两轮面试，第一轮主要是问项目经历以及相关的机器学习领域的知识点，第二轮算法面试是针对具体问题当场写代码，主要跪在第二轮。建议：1）积累阶段多做kaggle的项目，哪怕是最简单的Titanic，这样和面试官比较容易产生共鸣，降低了沟通的难度；2）算法面试之前对自己常用的语言热热身，保证做题的时候能快速上手，比如用python 的可以看看sci-kit learn 的官方文档。没有问大数据/Hadoop/MapReduce相关的问题，可能因为我本身相关经验比较欠缺。 PCA算法的目的是什么？具体是怎么实现的？PCA需要注意的问题和缺点？还有什么其他的降维方法? 现场写一个文本分类器 (给了文本的例子和label向量）

校招。昆山的公司。 hr比较温和。 首先问了下为什么想做产品，回答了一堆主要是突出兴趣然后提到自己因此自学了PM的教程。 然后问了下家乡在哪，打算在哪里发展，这个不展开了。 然后针对简历提问了下是否有经验或者接触过产品，我就以简历中写的设计微信公众号功能，过程和最后的效果进行了比较详细的展开，hr挺得挺高兴，但是我不确定是不是有偏离主题的意思，希望通过。 hr问完后，问了下是否会产品原型的工具，我就回答了Axure等（其实简历也有写）。然后hr对简历其他部分没有再提问。 面试过程不是很长，大约7分钟。 你为什么选择做产品？

四轮面试第一轮两个级别相对较高的测试工程师一起面，当面写两道笔试题：sql，涉及建表、插入数据、修改数据、删除数据、连表查询；自动化：登陆场景自动化脚本。然后就是一些技术问题，post和get的区别、登陆接口测试用例设计、性能测试关注的指标和问题定位排查等，聊聊之前参与过的项目，就此展开之前的测试工作内容、测试方法这些。技术能力面试就这一轮。第二轮是测试leader，不会再问考核性质的问题，也是聊一下之前的工作内容，和这个公司的情况，还有个人的发展方向，看看是否贴合公司的节奏。第三轮是部门总监面试，基本和二面差不多，了解一下你的想法和对未来发展的规划。第四轮就是hr了，会介绍公司福利、基本的规章制度等跟你相关的信息，敲定薪资、入职时间。之后就是等着offer了。