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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。

先自我介绍，然后根据简历问问题，如果过往实习经历较为丰富会问到相关产业的问题，如果过往实习经历较少的话会问写文章的能力方面的问题。毕竟这个岗位进去也主要是写报告为主，对经验要求并不多。 我属于完全没有相关经验的人，但文笔还不错，也没有被刁难，同行的有两个大佬实习经历很丰富，最后我以为我成炮灰了，结果第二天就给我回复让我上班了。

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。

全英文，一个senior asso和一个counsel面的我，面试有一个基本框架，用几个简单的商业／法律案例来测试你的法律功底是否扎实，商业意识是否强，然后根据你的回答再提一些跟进的问题。需要有较强应变能力，法律知识和商业原则信手拈来。时间一小时左右。

集团公司人力资源来面试，介绍了一下十一局集团，十一局是实力很强的国企，集团人力资源部也很实在的讲述了工作实际情况，没有装腔作势，也没有虚假宣传，很有诚意。采取一次4-5人的群体性面试。先看每个人的简历，提出一个问题，几个人分别回答自己的实际情况，在根据各人不同的长处进行提问。 因为施工单位人才需求的原因，基本成绩中等没有挂科就都录用了，还有自己填写的公司选择意愿是不一定会按照自己的意愿来分配的，而且各个分公司的薪资待遇，公司文化均不相同，如果有中意的分公司，建议不服从调剂，否自就会调剂到人才较缺少的公司。

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。