方正中期

1，计算一块长租住房用地，单位租金多少不会亏本？ 2，介绍以往的行研实习经验是谁，老师是谁，做过什么事情？ 3，对于地产市场的了解，看法。问一个和地产有关的有价值的问题？ 4，每周实习多久，能不能高强度的工作？ 5，wind 和office 使用的熟练程度？

自我介绍，然后对简历里的经历聊了聊，对于出国交换和出国比赛的经历多聊了一些，问了双学位相关经历，没有问专业知识，总体就是通过谈话了解你的性格，判断是否做事踏实具有学习能力。

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。

面试官：研究所招聘组的分析师直接面试；2对1面试，一个面试官主问。 面试问题：询问CPA报考情况；询问学习专业问题；询问财务分析技能等。 面试体验：面试官非常温和，没有压力测试。 面试建议：实话实说，不要夸大自己的成绩，抱着学习的态度去，说话专业一些，认真靠谱。

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。

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。

周六晚投递简历，当晚收到面试通知，周日下午赶到北京所面试。面试官不是公司大hr，是组内负责人。老大人很好，问的问题中规中矩，比如专业知识、实习经历、抗压能力等，他处事效率特别快，经常加班，周日晚便给了我们是否录用通知。