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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。

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。

只有一次面试，面的是财管中心主数据及报表分析部实习生。先让你填一张信息表，然后就是和该部门的总监和该部门负责面试的姐姐面试。面试问题基本上就是家住在哪里，远不远，一周能来几天，还有就是自己有什么电脑技能，excel好的话比较加分。

首先我是去的校招，在学校进行了一面，硬性要求是有学生会经历，当时问了些在学生会的经历，讲一讲如何处理问题。 接下来等通知，接到通知后到公司进行三天培训，然后培训过程中发言状况会积分，三天结束后会进行笔试考核，都是培训时讲过的一些内容，但是培训时确实讲了不少，按照各种成绩综合筛选留下的人。

先在微信公众号上看到推文，发简介到邮箱过了几天得到回复。去面试的时候就是问了一些相关的文字，一些关于有没有耐心啊，喜不喜欢小孩子啊，能不能吃苦耐劳的问题。后期会给学生家长打电话，说话有套路的说词，一般大学生都可以完成的。

1. 笔试：包括案例分析（国有企业案例）、翻译题（包括中翻英和英翻中，主要是法条翻译）、写作题（career plan）。 2. 面试：面试主要看合伙人或者律师。有可能有英文面试，法律考察，但更多的是关注个人的简历，问之前的实习或者校园经历。

去了以后，直接到前台去，他们有个面试记录表让填写，然后写完了以后就让我在那里坐着等，说的是领导在开会，需要等一下，然后就把我晾在那里很久。最后去面试完，说三个工作日会给通知，结果还是我打电话去问才说没通过。