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          我是怎么面試的

          共 3662字,需瀏覽 8分鐘

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          2021-06-03 12:41

          轉(zhuǎn)行+數(shù)據(jù)組負責人+裸辭求職的經(jīng)歷讓我有了各種各樣的面試體驗,包括我面別人和被別人面。面過形形色色的人,和被面的真實題目,結(jié)合自己的思考,總結(jié)一下,就著我個人的經(jīng)歷和認知,看看有沒有什么有價值的地方,供眾多的求職朋友參考。


          1. As an Interviewer

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          對于經(jīng)驗比較匹配的面試者,往往表現(xiàn)地更自信,面試過程也會更有效。


          例如面試者A,澳大計算機科學的本科,畢業(yè)項目用深度學習算法進行人臉和舌頭圖像分析的多疾病識別。這個項目是他簡歷上跟數(shù)據(jù)唯一相關(guān)的內(nèi)容,為了能跟他有效溝通,我提前花了半個小時去思考這個研究的難點、意義以及研究流程,并做了電子筆記。可惜現(xiàn)在找不著了。


          面試過程我花了大半時間跟他聊這個項目,我問了很多也學習了很多。聊下來的結(jié)果是我認為這些他做的東西雖然沒有說多難,但是A在回答我的疑問時都有足夠合理的解釋,并思路清晰。加分。


          一位候選人如果以前的經(jīng)驗不太匹配,在原領(lǐng)域是需要做出令自己驕傲的工作成果的,ta的潛力就得通過歷史學習或者工作記錄體現(xiàn)。就像有另個面試者簡歷上寫喜歡英語,結(jié)果一問四級都沒過,這不是搞笑嘛。


          類似的情況還有很多個,電話面試的大多是港澳歐美的名校學生,現(xiàn)場也面過不少能力強的浙大在校生。有數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗的,我大多會提前了解下,畢竟我自己基礎(chǔ)往往不如他們。萬幸雖然我對機器學習深度學習涉獵不深,但經(jīng)驗讓我能夠從大方向上理解一個相關(guān)問題大概要怎么解決,有什么樣的難點。這讓我能夠深挖被面試者簡歷上內(nèi)容的真正價值。


          好了,到這里你們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)我面試別人的套路了。那就是去挖掘被面試者的強點,而非揪出其弱點,在這個過程中去權(quán)衡其與我司的匹配程度。當然,前提是來我司找工作或?qū)嵙暤娜艘话愣紱]有同行業(yè)的工作經(jīng)驗,我的關(guān)注點必須放在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的基本能力上。


          那我是怎么保證能吸引到優(yōu)秀的候選人呢?


          1. 聊工作經(jīng)歷的過程中,保證聊天過程是有來有回的。每一輪提問要盡量結(jié)合前面的回答,這需要我有足夠的認知;

          2. 對其個人經(jīng)歷表示好奇,了解其個人職業(yè)思考;

          3. 分享我司該崗位的情況,保證面試過程有雙向反饋;

          4. 提供個人建議,不管是通過還是拒絕。


          但是也有一些面試者,學歷和技能往往也不錯,但過往可能經(jīng)歷過不太順利的事情,出現(xiàn)很不自信的情況。這種情況需要盡量克服,越往后越發(fā)現(xiàn),自信幾乎影響一切。


          現(xiàn)場面過一位南京大學的碩士,是一位女生,非相關(guān)專業(yè)畢業(yè)的。畢業(yè)之后在她專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的公司做數(shù)據(jù)分析。簡歷上主要寫了很多數(shù)據(jù)分析的學習項目,例如kaggle上的初級項目。


          我本來挺懷有期望的,能跟這樣背景的人聊一聊,我自己應(yīng)該也能有所收獲。雖然簡歷上可以看出其對算法的學習比較淺,但也可以進行一次有效的溝通,分享下各自的認識。


          結(jié)果很不如意,我自己有時候就不太自信,但她表現(xiàn)出來的太太不自信了,不太敢說話,也沒有表達欲望。提的問題只能得到很表層很簡短的回答,想聊下去都比較困難。最后不歡而散了,她沒有獲得有價值的信息,我當然也沒有。


          所以,我的建議是,勇敢點,去展示你自己。除非hr瞎約的面試,面試過程就應(yīng)該是有來有回的,你跑大半個城市花大半天時間總要想法子搞點收獲吧。一個有效的面試過程會讓你覺得,面試官可以給你很好的職業(yè)建議,因為很少有人能像面試官那樣去了解你的專業(yè)技能。不管能不能拿下面試,自信地去展示自己,這樣少則可以收獲到一個較愉快的聊天,多則可以收獲一個改變你職業(yè)發(fā)展的建議。


          自信的另一個表現(xiàn)是勇敢,也是好事。還面過一位浙大的實習生,才研一,雖然沒什么經(jīng)驗,方向也不太一致,但人很聰明,特別勇敢。


          考慮到我們組的技術(shù)部分已經(jīng)足以應(yīng)付業(yè)務(wù)需要了,一位沒有任何經(jīng)驗的實習生過來,主要時間都要花在熟悉現(xiàn)在的工作成果上,而在以業(yè)務(wù)為導向的公司,脫離業(yè)務(wù)學習技術(shù)毫無意義。從她的角度上,我認為價值不大。我給出的建議是在學校可以多學一些技術(shù)方向,廣度和深度上都更有利。


          她仍然很固執(zhí),覺得愿意去學她就能做的好。在校生在面臨工作機會時,總是把自己往公司的要求上去匹配,覺得自己都能勝任。更成熟的做法是去匹配自己的興趣和成長。


