通信转数据挖掘:前期准备+笔试面试实录一、准备以及我本来有的基础二、笔试面试经验三、碰到的有意思的事情四、对自己以后人生的规划

漫长的秋招之旅,还不是因为自己菜运气还不好

经过这次秋招,对自己的评价就是傻乎乎,但也跟室友讲,经过了这次我们就能快速成长了啊。

本人是电子与通信工程专业的小硕,秋招投的主要方向是数据挖掘。

在专业方向上从来没被卡过,然后无论是投银行还是互联网简历基本上没被刷过,只有两家公司简历把我刷掉了,唯品会(数据分析,可能不对口)、360(内推过,可能内推面试太差了,校招简历直接挂)。所以对于简历会挂的朋友的建议就是多找人帮你看简历,投互联网就把项目丰富一下,投银行就在银行网页上简历能写多丰富就写多丰富。

一、准备以及我本来有的基础

本科是电子信息专业,参加过数学建模获国奖,参加过一个国创项目。对自己的定位是要从事算法相关的工作,一直用MATLAB编程。因为当年通信以及信号处理还很火,所以。。。

研究生是三年的,第一年上课,全在玩,选了一些集成电路啊数字信号处理的课,也没咋学,没事就跟小伙伴打狼人杀聚餐。。。

第二年开始在实验室干活,主动跟导师说我要做信号处理的活,所以我又开始写MATLAB,开始了我的不归路。。。

嗯~正式讲我的准备过程,花了一年时间算是做了一个相关的项目吧,项目用到了一些算法还挺难的,当时发表这个算法的中国大佬现在在三星美国研究院工作。除此之外从六月份开始,学小甲鱼python学习视频,看统计学习方法(这书看起来很薄,但是对没基础的人来说特别难啃)。这个过程其实自己还是没上心,盲目自信,觉得自己还会找不到工作?

七月份发现原来这个岗位还得需要懂数据结构啊,所以赶紧看,七月人生第一次面试面了阿里(内推,其实建议实习就开始找工作的,但是我们学校不让实习,我也就没想过,还在玩狼人杀,看论文),实在叫一个惨烈啊,啥也不懂,才发现面试官对我的项目压根不感兴趣,所以自己也在筹划要不做个比赛或者小项目糊弄糊弄。八月份面了微软的暑期夏令营(之前去微软参观过,很喜欢外企的办公环境,笔试四道编程一共400分,得了80分),视频面试,数据结构那会还没看好呢,快排写的都不利索,递归和非递归的区别都扯不清楚,二面面试官直接建议我要不去做产品经理吧

还好我倔强。。。

八月份把机器学习的西瓜书刷完了,还有大话数据结构,这两本书非常重要,当然还有剑指offer。补充一下,我找工作全程用的python编程

九月初做了一个比赛,小型比赛,排名11,这个比赛对后边找工作帮助很大,把数据挖掘的过程全部走了一遍。

九月份主要是大公司的招聘,各种花式挂,这里提一下,找工作有队友很重要,因为公司的编程相对较难,一个人全部解决不太可能,最好分工合作。

十月份拿到了几家小公司的offer,十月底被鸽了一波,然后十一月份拿到了一开始还挺满意的offer

二、笔试面试经验

该写重点了,工作都是找的北京的,户口呢,看缘分,所以主要看重发展,待遇和加班少。

1、阿里 菜鸟裹裹(内推)

一面基本上是电话面试,自我介绍,对你影响最大的项目,这个项目中你的收获,算法题。

一个有障碍的100*100的地图,求最短路径。

判断一个坐标点是否在不规则多边形内部。

2、微软夏令营面试

需要经过一个很难的笔试,凑巧过了笔试。面试基本上都是数据结构上的内容,比较重基础,快排,KMP算法,二叉树

3、京东技术管培生

经过一个笔试,会刷人,但是刷得不多。面试一面就是群面,有的是讨论的形式,有的是辩论形式,最好从技术的角度分析问题。

4、360(内推)

介绍项目,讨论算法,编程题,考我的就是剑指offer上的,链表翻转。

5、网易(内推笔试没过,秋招笔试没做)

6、腾讯(做完秋招笔试和性格测试就没消息了)

7、美团(做完内推笔试后就一直在面试中,身边也有同学是这种情况,很奇怪)

8、百度

笔试通过很多,面试很重基础,一个女面试官,虽然面试强度给我造成的阴影很大,但是因为问的很基础,所以对我帮助也很大

(1)看到只会python后,让写前序遍历二叉树

(2)哈希表

(3)排序方法有哪些,哪些效率比较高,如果是排序好的用什么排序方式,如果数组会溢出,用什么排序方式。快排为什么效果好

(4)极大似然算法原理,EM算法为什么收敛、原理。

(5)CGBOOST为什么比GBDT效果好,梯度提升树是啥意思。

(6)朴素贝叶斯假设,解释贝叶斯公式。

面完之后直接弃面。。。

9、瓜子二手车(笔试比较简单,面试过程非常漫长)

