终于等到的意向书

昨天下午接到offer call，鸡冻。晚上就发来了意向书，在此特来还愿，简单的总结一下面经。很多都记不清了，尽量把记得的记录下来。

部门是心心念已久的腾讯teg数平，秋招终于告一段落

一共经历了三轮技术面试，一轮HR面

一面：时间比较久，聊了一个多小时，前半段主要实习项目。这一面非常舒爽，交流的很开心，面试官也很厉害。

1. 为什么用树型模型做特征组合？线性模型和树型模型的归纳假设

2. 各种优化方法说一说，优缺点说一说，最常用的说一说

3. KL损失和RMSE的应用场景和区别

4. 变分推断求解过程如何控制参数变化不过于剧烈，控制过拟合

5. 辛普森悖论，什么情况会导致辛普森悖论

6. $?是啥

7. python中lambda函数的执行效率

8. LinkedList和ArrayList的使用场景及优缺点

9. 小表join大表如何在运行层面提升效率

10. 深度学习相关问题及展开，项目中进行了什么优化

11. 回到之前聊的项目继续聊

12. 在线学习算法及一些细节

13. BLABLABLA...一些其他问题，不记得了

二面：大约一小时，依然以实习项目为主进行展开

1. 聊实习项目

2. 深度学习在推荐系统中的应用及结构，优化思路

3. EM说一说

4. 科研项目展开

5. 百度这边广告策略上怎么做的

6. 一些数学的东西，忘记了

7. BLABLABLA........

三面：北京同部门打来的，时间不长，二十多分钟。当时以为是宣讲会电话，接起来没想到是面试，直接开始聊了

1. 说说科研项目的细节

2. 指针和引用区别

3. 进程同步的方法和思路

4. 最大似然估计和最大后验估计，回答时引申到了贝叶斯估计，开始聊贝叶斯方法

5. 贝叶斯的计算方法有哪些

6. MCMC细节说一下

7. 聊在课题组项目搭建的数据平台及相关项目开发内容

8. blabla....不记得了

HR面：十几分钟，简单的交流。小哥十分亲切nice

1. 项目说说，怎么做的，解决了什么问题

2. 是否会留百度

3. 再聊项目（是不是遇到了假HR）

4. 实验室中的数据平台和团队建设讲一下

5. 和我详细讲解后续流程及安排，十分贴心

总结：8月初提前批开始的时候拜托朋友内推数平精准推荐中心，当时得知没有HC，遂转推到了微信支付。顺利面完两面，一面还去了现场，感觉蛮好的。然而查询状态变为HR后等待了两周，询问面试官，于是二面面试官热心帮忙催了HR进度，然后得知需要进行面委会面试。等待了两天，最终还是没接到面委电话，GG。或许没hc吧，挂的不明不白的。

幸运的是，在微信支付流程结束的前几天，数平发来邮件面试邀请，大概是实习生转正空出了hc，于是有了这场顺利的流程。

绕了一圈回归初心，哥们不容易也运气爆棚了一回。

总体来说，可以感受到数平这边是十分重视数学基础和工程能力的，面试官都很厉害，和预期的一样。

于是呢，秋招就差不多告一段落了。昨晚还接到阿里面试邀请电话，之前的流程等待三周凉了，电话那头小哥哥热心的告诉我因为没hc转推了现在的淘宝技术部，面一下看看吧（逃）

也祝所有牛油能顺利拿到心仪的offer，都来还愿！