暑假在北京字节实习没留在组内转正，想转到深圳就发起跨部门转正 一面(50min) 9.19 介绍和深挖实习期间的产出，全是业务相关问题 二面(50min) 10.10 1.介绍和深挖实习期间产出 2.计算策略的roi 3.常用的app(答的b站) 4.app不好用的点(答的b站推荐页的“你可能错过的视频”) 5.让你优化应该怎么做 6.反问 1.如果察觉多个策略间可能存在互相干涉有什么简单的分析方

面试时间：10-19  岗位：数据研发工程师 时长：15分钟左右 形式：单面，面试官是一个小姐姐 1、1-2分钟自我介绍 2、你是学硕，有什么项目经验/科研成果 3、为什么来中移杭研？你做的项目都是偏医疗影像的，不考虑去相关的医疗公司吗？ 4、研究课题有落地应用吗？ 5、掌握的技术栈/开发语言？ 6、目前有offer吗？ 7、个人的优势和不足 8、10.29线上笔试会参加吗？接受岗位调剂吗？ 9、

saas平台,商城商品模块相关表设计 交以下内容 初始化数据 1.表数据字典 2.生成语句 3.自行模拟的数据导入语句 业务数据 1.后台新增语句 2.后台修改语句#秋招#

1面：问了大数据平台知识 2面：聊天30分钟 3面：聊天13分钟 开奖应该是白菜32-28#2023秋招offer#

> 投递的第一家秋招拿到理想结果，感觉很奇妙~初返京回到办公司实地办公，总担心面试时间和上班时间冲突...但三轮面试分别是周五晚上、周五晚上、周六上午，当时每周周五都只上半天班（2个半小时QAQ 不可思议）、完美避开工作时间。当然，从面试时间也窥得此部门怕是会卷生卷死，不过工作内容很喜欢hhh >时间线：周日投递->两个工作日后约当周周五一面->两个工作日后约当周周五二面->两个工作日后给time

6mins问啥？ 1:自我介绍 2:对大数据对金融行业发展的看法？ 3:实习期间推动业务的发展情况？

一面 30min 电话面试 非常温柔，也很有水平的面试官，主要是挖简历。 结束的时候还和我说了我的简历中可以优化的地方。体验很好。 二面 1h 视频面试 先挖简历 大概15min 问了许多机器学习和建模的知识，比如SVM、聚类一些基础模型的步骤 过拟合产生的原因以及如何解决 大概30min 根据我的本科专业背景问了一个开放问题 15min 之后闲聊了几分钟 是部门交叉面试，这位面试官是算法部门的，

北森的题库，专业部分考了机器学习算法，数据分析算法，时间序列，SQL选择题 后面还有四个大题，分别是： 1.协同过滤 2.用户画像 3.数据预处理 4.给图表，给出解决方案 没有编程题，谢天谢地 还有十几道金融题，反正我是不会。。。。

时间线：9.4投递，9.16一面，9.21二面（和hr改的时间），9.26三面，全程hr电话约面 一面技术     1. 特征工程常用方法         归一化标准化、离散化（分箱、onehot编码）、组合降维等等     2. 分类样本不均衡如何解决         欠采样、过采样     3. 针对A/Btest经历——如果使用抽样调查方法如何确定样本量和分桶（统计学意义上）        

Q1：【考察个人经历】你遇到过哪些挫折，你是怎么解决的？你最有成就感的事情是什么？ 面试之前要从你经历过的事情里挑出来一两件，然后能用STAR法则描述清楚事情的过程，可以从你的学生生活、校园工作、实习、社会实践等等过程挖掘一下（有实习的优先讲实习，毕竟面试官已经工作很多年了，还是对工作阶段的事情更能有共鸣），表达清楚 在什么情景S下，你有一个什么样的任务T，你做了什么事情A，你达到了什么样的结果R

第一次写面经，楼主双非硕 10月12日投递 10月14日测评 10月15日群面 （除了我以外都是92硕，瑟瑟发抖……） 给出一个具体的场景，无领导小组讨论给出一个技术方案，然后hr问每个人两个问题，为什么投递这个岗位，为什么选择广州 10月15日下午，笔试 时间半小时，题目类型包括单选，多选，不定项选择，两个简答题 10月20日技术面 首先问项目，还是问得比较细，我有个工程项目，涉及到了硬件，面试

部门是战略线-商业决策，看了不少面经，认真准备还是难逃一挂 时间线：9.20投递，10.11一面，10.20二面，当天挂 一面挖简历，70min 针对实习经历 1. 以一个策略为例，说明指标体系和监控标准     追问：         XX策略为什么能达到增长的效果         对于增长明显的策略，主要是什么原因促成了增长 2. 对于规模小但是转化率高的活动，如何衡量活动效果（例如两个活动

足足面了25分钟，首先是自我介绍，然后问你做过的数据分析项目，然后根据这个项目深挖，问了我随机森林和决策树的区别，问了决策树过拟合咋办。问了我对数据运营的理解，数据从产生到产生价值的过程的理解，问了你还知道什么大数据岗位，问了python关于的lambda函数、python数据类型。最后，你还有什么想问的 over

数开岗位 10.21 一面是个小姐姐，没八股，基本上按着简历问项目，感觉很好。反问表现，说很优秀，职位也很匹配。 四五分钟之后二面 二面问了数仓之外的其他项目，主要是本科和研究生的研究方向，项目中主要什么职责，遇到的问题，不过面试官网络有点卡，本科和研究生都是安全方向，问了些很开放的数据安全问题，结束的时候就说通过二面，还说网络卡一直道歉。 没超过10分钟约HR面 HR面就很开放，一些个人能力，基

一面 30min 视频面 挖简历，没什么技术知识，面试官人很好，感觉有点憨憨的。 二面 30min 视频面 凉经 主管面 先说明他做的很产品，所以问的我基本上都是关于业务的。没什么相关经验，答得不太好。 一些开放的问题包括： 买过理财产品吗？ 在用什么理财APP？ 如果让你做竞品分析，你觉得它们之间的区别是什么？ 感觉还是要比较了解他们的APP，比较了解他们的产品。 最后面试官点评我说还是要多用产