一面跟二面的难度差不多,三面问的比较泛

(1)代价函数有哪些

(2)数字个数较少时,用什么排序方法

(3)写代码,旋转数组中查找某个值

(4)GBDT梯度下降原理

(5)随机森林

(6)聚类如果只知道样本互相之间的距离,如何选择聚类中心点

(7)贝叶斯公式,连续离散

(8)掷骰子 得到五分之一的概率

(9)L1 和L2范数的区别

(10)连续特征怎么处理

(11)LR模型推导

(12)神经网络

(13)给定结点数,有多少中二叉树结构

10、达达京东到家

这家公司很搞笑,现场笔试,乱糟糟的,估计我当时笔试没过,很晚才通知去亦庄面试,然后说面试只有一面,在现场还碰到一姑娘,HR跟她说录用了,一直没给她发offer。

(1)写代码,在有限的字符串中,寻找没有重复的最长子字符串

(2)LR为什么用对数代价函数。除了随机梯度下降还能用什么算法解

(3)XGBOOST用什么代价函数

(4)随机森林过程,为什么比SVM效果好

11、知乎

知乎不用笔试,直接面试,工作环境我好喜欢,面试官犹豫不决地把我挂了

(1)问了写基础的机器学习代价函数

(2)二叉树合并

(3)前缀树定义,基本操作,代码

12、宜信

宜信我做了两次笔试,第一次笔试相当难,各种公式推导,我和我同学都没过,后来我就又收到了一次笔试,那次笔试就很简单了。

面试分为两次。两面、终面

宜信的算法问的挺深的,问到过随机森林原理,从偏差和方差的角度考虑。编程还好,但我看有的人的面经说宜信的编程超难,那种应该是ssp。

13、新意互动,乐信

这两家公司都是碰到就去面了,新意互动是易车的全资子公司,做汽车广告的。乐信的前身是分期乐,不过在互联网金融公司里工资不算高的。乐信面试相对较简单,视频面试,聊聊项目,聊聊你知道的算法。

(1)L1范数和L2范数,回归问题的时候怎么选择

(2)怎么提高召回率

(3)随机森林做特征工程有什么优势

(4)聚类中怎么判断k是合适的,分类好了怎么描述各个类

(5)正负样本不均衡怎么解决的

(6)在sklearn中怎么实现后剪枝

(7)神经网络的激活函数

14、趣店

这家公司很坑!给了我offer,又给收回了,只能说他们失去了个人才

工资开的很高,我的面试很简单,但是我同学的面试很难。应该三到四面,一次性面完,我报的比较晚,最后一批面的。一直问项目,确认是你自己做的后面试官一直说不错。问能不能来实习,就这么些事情,第二天就发offer了,结果收回了,收回了。。。反正我也不想去,哼

另外还有一些国企央企的公司,这些公司面试套路比较千奇百怪,我也志不在此,就不写自己的经历了。

以上的面经都没写答案,答案自己去找,去看相关的博客吧,这样印象会很深,建议就是能看多深看多深,面试的时候能说多深说多深,别怕给自己挖坑。之前看一个帖子说如果你说出了面试官期望的答案更深的一层,如果没有答好就会给你个普通分,如果答好了就是sp,但是我的经验告诉我说了比不说好。

建议能实习尽量去实习,不能去实习就做两个相关项目。

三、碰到的有意思的事情

帖子好久之前开的,有意思的事情忘的差不多了。。。

其实找工作的过程是很辛苦的,一次次地面试,一开始阶段是不断地自我否定,如果真的发现自己选错方向了,尽早改。但是如果你发现你不怎么排斥这个方向,还是建议坚持下来。通过一次次地面试查漏补缺。我面到后来就有点不怕丢脸了,多面,多整理自己不会的,静下心来看,早晚会遇到适合自己的公司。面试的问题其实就那些,当积累超过一定程度,你会发现,找工作就是看谁坚持的最久。

四、对自己以后人生的规划

自己以后的人生规划,其实也牵扯到offer选择。虽然大家都是初入职场,好多都懵懵懂懂,还是要多咨询咨询有经验的人,结合自身特点,别在自己一定不会选择的道路上浪费太多时间。

春招如果有机会再试试,但是现在好懒啊,一点也不想学习。

我给自己的职业规划是,在几年内学习好技术熟悉业务(应该跟金融相关),然后如果有管理能力又有这样的机遇就转管理。如果没有这样的机遇,就考一些银行需要的证书,或者金融的证书进入银行做一些分析师相关的工作。当然这个规划可能不成熟,也希望有大佬能给我些建议~

对自己以后人生的要求就是,工作只占自己八小时的时间,另外的时间每天有几个小时固定时间用来学习充实自己,另外一定要有自己的生活,每年能有时间旅游一到两次,也将爱美进行到底

本文来源于牛客网

作者:求不坑

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