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）

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）

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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…

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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……