![字节数据分析-抖音 日常实习(已OC)](https://imgs.xnip.cn/cj/jy/9/9e526583-7c92-45bb-8117-72c083a5152e.jpg)
4.23 官网投递简历
4.25 hr联系约一面
4.27 一面
4.28 二面
4.28 三面(hr面)
5.3 发offer
bg:本硕华五,天坑专业,无实习经历,几场数模比赛水奖
一面:一个面试官,字节飞书,20min左右
一面感觉没有太偏重技术,一上来先是自我介绍,然后让我选简历上的一个项目从背景、到过程、到最后输出结果整个流程讲一次,着重讲一下中间遇到的数据清洗、数据处理等的过程。我讲的是一个kaggle的比赛,然后从数据集分布观察,到确实重复值观察记录,到数据扩增,然后进行指标构建,特征筛选,模型应用,集成学习,最后输出结果。这个部分hr没有深挖,最后只是简单问了一下结果是用什么评估的,这个比赛就是用mse评估的,所以没啥好讲的。
然后就是讲了一些宝洁八股题,没有太多可分享的。
最后是一个简单的技术面的sql的题,问一张有from_user_id和to_user_id的表格表示用户A(from_user)关注用户B(to_user)的记录,问如何找到相互关注的用户?是一道简单的自联结题,用where就可以串起来了。
反问环节:
1. 这个工作平常一般做什么?
2. 用python的几率多吗?
二面:两个面试官(一个技术面试官,一个业务面试官),字节飞书,40min左右
二面突然来了个技术面试官,我以为没有技术面的了,结果都没咋准备,哭死。
技术面(由于时间隔的有点久,记忆不是很清楚了)
1. XGBoost和决策树的区别是什么?
2. Boosting和stacking的区别是什么?
3. XGBoost相较于GBDT的改进是什么?
4. LightGBM的改进之处是什么?
5. 讲述一个项目(我又讲了kaggle那个)。
6. 网格搜寻和贝叶斯搜寻?
7. 现在要评估一个开屏广告应该如何投放,请设计一个方案(有两分钟思考时间)。
业务面
1. 市场营销的理解?
2. 需要构建哪些特征来分类过往投放广告的好坏?(有两分钟思考时间)
3. 对一个项目进行了浅挖。
三面(hr面):一个面试官,字节飞书,30min左右
hr小哥哥非常温柔,后续offer发放也是他负责,一直帮我催流程,大赞!
面的也是一些很基本的性格类,未来方向,对岗位的理解之类的,参考不太大。