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~