秋招艰难征程--牛客才是“家”

一直没有发过贴，看遍了大佬们的日常oc时的高兴，也看惯了各位牛友们等待消息的焦急无奈。lz双一流硕+财经证书，本以为去互联网一切会顺风顺水，现在确实后悔了没有多去尝试金融券商投行一类的工作，而是来到了完全陌生的互联网卷，原因就很简单：好多人都向往互联网大厂。所幸在秋招末尾前的日子，前前后后拿到了4个offer，已经鸽掉了其中两个，留着一个老家的offer和一个深圳的offer，均是互金中的风控岗位，开的薪资应该也算当地中上的收入水平了，其中三个见下面笔面试回忆。

从八月初投递第一份到现在十一月初（十一月其实没任何进展），数了一下，整个秋招有往来邮件记录的大约投递了81家，可能还有几家连邮件都没来往过，估计总共接近90家吧，涉及互联网、金融行业。鸽了20家笔试或者面试，除开鸽了的，笔试到面试转化率有36%多（估计主要是第一学历影响），截至目前拿下4个offer，拒掉2个，一面通过转换到offer仅有14%，现在正在等待兴业fintech（已经三面）和农行四川省分的消息，等不到的话秋招或许就此结束了很无奈。

还是为了感谢牛客在这段时间带来的帮助，写了一些简单的面筋，有志同道合的牛友也欢迎多多交流、互相帮助。

乐信笔试面试

笔试

提前批，出的是两道excel、一道sql题目；excel是给一张业务数据表，然后用你觉得合适的图像呈现出来，第二题是用excel趋势预测未来的业务数据，呈现为数值和图像；sql题目印象中也是关联表查询，不算难，总体时间充足

一面

邮件写的45min，但是聊到了52min的样子，简历问了很多，所学专业问了一些课程以及知识点，对于风控业务sense问了一些基本的（可以多看看公众号啥的补充一下知识和谈资），还问了python、R使用过哪些函数或者函数包，还问了常见的几类统计算法中的k-means与knn区别、有用过svm吗—>svm中的核函数的作用

二面

写的45min，但是实际34min的样子，问了对于风控的理解（我说了一些从知乎上看到的东西），见我是数院统计学的又问了数学分析中怎么证明函数连续性、回归中多重共线性的影响（见我说到了岭回归，又问它和OLS的区别）、怎么解决异方差问题，然后问了最近一段实习的细节，为什么要投递风险策略的岗位、有没有了解过一些常见的风控模型（这个回答的互联网风控中的vintage、ABC卡模型、ipc，传统金融的var、c-var等等简要介绍了下），最后就是一些基本情况就结束了

HR面

就很简单了，说啥问啥别给自己埋坑就行，会问期望薪资

马上消费金融（重庆线下）

岗位-风险策略（风控数据决策分析）

10.20上午9点抵达马上消费重庆总部，感觉HR挺好的，当天因为一早阴雨绵绵，所以实际来参加面试的人相比签到表缺了不少，宣讲会人数估计只有60来号人。形式是上午先宣讲，再笔试再群面，然后回到等待室看能不能参加下午的二面（技术/总监面）

笔试（时间刚好够我写完最后一题）：（数据岗有三个方向的卷子，lz看都没看就选了岗位要求拉满五颗星的风控岗）

12道左右的概率统计模型题，就只有一道题计算量稍大，其他难度很ok；

推理逻辑题，用各种限制条件推理出一个日期；

四道简答题，大概涉及逻辑回归、python数据处理库和函数、对风控业务理解、风险模型等等；

SQL题目三道，第一道用子查询，后两道用表连接，应该是在牛客题库上难度对应的’易中中‘难度

群面（1h）：（笔试交完卷直接分配小组进行群面）

群面题目是关于如何在及各部门之间分配年度奖金（风控、技术、市场、职能等），lz第一次参加群面，啥角色都没扮演，外表平静内心惊恐。但是勇敢滴说出了好几句话，并且在后面大家针对一个问题沉默的时候提出了建设性的意见，推动了讨论前进，应该在面试官中印象挺深