校园司令

面试的时候会有公司领导和各个部门的领导来观摩，主要还是人事部主任和公司领导问问题，在此之前会先进行笔试，都是一些关于火电的基本知识，然后打个分，看着分数随便问问，没多大关系。只要不是一问三不知基本都会要。

面试非常简单，两个面试官面对面和你聊天，气氛挺轻松的，主要都是针对简历提问，还有就是考察你平常的一些思考。准备之前查一下这个公司是干什么的、这个部门是干什么的，刷几个公众号都可以过，进去工作之后发现是一把辛酸泪。

首先是测评以及简历筛选，通过筛选的人可以去现场面试，会发一张 pass-card，上面写着你要面试的部门及岗位。在一个大教室里，所有部门都有，你也可以去其他部门面试，不限于pass-card上写的，通过了就会签名，没通过会打钩。 有两点注意，一个是可以霸面，简历筛选没有通过也可以去面试；另一个是拿到签名后最后也可能没要你。

主要是了解你最近的工作情况或实习，有什么看法，然后问一下你的职业规划，你对实习的岗位。 面试的实习生，前台姐姐和行政姐姐都很好人。先是让你填一些资料。面试难度也很容易，可能就因为是实习生吧。就根据你的简历问问题，然后再让你去问她，比如工作内容之类的。

首先是hr来面试，看着简历问了几个问题，比较简单，照实回答即可，最后问了意向部门，并通知第二天来让部门经理面试。 第二天部门经理面试，关于房地产市场和一些专业问题，也并不是特别困难，照实回答即可。问题：自我介绍，介绍下你在大学中的创业项目，你对写字楼的了解程度，对房地产市场的看法，对我们部门具体做什么了解吗。

电话面试，肯定挂了。温柔的hr小姐姐介绍自己时没听清，我以为自己面的是另一个公司的销售岗，我说，我热爱销售，整场面试都不对劲了。 谈了谈游戏经历，用户研究经历，最成功的一件事，希望通过这次实习得到什么，为什么来我们公司，对用户研究的理解。

投的机器学习算法工程师岗位，首先是根据简历询问项目，遇到感兴趣的面试官会问的多一点，我是介绍了一下项目，但是没有太深入细节。 然后就是问跟机器学习相关的算法，一般会让你挑一两个自己熟悉的说。比如SVM，会比较深入的问到对于公式的理解和推导过程，然后是问到核函数的表示及含义。 决策树也是会问到比较细节的地方。所以建议挑几个大家熟悉的算法深入的了解甚至是推导过程。另外考到编程的话，考到动态规划、树的遍历、字符串比较等。个人认为认真准备还是没有问题的，可惜我没有。