shein希音数据挖掘面经（附内推码，春招已开始）

一面（主要针对实习经历和知识点进行提问，对其它项目进行了简单了解）：

自我介绍；

针对实习项目提问，询问实习项目中做过的各个项目，在项目中的思考和使用的技术；

简单了解我的数据竞赛项目；

随机森林、xgboost 等机器学习算法的介绍和使用注意事项；

hive 数据倾斜原理和优化方法；

个人感受：一面面试官重视知识面，重视基础，重视对知识的掌握程度。

二面（有针对性的对项目深挖）：

针对我做过的一个推荐算法数据竞赛项目进行了深挖，包括使用到的推荐算法、推荐系统的冷启动、特征设计方法、与推荐效果有关的指标等等，问的很细致，每个方面基本问到我不会为止；

针对一些知识点进行提问，这里和一面有点重复，比方说 hive 数据倾斜、聚合算法等。

个人感受：二面面试官主要考查实际动手能力和思考的深度。

三面（一些总体性的问题）：

实习中使用过哪些技术；

实习中的技术怎么学的，有没有在实习后才接触到的技术（这里我说了hive和pyspark）；

讲一下 hive 是怎么自学的；

学习 hadoop 的时候有没有看过源代码（回答上一个问题的时候提到自己学了 hadoop）；

暑期实习有没有转正，转正了为什么还想面 shein。

个人感受：三面考查思维方式。

四面：

cto 让我先问他两个问题：技术岗应届毕业生刚步入职场应该怎么做；作为技术岗管理层认为员工哪方面能力更重要；

cto 问我两个问题：让我快速介绍一本我说我看过的课外书；简单概括我大学四年分别做了什么。

个人感受：cto 面虽然只有五分钟，但是很正式，面试前几个小时 hr 打电话问了很多问题做准备，包括高考和考研的数学成绩、看过的编程书籍、看过的课外书、兴趣爱好等。cto 很年轻很有亲和力，给人的印象非常好。