Tesla特斯拉

面试过程：网上进行申请后一共三轮面试，一个笔试1.hr 电话面试，电话沟通后加微信发了笔试，并预约了线下面试2.笔试比较简单，不筛人，主要是学习业务3.线下面试：宣讲会-hr 一对一面试-业务二对一面试4.每轮面试都有情景模拟，每轮题目都不一样三轮面试提出的问题基本都差不多，有一个情景模拟比较难 面试官问的面试题：1.自我介绍2.几段工作的离职原因3.深挖某一段工作经历：负责的工作、公司的业绩考核、自己的 kpi 指标、团队规模、如何得到的晋升机会4.为什么加入公司5.对公司发展或车型的了解情景模拟：1.充电桩充电，窗户玻璃被砸，如何处理2.高速上开车，突然黑屏，如何处理3.开车时突然发现刹车失灵，如何处理不一定要给出完美的方案，能展现出专业度、给客户安抚、把对话进行下去即可

随便复制的： 加了hr小姐姐的微信，直接发简历内推面试。。。。结果哈哈哈哈哈

1月3日，通过某直聘软件投递简历，当天即收到反馈（当天还是元旦假期，HR很敬业！），给到我内推链接，让我完善简历。注意，这里是有机会重新上传简历的，非常人性化。因为大家在招聘平台找工作时，为了获得更多雇主HR的青睐，大多数都是通用版简历，希望适配同类型的各种不同岗位，但如果已经被HR筛选过后，下一步就是要同步给你的业务领导，这时如果可以根据岗位JD，有针对性的修改简历，会更多突出你对于这一岗位过往的经验和能力，从而在简历环节为自己加分，特斯拉这一点流程做的非常nice~

一共经历了三轮面试，第一轮是约的线下面试，主要就是了解了一下基本情况，去的时候我顺便看了一下办公环境，挺不错的，，第二轮是在线上面试的，主要问了数据结构和算法方面的问题，第三轮也是在线上，是团队leader面的，问了一些项目实战经验和对这个岗位的理解，三轮面试的效率都挺高的，希望可以收到入职通知。

面的数据科学家，针对的是生产过程中的产生的大量数据。偏向优化、故障预测。面试一共4轮，两轮技术面、一轮业务面还有代码。代码主要分3部分，第一部分写个简单的机器学习框架，第2部分他们给生产数据让你简单分析下，第3部分写个简单的斐波拉契数列。

总结：面的pwc ac相关，面试比我遇到的其他公司都要简单一些，HR很强势，他们对自己面试官判断人没有信心，薪资比较低。个人情况：2年前疫情爆发的时候（2020年3月份）被割过offer。全部面试通过，以一个远低于市场的价格去面试，然后还没有审批下来。HR还死活不说，非要等到我主动问才给我同步。是觉得pwc也算个大一点的公司所以去面试了。感觉以后应该不会接这家的面试了。时间太长了可能不是很记得细节相关的东西。一面，主要聊了项目相关的东西，以及node相关的特性，以及常见的一些解决方案相关的。二面，继续聊了一些项目相关的东西，以及node相关的特性，还聊了一些项目管理方面的东西。HR talk：主要是谈相关薪水相关的东西，HR一直想压但是我自己有收集数据没有压得很厉害，最后谈的年包是20+万，但是后面隔了一周问到了具体的区间还是被压了很多。大家谈薪水的时候记得坚持下自己的薪水，SA1（大概工作4～5年的一个水平）对应的薪水大概年包是在30万左右。boss面：全程不是很专注，还在一边处理其他事情。就问了一些自己学习的情况，以及work from home的时候有什么提高效率的方法。

面试职位是服务器程序开发，虽然可能要求上需要会一门计算机语言，但公司内部使用erlang，需要转语言一面是一套非常简单涵盖各个方面的笔试题目，形式为网上答题，时间为70分钟左右二面是人事面，没有技术面，因为要转语言，也没有谈论薪资问题，整体观感约等于查户口。不知道是人事缺心眼还是公司规定，在过程中问了很多尖锐的问题，让人很不舒服。过程中说了入职有为期两个月的培训，按试用期工资结算，相当于是公付钱来培训新人，又说了对新人的要求是10天掌握新的语言，细品。然后作息是996，boss上谈论的时候，说是项目上线会调作息，预计q4，但面试时没谈论。公司包三餐，有交通补贴，但要晚上10点之后，因为10点之后算加班，没提加班费。然后就是特殊情况，版本更新，需要通宵加班，这个应该算是国内手游厂常态了。虽然人事面说了这么多，但人事面是能挂人的，且也不会给原因。大家看情况投递吧