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tungtungtung
编辑于 2020-11-27 21:54
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腾讯数据分析工程师社招面试经历

一面组员面

开始的随便聊聊,问下常规必问的问题,随意性比较强,比如我说的决策树模型用到的xgboost,,然后就问xgboost的特性,为什么选择xgboost而不是其他;xgboost的优点;xgboost常用的调参参数有哪些;基本会一直问下去,直到他自己也不懂为止。

所以建议:对自己的项目(至少有一个)要很熟悉,最好到比较高的等级,比如调优,而不是简单的码代码。


二面组长面

上来先是一个自我介绍,然后我问他有什么想了解的吗?他说说下你的项目吧,然后我就开始了。

组长了解的内容和组员有很大的不一样,表现的是不会对你一个具体用到的框架追问下去,组长比较关注的是这个项目整体的上下游以及业务需求。考察的是你平常有没有去关心自己做的项目的上下游或者业务需求,是不是一个只是整体码代码的程序猿。当然也还是有手撕代码的。牛客题霸上的原题,可以去看看:NC1 重排链表


三面总监面

一开始还是那几个必问的问题,不同的是,总监问项目经历的时候,问的层次更高了,都是基于整体架构思考的层次,具体的表现就是:你们的项目是为了完成什么,效果怎么样,跟业界相比怎么样?了解的层次由公司内部向业内拓展,考察的是你做的项目的意义。

总监问了我三个问题,我总结了一下,都是基于全局思考的问题,我也简单说一下吧


1、甲、乙两地相距S,火车A20的速度从甲开向乙,火车B15的速度从乙开向甲,A上有一只小鸟以30的速度和A同时出发,小鸟碰到另一辆火车的时候立刻调头,问:火车AB相遇的时候,小鸟飞了多少距离?


2、一个人9块钱买了一只鸡,十块钱卖了出去,觉得亏了,又11块钱买了进来,最后14块钱卖了出去,问这个人是赚了还是亏了多少钱?


3、64匹马,8个跑道,要比赛几次才能找到最快的4匹马,不能记录每匹马的速度?


简单的思路:8+4+2+1=15次(每次8匹马比赛,每次淘汰4匹,也就是一半)


然后面试官问,有什么可以优化的地方吗?


四面总经理

开始还是常规的那些交流,和前面三面不同的是,一二三面都是面对面的聊天,比较随意,四面是在总经理的办公室,里面有一个可以写写画画的地方,对于你做的那些项目你要展示一下,最后还考了一个开放性题目

感觉应该就是做汇报的形式,所以你最好有做项目展示的打算。

总经理考了一个电梯规划问题:一个五星级酒店,50*每层50间房*每个房间住一人,假如你是设计师,你觉得需要多少个电梯?

总结

从一开始的组员具体一个库问到参数调优,到组长的上下游,再到总监业界对比,到总经理的项目汇报,对人的考察是越来越高级,考察的能力也是从一开始的技术到汇报工作,以及整体结构的思考,果然是考察的很全面。


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