天津杰纳医药科技发展有限公司

一面是多对多的面试，主要咨询下你的个人情况、学习情况、家庭背景等等。同时由各项目的负责人探讨了一下相关的知识点。都是些特别简单的知识，说白了，面试官再说，我们在“嗯”。 二面是一对一的，由经理面试。针对你简历上的内容，再加上专业上的知识提问。

参观工厂 首先带着大家参观整个工厂，熟悉公司生产的相关产品。 2. 无领导小组讨论，4-5人一组，每人给一份材料，5分钟看完，然后各自阐述观点，最后选出一个代表总结发言。 3. 初面，由你所应聘岗位的部门主管面试，主要问一些专业问题。 4. 中午就餐，在公司食堂吃饭，伙食不错，吃饭的人很少。 5. 二面，主要是人力资源的主管来面试，问的问题较为广泛，主要是一些例如：你了解我们公司吗？、你觉得你的优势在哪？ 6. 面试结束，回去等待结果。

一面 一面由于时间问题，安排了线上面试，是一位主管面试。问了一些工作经历，介绍了一下公司业务。一面过了大概一两天hr就联系说来线下面试，下午四点，过去了之后先是填了一份信息表，然后做了一份逻辑题限时30分钟。之后就是老板亲自过来面试。也是根据简历聊了一下工作经历，老板是懂技术，把我这个菜鸡问得哑口无言。老板面完之后，HR进来针对简历又仔细问了，为什么离职、之后的职业发展方向，然后我问了一下薪资架构面试就结束了。这家公司写的是朝九晚六，但是面试结束的时候大概是六点半左右，公司没看到有几个人走的。

面试题目主要关注两个部分，一个是基础的算法和数据结构，感觉不是很难，但是对基础知识要求掌握得比较全面，涉及到的数据结构比如队列、链表、二叉树，算法如果动态规划掌握得比较好会有帮助。还有就是数据挖掘和机器学习方面的知识，其实也都是比较基本的内容，考查分类、聚类方面的内容比较多一些。 还有因为我写了有项目经验涉及服务端的设计，所以也被问到了一些底层架构的选用和优化问题，这个要结合个人真实的项目经验要展开，可能每个人都不太一样吧。当然了，对于海量数据的处理策略是一定会涉及的，毕竟百度就是干这个的。 涉及到的编程语言没有很具体的要求，做数据挖掘能用的语言很多，C/C++、Java、Python、R……都可以，可以挑自己最熟悉的语言作答，不过我想最好是选面试官也熟悉的。 一面主要还是问基础知识，这个过程感觉不错，因为基本上都答上来了。但是二面的面试官就不太好应付，会抓住一些我没考虑到的细节深入发问，他可能不一定要求我能答得很完美，主要想知道我对问题有没有考虑周全，解决问题的思路够不够开阔。

先是介绍一下项目，因为是自己做的，所以过程很轻松，然后问了两个算法的问题，其中一个关于链表的只答出了一问，可能觉得这么简单的问题都答不出，就没有再往下问了。

公司环境非常好，面试官都是大牛，笔试题部分感觉答得还可以，然后接着进行了两轮技术面试，每次都是两位面试官，感觉有点吃不消了。后面的这次面试官问的问题非常专业，自己回答的不是太好。没有进行人事方面的面试。最后还是希望能得到公司的offer.非常好的公司。

首先是公司技术人员电话面试，问了以下问题： 1、hashtable和hasMap的区别 2、堆排序的时间复杂度，为什么时间复杂度上这样？ 3、hadoop中 如何保证map和reduce数据的正确性，shuffle操作的功能？ 4、如何实现Kmeans算法的分布式？ 5、描述AdaBoost算法的思路，即核心部分伪代码 其次是现场面试： 1、项目经历，以及详细的流程，在此过程中问了特征选择、数据预处理、算法选择、模型评估、模型部署等细节问题 2、你认为最出彩的项目，遇到过什么问题？是如何解决 3、随机森林算法的伪代码或者C++实现 4、 GBDT算法的思路，优劣及如何调优