《数据挖掘工程师面经》专题

本人双非本硕，很早从官网投递过简历，一直没有消息，10.11尝试从bos平台上投递，投递后领导说让hr约面。 10.17 一面 30min 1.自我介绍 2.为什么选择天津，不去北京 3.在xx项目中主要负责什么? 4.从之前的项目经历中，有没有经历什么困难,如何解决? 5.在项目中有没有和别人产生过分歧，如何处理? 6.项目过程中有没有经历资源协调不开的情况，狼多肉少时你该怎么办? 7.体现你沟

9.7一面 (约40min) 自我介绍 项目比赛介绍，没有深挖 进程和线程区别 数组和链表的区别 递归和非递归的区别(除了栈这方面) 快排的时间复杂度，快排稳定吗 类似的基础问题等等(想不起来了。。。) 二叉树了解吗？还行 撕题：非递归中序遍历二叉树 反问 总体感觉面试比较简单，上午面完，下午通知下周二面 9.13二面 (约20min) 自我介绍 问了一个比赛，大概十来分钟 反问 面完下来一查秒挂

最近面完，写个面筋记录一下 我投的无线通信算法，hr告知我没hc了，问我考不考虑转到数字IC设计，转就转吧，面面看 一面 一小时 hr面的时候问了一下好像是主管面的，怪不得强度这么高。虽然是数字ic设计，不过因为之前沟通过了，得知ic也有一些算法的需求。 所以面试官问的都是一些无线通信算法的问题。主要是项目细节，问的非常细，途中还有根据项目内容发散开的一些通信常识。不愧是主管，知识面很丰富，面试体

9.20 一面 25mins 两个面试官，一男一女，轮流问项目问实习，无手撕。男面试官让我尽快入职哈哈哈哈哈哈。 9.26 二面 20mins 好像一个主管 + 一个HR面试 说二面通过后会发测评，测评通过后会尽力在十一前发意向。 当天晚上就受到测评啦！题量真多。。。。。 攒人品，写面经，许愿offer #天翼云##秋招#

因为投的比较晚，所以目前进行到一面，后面是主管面和HR 面。 一面（1小时20分钟）：主要是聊项目和论文，撕了一道蒙特卡洛估计的题 从论文的DDPG算法开始聊，TD3，SAC算法，应用场景，优缺点啥的 聊王者荣耀比赛，从网络结构设计（特征工程、channel attention，self-attention，multi-head value estimation），奖励函数设计，算法设计（dual

2022/09/23 投递简历 2022/09/29 笔试 2022/10/24 技术一面 1、自我介绍，讲了项目及竞赛经历（不到5min） 2、提问： （1）本科、研究生数学类有哪些课程（?）； （2）详细说下数学建模竞赛经历，问建模团队分工及问题实际解决方法； （3）我项目中有模型轻量化工作，问具体怎么轻量化，轻量化相关技术； （4）入职3-5年的发展计划（回答主要是偏向累计技术）； （5）平

  2023.03.20更新：最近推荐了好几个同学，都进了面试流程。22、23年毕业的都可以算应届生，都可以内推。社招也可以招，现在通信算法岗还有大量HC，有兴趣的可以私信我。 最近成功拿到了新凯来的offer，在今年这个行情下给出了不错的薪资，所以就毫不犹豫的接受啦，结束了俺这几个月的找工作之旅。 听HR说现在通信算法岗还有不少HC，还在找工作的同鞋们可以冲一波，HR给了我内推资格，

10.29 投递简历，投完就发来了测评，图表题好几个还没做完就自动跳了，本来以为肯定过不了就随便选了 10.30 收到第二天一面通知 因为是海外所以准备了英语自我介绍 结果没用上，是用英语介绍家乡(很烂，完全没反应过来，凉了凉了) 一面问题： 1.自我介绍 2.了解售前吗（我回答技术性销售） 3.自己就简历上的一个项目展开说说自己的工作内容（光忙着说去了，没有考虑到面试官真正想要听的是什么：遇到了

据说他家是4-5轮面试，我是凉得透透的了，就分享一下攒攒人品叭 时间线 9月4日做的笔试【2024QA测试C卷 0902-0908】，本来9月20日hr打电话约的9月29日一面，但那天面试官临时有事，就改到了第二天下午面试。 一面 自我介绍 提问 1、你对软件测试岗位的职业规划是怎样的？ 2、SQL查询默认的排序方式是升序还是降序？HAVING 和 WHERE 语句有什么区别？ 3、Linux中查

于 2024/9/13 14:30、15:20、17:30 分别进行的为时 40 分钟、41 分钟、45 分钟的面试。滴滴是车轮面的模式，一天可以把所有面试流程走完，三轮均为技术面。我必须说滴滴三面（主管面）是我秋招以来面试体验最差的一次面试，前两面体验都挺好的我不知道为什么三面变成了这个样子，面试官先是歧视我非科班，然后又否认我的学习能力，最后又认为我求职“不够专一”。本来信心满满的上去，最后只

于 2024/9/19 14:55、16:40、18:20 进行的为时 34 分钟、39 分钟、21 分钟的面试。深信服也是车轮面的模式，当天完成全部流程，不同的是，深信服是线下面试，因此一整个下午我都泡在了他们的校招站点（一家酒店）里。深信服今年校招是 2 技术 + 1 HR 的模式，技术面试基本没问语言相关的东西（HR 面说因为他们不太在乎这个，进去了也可能转语言）。有幸完成了全部流程，技术面

一共只面了两轮，9.3一面，9.9二面，没有HR面，9.20 OC 一面/技术面 2024/9/3 晚上20:00-21:00 自我介绍 腾讯实习介绍 实习过程中做的比较好的部分有哪些 华为框架以及NPU使用过程中遇到的问题 LongLoRA和LoRA区别 大模型和推荐你觉得有哪些可结合的点？商品的理解、描述等 介绍快手实习 在线的效果 这段实习主要的难点在哪里 user会事先做一些embeddi

业务面，30分钟左右 介绍自己 学的课程内容，擅长哪些课 你提到了沟通合作能力，有具体案例吗? 有了解过软件测试吗 测试方法有哪些 个人职业规划 说一下个人性格缺点 项目提问（实现，分工），如何测试你的项目功能的#面经##面试经验分享#

于 2024/8/26 16:00 进行的为时 60 分钟的面试，为快手商业化部门的测试开发岗位。面试官基本是把我简历上写到的东西都问了一遭，但每个都问的不深，能答上来个八九成。我没想到的是反问阶段完了以后还有一个“反反问”阶段，面试官问了我一些对岗位的要求问题。 以下是面经： （面试官介绍本次面试流程） 自我介绍 结合你主要的技术栈介绍一下你的项目经历以及遇到的难点 （对于 NeraBBS 轻论

一面 1. 自我介绍 2. 介绍项目 3. 推荐系统离线都看什么指标，这些指标有冲突怎么办？ 4. 新item如何做冷启？ 5. pointwise, pairwise, listwise区别？为什么精排用pointwise 6. 如何提高推荐的多样性？ 7. 排序模型离线指标和线上不一致如何处理？ 8. 推荐上怎么引入搜索的一些相关信息？ 9. leetcode 143：重排链表 #美团2024