富士康

1. 500Million users 你认为的5种user type。 estimate sales man的总数。这个问题可以根据你自己决定的标准划分的。estimate sales man的总数，就单纯的你想到用什么样的数据来计算，就可以用什么数据计算的。我以为。啊。 2.如果在上述的user type中还有学生类别的话，你觉得他的比重如何 3. 由于面试过程中，提到工作中会给marketing的人提供report，就问了下你如何写report，大致描述了下写的几个部分是什么，怎么写的。 4. 如果你的service在过去10周的星期一的数据都很稳定，突然下降60%了，你如何找原因。这个问题就根据场景里面有什么可用的分类变量来解答就好了。我说了可能有seasonality或者location之类的原因。 5. 上诉问题，由于他问的是我的行业问题，最后补刀我一句说不了解我的行业，那么如果在出现这个情况的前一周，我们上线了新的ML模型，如何判断是不是因为这个模型导致的。我能想到的就是AB testing，然后就讲述了下，可能是因为模型的评判标准没有跟客户实际需要或者我们的business goal一致导致的。然后就回答完了所有问题，剩下15分钟就聊天问问题。 （回忆过程中，发现没有对一些关键点进行clarify，现在有点后怕，希望能过吧。）也希望地里的大神们都能过吧我这个**现在觉得自己发挥的还是不行。只能希望good luck。

面试首先进去，hr让填一份登记表，就是和简历差不多的东西，5分钟之内填好，之后进去三个面试官，一个记录过程的，一个考验电脑能力的，一个问情景反应的，面试过程30分钟

本来很想说很多的，但是总的来说就是面试感受不好，印象最深的就是hr和美乐乐制作的简历上最后一句什么如果简历上填写的信息有误，什么无偿解除劳动合同吧。 怎么说呢，关于简历信息造假，劳动法在这上面是有明细条文保障公司利益的，另外hr的作用也是把关这一块的，在填写简历阶段让人提前签署这样的协议，让人感受不是很好，至于其他的就不多说了。

刚准备从事数据分析同学，基础的专业知识与技能肯定是面试必问的话题。 1、你做过哪些模型? 2、用什么工具做的啊? 3、你会或者知道哪些算法啊? 4、数据量有多大?

首先要赞一下HR姐姐的专业 不怕麻烦做好各种沟通事宜 我去的一面是电话面试，一开始闲聊（技术主管经验丰富） 然后自我介绍，介绍完了过后正式进行技术面 根据我的介绍首先问了机器学习的算法有哪些，你比较了解的有哪些？ 例如Kmeans有什么缺点， 决策树和逻辑回归的对比。 统计的一些基本知识，相关性分析，假设检验什么的。 然后问你看重工作的什么方面 最后我抓住技术主管了几个问题，就没有啦！

我的体验非常不好。首先公司是位于火车站附近，人非常的杂，然后公司的写字楼里的人感觉也有点杂，第一印象很不好。然后就是面试前是有电话沟通的，但是面试的时候仍然问的是同样的问题，我表示这些信息其实是提供给贵司的。然后面试官非常理直气壮的告诉我她不知道，我当时非常好奇，自己公司内部没做好沟通还有理啦？然后面试官是全程鄙夷的感觉。接下来是H面，然后问的又是重复的问题，我是觉得非常不专业。

1.基本信息交流； 2. 自我介绍； 3. 举出具体例子，考察辛普森悖论； 4. 出了一道SQL题，需要现场写，问题是有一个数据表有userID和登陆时间time这两列数据，将用户相邻两次登陆时间小于2分钟的情况定义为作弊行。