阿里巴巴

一面：面试官很亲和，上来主要是简历面，可以说是面面俱到，基本上简历上的东西都被问了个遍，而且还会眼神的考察一些基础知识，比如说介绍一下某些模型的细节、原理等等，稍微扩展了一下简历之外的东西看看知识的了解情况吧，比如说问了我句子相似度、传统方法做文本分类、SVM、word2vec等几个并没有出现在我简历中的知识点。 然后也有几个开放性的问题，比如说我的实习，如果让我采取方案的话我会使用什么方案，fasttext、CNN、RNN的优缺点各是什么等等，也都简单的聊了一下，感觉整体上来讲面试的效果还算可以，基本上问题的回答上来了。面试官也没有深究细节，点到为止。最后问了我关于实习地点在杭州是否可以，可是我还有别的选择吗。

虹桥机场附近的楼，听面试官介绍就是华东地区的tob业务的广告团队，主要就是销售和运营。听起来运营背的也是业绩kpi业务老板和hr一起面的，聊了些工作经历，然后面试官就开始问宝洁八问了。比较空。感觉上面试官应该是销售出身，并没有对我之前的产品运营工作有比较深的理解。工位很空，感觉不太好当然结果是没过，过了也不会去的。

主要是通过电话面试，当时有一点紧张，js 基础问的很多，然后nodejs react 源码这方面的解读，更偏重个人的理解，考察个人的基础能力，webpack 插件的应用，编写等问题。感觉很专业，面试官也很好，通过这次面试，让我更加明白技术框架都是应用型的，一定要掌握核心的原理才可以，不要一直造轮子。对自己本身是没有提升的。希望在好好努力学习几年，以后再有机会再参加面试。

挂面。面试官几乎全是根据简历来问，哪怕简历中有跟职位无关的内容，也会提及并且追问。反而基础知识问的比较少。所以简历上的经历一定要写自己能吹的那些。题主自己在简历中强调了擅长并行，结果连编程题都是一个并行操作的题目。

IoT的视觉部门，主要做检测任务落地。非常重视加速方法，比如cuda编程、卷积加速等，卷积操作细节，卷积实现方法，卷积加速方法等。移动端深度学习框架有哪些。结束问了一个算法，任意多的香，燃烧完需要60分钟，让我判断16分钟的时间点。

面的19年阿里数据产品经理暑期，一开始面的数据分析师，一面面试官是个知乎达人，因此面试之前有分析他的背景和喜好，面的很顺利，但是由于我没有很强的技术背景，所以对方的建议是换岗位，于是换成数据产品经理，又要面一次部门一面。数据产品经理一面比较简单，主要是聊了聊我熟悉的产品以及我过去的经历。二面就比较专业了，问到了现在有哪些数据产品，区别又是哪些。 三面是交叉面，问了有关数据资产相关的内容。四面hr面，压力面，像做checklist一样问了我很多点，包括会哪些技术。最后内推的人说我的综合排名不够高，所有被筛了。

一.自我介绍。 二.说说做过的项目，承担了什么角色任务等。 三.Hashmap多线程并发问题，有没有遇到冲突，怎么解决，get()方法讲一下原理，为什么要用键值来获取value值，链表和数组的区别，view自定义绘制流程，花费的时间如何打印，viewpager怎么实现动画效果，动画有哪几类，分别有什么特色，用过哪些设计模式。 四.有什么问题要问。