          不過,她這樣積極的心態(tài)和勇敢的作風,讓我很有同感。現(xiàn)在我們是朋友,還常常聯(lián)系,分享各自的認識和思考。


          2. As an Interviewee

          —————————


          下面講講我面試的一些經(jīng)歷吧,具體對應(yīng)的公司我就不說了。對于想轉(zhuǎn)行的人來說,可能更關(guān)注的是這些具體的問題了。


          主要面試過程都是個人工作經(jīng)歷和硬技能,前者可能會聊的比較深。這部分這里就不介紹了。


          然后大部分會深入到技術(shù)上,問一兩個sql題、邏輯思維題和算法理解。


          面試遇到的SQL題


          西二旗某司有道sql題如下:取連續(xù)3次及以上出現(xiàn)的num數(shù)。我大概記住的數(shù)據(jù)如下,下面的數(shù)據(jù)只有num=2連續(xù)出現(xiàn)了3次,因此結(jié)果是2。這個應(yīng)用場景我沒怎么想,不知道為什么有這樣的需要。我當時的思路貼在下面,肯定還有其他更優(yōu)的思路,這類題更偏邏輯思維能力。



          另外有一個類似python split的功能問題,數(shù)據(jù)如下。取出對應(yīng)的統(tǒng)計次數(shù)。大概的應(yīng)該場景應(yīng)該是,埋點統(tǒng)計按逗號分隔了,轉(zhuǎn)成行的一個問題。我當時只想到用substring_index,然后遇到逗號數(shù)量不一致問題不知道怎么解決。回來重新試了一遍。


          實際上,這個問題我以前遇到過,我會用python去做。sql和python解決方案如下:




          其他印象深的還有,分層抽樣問題。。。我不會。。。沒考慮過此類問題。數(shù)據(jù)量小的往往只想著用python去做,但大數(shù)據(jù)還是要用hive ql去取數(shù)。大家自己去學習下。


          面試遇到的邏輯問題


          美團二面聊過一個邏輯題,雖然我一直沒覺得這種題對算法能力有什么考察效果,但這種題目印象就是會比較深。說的是,有100個硬幣,10個反面90個正面,你無法感知正反面,怎么分成兩堆使其正面?zhèn)€數(shù)一樣。這個題目肯定要想到硬幣肯定需要翻轉(zhuǎn)正反面,不然啥操作空間都沒有。最起碼要想到這點,然后找面試官確認,否則我覺得在這道題上肯定是不過關(guān)的。最后答案見本節(jié)最后。


          另一家互金公司一面做撲克牌的概率題,二面有個題挺好,難度也夠。有25匹馬,5個跑道,沒有計時器,最少通過多少次賽跑可以把這25匹馬按速度排序。這個題目背后其實就是算法,所以也能看出面試者問題拆解的能力,面試者肯定不是一定要你給出具體的正確數(shù)值。第一步25匹馬都需要跑一次,需要5輪,第二步就可以對局部排序的再排序了。能想到重要的思路并且敢說,基本就不錯了。我也用這個題目問過一些同學,發(fā)現(xiàn)還是挺難的,面試當場幾分鐘甚至幾十秒能到完整思路算很不錯了。


          另有一道,怎么把40g的橡皮泥分成4團,使得能稱出1到40任意重量的東西。突然拿到這種題目也可以有很多思路,除非你特別擅長這些總能直接想到正確方向。


          就像我最先想到的是,1**2+2**2+3**2+4**2,但是這個結(jié)果等于30,所以肯定不是,然后就會想對40進行因式分解,試了半天發(fā)現(xiàn)也不太行。最后就會想歸納法,稱1g的話,需要1g的橡皮泥,2g的可以通過3-1來得到,所以還需要3g的橡皮泥,這樣最多能稱4g=3+1的物品,5又可以通過9-4來得到,以此類推,1+3+9能覆蓋13g的重要,在需要一個27g去計算14g,所以是1+3+9+27,其實就是3**0+3**1+3**2+3**3=40。


          這樣的答案擺在眼前的話,跟1到4的平方和,跟因式分解,都是有聯(lián)系的,下一個數(shù)其實就是81,覆蓋121g的任意取值。層層遞進剖析給面試官聽,我覺得能達到這個層面已經(jīng)很好了。


          第一個問題的答案是:隨機找10個硬幣翻轉(zhuǎn)一下就OK了。


          面試遇到的算法問題


          因為工作中主要使用了xgboost和lr模型,會讓詳細解釋xgboost的思路,lr的話細問會問推導過程。算法細節(jié)這里不說了。


          此外,會問數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的知識。一般問了就會讓寫排序算法,選擇排序、冒泡排序、插入排序、快速排序等。強烈建議,大家完全掌握其中最基礎(chǔ)的幾種。


          在真實業(yè)務(wù)中,數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容會基于工作經(jīng)驗提問。例如,數(shù)據(jù)的來源,特征的處理,模型的選擇,label的確定等等等等。


          沒有工作經(jīng)驗的話,數(shù)據(jù)分析的要點、建模的流程等等是要掌握的。


          3. 總結(jié)

          ————


          面試是一個雙向的過程,有效的溝通是應(yīng)聘和招聘成功的前提。希望大家都做好準備,勇敢表現(xiàn)自己。大家求職過程中有時候也難免遇到惡心的面試經(jīng)歷,不用過于在意,重點是要明白是自己的問題,還是面試官的問題。


          最后,祝大家求職愉快。

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