1. 笔试，整体不是太难，主要考察的是机器学习、深度学习的算法、模型的基本知识。只要基本功扎实，比较容易通过。 2. 技术面试，算法岗的面试主要考察你的整体素质，简历上写的项目一定是要你亲自参与，并在这个过程中有一定思考的，要熟悉整个项目的流程、难点、解决方案、模型效果、效果好坏的原因及背后的逻辑、改进方案等等。面试官人都非常好，非常专业，会问的很全面。数据结构方面的知识也会问到，常用的数据结构、经典的算法等等。手撕代码的话，我当时是实现一个线性回归的训练、预测代码。 4. HR面，面试官人很好，主要是了解你的个人性格、兴趣爱好等，真诚回答就好了。 5. 整个面试流程很快，效率很高，一般第二天就会给面试反馈。公司的环境很棒，发展前景也很好，能有机会加入的话千万别错过。

校招笔试内容没特别的 与其他公司无太大差异 校招都是比较注重基础 面试的话，一二面面试官给人感觉都很平易近人。公司在国内知名度不算特别高，所以会给面试者介绍公司的赛道和主要业务。 整个面试流程如下： 笔试 -> hr电话约面 -> 一面 -> 邮件面试评价 -> hr电话约面 -> 二面 -> 邮件面试评价 -> hr面 一面（1h多 具体时间忘了）： kafka文件存储 架构 分区策略 java基础 spark基础 代码题：反转链表 反问：公司业务，团队内分工，晋升机制，培养机制，大数据架构。 二面（也是持续一个多小时）： 针对项目问的比较多。了解面试者对项目的理解。 其余就是一些数据结构的题目 反问：数据底座，数据量级 hr面（一个多小时） 职业规划，兴趣爱好，校内经历

招聘流程很快，面试官很 nice，问的问题都很有深度，总体感受很好。

笔试比较注重基础，部分题目意外之外 面试不止八股文，也包括个人的经历和方法论 总体流程都会通过邮件实时更新进度，招聘效率很高