株洲电力机车研究所

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。

上午笔试。笔试题目有行测和计算机专业知识题，做完后做性格测试，都是选择题。看了下有些计算机专业知识题是历年（零几年吧？）研究生考试题目。然后博士不用笔试，直接去做性格测试。下午初面。群面，五个人一组。就问基本问题，自我介绍啥的，然后看简历问问题。初面结束后说是一个小时左右进终面的会短信通知。终面也是在下午。等了一个小时后没消息，估计是凉凉了。主要是太菜了。

材料类笔试题目主要是有关于高分子材料的。面试一共两轮，都是技术群面。一面是不同部门的混在一起进行面试，二面是分部门进行面试，材料类的主要会进半导体部门。两轮面试流程挺相似的，都是先自我介绍，然后面试官再对每个人提问。群面虽然时间会比较长，但是比较好的一点是可以直观地看到大家的一个情况。二面相对于一面稍微复杂一些，先是自我介绍，然后hr对每个人进行逐一提问，主要会问成绩排名，是否挂科，四六级是否通过，是不是单身，选择株洲所的原因。hr问完之后是专家提问，三个专家对每个人逐一进行提问。有项目的会问你项目做的是什么，在里面的角色。会问对半导体行业有什么了解，进来株洲所之后可以胜任哪些岗位。总得来说株洲所选人会先看基本条件，学校，成绩，英语，会考虑求职者的稳定性，所以会问家乡，是否单身，是否独生子女。之后就会考察专业匹配程度，对半导体行业，尤其是功率半导体方面是否有了解。这个是很大的加分项。最后，祝好！

简历带了没用上，在笔试的时候交的简历在面试官手里，其实在你进去之前他们都已经认真看过了。针对简历有提问，面试官很有准备。对自己简历的东西要非常熟悉。特别是简历里的亮点。面试官很nice，交流下来能感觉的出来就很睿智很强势的那种。尽管谈话氛围很轻松。遇见的几位面试的同学都是名校。主要是做题，涉及到了简历上相关的技术，之后会喝部门经理面谈，人很nice

经历了株所的笔试和一面；宣讲是当天下午两点半；简历必须线上投递，截至到下午六点，六点左右陆陆续续大家就收到了笔试通知；笔试就是一群人在大教室里面做扫码做题，不过你有十次退出来的机会，退出来其实可以查点东西的；当天晚上十一点就发了一面通知，第二天白天一面，面试的时候主要是自我介绍，按照其提供的一张纸的内容进行自我介绍。下午五点前会发布二面通知；晚上六点开始就进行二面。

面试岗位 腾讯AI Lab 数据挖掘岗腾讯直接技术面，可能因为我本科做过NLP项目，经历比较匹配?首先自我介绍，然后会详细问做过的项目，穿插问自然语言处理的八股及基础。我做了知识图谱和实体抽取的项目，问了如下问题由于只是本科阶段接触过NLP,所以只熟悉自己项目的内容，问答系统和GPT都不熟悉。面试官人还是很好的，给我自学建议。由于匹配度不高，没有进入下一面。

我专业是土木的，本科结构，硕士岩土。宣讲会结束会有笔试，包含行测，专业问题，英语。第二天面试，面试是五六个专家（可能是各个部门的领导）面对五六位同学。一开始是自我介绍，不能按照自己之前准备好的，要按照人家A4纸上准备的问题顺序依次介绍，例如家庭籍贯，教育经历等等。等学生们挨个介绍完，专家们会挑选自己感兴趣的学生问问题，如果人家觉得你对口，就会问的很细，我们这个组六位同学可能只有一个对口的，所以全程三十分钟有大概25分钟再问那位同学他的毕业论文中电机的一些结构和以及原理。我们土木专业可能结构方面还比较对口，但是面试官好像只在乎硕士期间研究方向，只要人家认为你不对口就会全程不理你，到最后剩几分钟意思一下。