美团机器学习/数据挖掘岗位一面/二面（已offer）
面我的是个妹子，自我介绍，然后开始介绍我的项目
首先我介绍我的数据预处理，我说到类别不均衡问题，然后面试官打断我，问我说的类别不均衡是什么意思
然后我解释了，又问我为啥要用采样解决，为什么不用修改目标函数。
围绕这个问题，说了二十分钟吧。
这不是我的重点，我想要一份均衡的数据集，避免它对我模型的影响，但同时我想对比各个模型的效果，所以修改了目标函数的话，其它对比模型面临的还是类别不均衡的数据。
面试官坚持说，我知道这不是你的重点，但是......（捂脸）
之后我说了我的模型，没有问模型的问题，特征工程也只是问了问可用那些特征。
心累，应该是凉了，也没问算法题。
——————————本来以为凉凉，然后又捞起来了二面了，现在想想吧，应该第一面是简历面吧
二面还是个妹子，但是这个妹子的逻辑性好评。
1 - 自我介绍，重点就讲了我的gcn的内容，她对如何用的gcn也听懂了，前几天某面试官，，，咋讲都不懂。。。
2 - 怎么处理的类别不均衡问题（有了第一个面试官的经验，我先发制人的讲了我为啥不用修改loss的方法，这个面试官表示ok，我知道了）
3 - 做了那么多比赛，都是组队的吗，你的主要贡献是什么
4 - 对于树模型，你能简单说一下它的原理吗
5 - 你实验室学的东西对你打比赛有啥影响吗，或者有什么帮助
6 - 同时开始那么多比赛，你是怎么进行选择的
7 - 实验室的项目是一个工程导向的，还是研究导向的
最后问了二叉树的层次遍历
反问阶段，讲了一下实习生做的东西，感觉说的挺实在的，说真实面临的数据还是非常庞大的，所以实习生还是应该学一下大数据处理的一些东西。
