就不占优,自己也没什么准备,但是没想到居然过了,通知我11.03二面

11.03 二面(总部,分不清是专业面还是HR面了,10分钟结束战斗)

1.自我介绍

2.职业规划

3.实习经历讲述一下

4.对公司了解多少


11.05 三面(总部,分不清是专业面还是HR面,20分钟)

1.自我介绍

2.简历经历偏金融相关为什么不继续做金融

3.实习经历(感觉是想挖运营方面的经历,但是我没有)

4.这么多经历中觉得最难的部分是什么

5.反问


11.06 背景调查


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玩物得志

10.29 数据分析 一面

1.自我介绍

2.数据分析的理解

3.掌握的技能

4.优缺点

5.反问

还有一些小问题,跟聊天差不多


11.03 二面

1.自我介绍

2.实习做的A卡,评价指标用哪些

3.为什么想做偏业务的数据分析

4.聊了聊公司的一些业务

5.数据分析的理解

6.(开放式问题)你觉得之前的做的风控和业务的数据分析在业务逻辑上有什么区别

7.反问


11.06 三面(CTO)

1.自我介绍

2.笔试题(当时那道题来不及没写,后来也没去仔细,说自己不会)

3.对公司的业务怎么看

4.聊了聊公司的一些业务

5.反问(当时也不想面了,收到了几个offer,就没问了,这家面试应该凉了,但是这个CTO感觉很有水平,是站在培养的角度面试人的)


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浙江中控

10.30 工业大数据 一面(15min)

这家公司就不像是在面试,全程聊天

1.自我介绍

2.面试官介绍公司

3.能不能接受出差

4.公司的一些业务介绍

5.反问


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思特奇(offer)

参加了思特奇学校的宣讲会,在宣讲会上参加了无领导小组的面试

10.30 通知一面

10.31通知二面 当晚offer call


一面

1.自我介绍

2.自己挑一个简历中的项目介绍一下

3.数据挖掘的技能掌握多少

4.机器学习模型了解哪些,到什么程度

5.实习过程中是怎么使用模型的

4.数据分析的技能掌握多少

5.数据分析最重要的是什么

6.优缺点

7.反问



二面

1.自我介绍

2.实习工作内容介绍

3.实习公司的业务场景是什么

4.sql、python用的怎么样

5.你认为的数据分析的流程是怎么样的

6.数据挖掘和数据分析的区别

7.对出差和加班怎么看

8.优缺点

9.反问


(应该还有一些问题,一面和二面都是围绕个人经历、实习经历和对数分的理解展开问的)


offer (已拒)

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10.21 收到交通银行温州分行(金融科技岗-IT方向)面试,想了一夜,感觉还是不甘心去银行,没有去面


10.29 收到农业银行浙江省分行的线下面试(IT岗),没有去面试 11.02居然又收到线上面试,想着既然是线上,那就面一下吧,5分钟就面完了。


11.03 收到工商银行浙江省分行的线下面试(IT岗),没有去面试



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11.07 央行报了老家的市支行,陪着同学去笔试了一下,晚上回来,行测估了一下分,居然能有63分(毕竟只复习了一星期),也不知道能不能进面,随缘吧


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其实对于我这种学校不好,实习经历也不丰富的人来说,参加秋招实属找虐,再加上自己对工作地域要求这么高,还得搞自己本专业(数分内卷太严重,僧多粥少),可以说毫无竞争优势,最后能被个推捞起来,实在是非常幸运了…….


未完待续……



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