蓝月亮IT-数据挖掘开发岗三面面经+已offer
年前投递了蓝月亮春招提前批,没有数据分析岗,但是有数据挖掘开发岗,就试着投递了,没想到投了很快就约了测评和一面,年前1面+2面,年后立马终面,这个流程走得很快,中途还有个过年,效率很高了
一面:群面
虽然形式是群面,但是是HR统一面试几个人,每个人先轮流自我介绍,然后抽题演讲,我抽到的问题是,如何看待“敬业”,当然没有专业问题,都是观点题,有的还是“你性格的优缺点”,“如何看待双减”之类的。之后HR会对每个人问一点简单的问题,大概就是这么看待工作地点,怎么看待蓝月亮之类的。
二面:专业面试
这部分耗时比较长,因为我是数据挖掘岗,在他们那的定位是技术岗,当时也是HR和专业面试官在场,先是面试官问问题,再是HR问问题。
回忆的问题如下:
开头问问过往的经历,讲一下过往的一个项目,没有深挖
接下来是专业问题:
线性回归和逻辑回归有什么区别
逻辑回归的形式是什么,损失函数是什么
线性回归的损失函数是什么
逻辑回归的激活函数是什么,除了sigmoid还知道哪些
特征工程是什么,为什么要做特征工程,怎么选取特征
为什么有的时候需要将连续变量离散化
怎么将连续的变量离散化
决策树的特征选择原理有哪些
过拟合和欠拟合怎么理解,分别怎么解决
SVM的原理
SVM如何解决线性不可分的问题
既然你提到了惩罚系数,那么讲讲SVM使用的核函数有哪些
xgboost和GBDT的区别
提到了正则项,那么L1和L2有什么区别
xgboost泰勒展开是一阶还是二阶
多线程和多进程
用过哪些编程语言
反问:介绍了团队的主要岗位,一些日常工作,业务范围
三面:主管面试
这一轮不太问专业问题,主要从职业发展,个人成长,个人意向去问
比如:作为技术岗,怎么提高自己的业务能力,你会通过什么方式进行技术的学习
其实问的问题也不水哈,毕竟我不是纯大数据出身,主要的实习都是数据分析相关,真正实战建模的机会不多,比较感动的是没有考手撕代码,除了SQL以外的手撕代码我都非常头大,感觉他们IT需求蛮多的,算法、NLP、CV都需要,可以试试~