奇虎360面试经验

社招岗位，一共经历了4轮面试，面试流程很顺利，但是等待offer的流程比较慢等了有快一个月的时间一面，部门负责人面试，主要针对过往经历以及作品集展示的重点项目进行了比较细致的介绍如设计思路、设计规范、包括组件库的建立等等面试官跟nice，专业方面的问题聊完以后也聊了聊对公司以及生活的各种看法，并对我表示了比较认可二面，其他部门设计负责人交叉面试，基本大致流程和第一轮差不多，都是针对于设计的相关问题三面，hrbp面试，主要针对于过往履历以及为何换工作的原因等问题进行了询问，详细的问了目前的薪资结构四面，事业部负责人面试，主要针对于产品设计思维、抗压性、还有人生观等问题进行了面试，基本上到了这一步专业能力已经得到认可了，可能这一轮更加关注人员的稳定性和沟通能力吧！谈薪资，上交了过往12个月的个人所得税app的薪资发放截图后很快由hr来沟通薪资，定好薪资后开始启动offer审批流程，这个流程就比较长了，前边所有面试一共耗时半个月，等待offer审批用个一个月，中间还是挺煎熬的，但是hr小姐姐和部门负责人非常热心负责，每周都会和我同步进度，整体下来除了等待时间稍微长了些比较磨人，整体感受非常好，很期待加入团队

第一轮无领导无领导小组群面，题目是选安稳的大公司，还是发展中的小公司第二轮/第三轮：业务面+主管面，自我介绍，英文水平，为什么这个岗位，在学校里做过什么项目，学了什么课程HR面：HR不看你，有点点像压力面

视频面试，base北京，py开发，问了一些八股， Mysql引擎有哪些和它们的区别   对称和非对称加密  Apache和Nginx的区别 说一下散列表吧，就是hash表Mecache和Redis的区别，以及Redis支持哪几种类型各适用于那些场景OSI七层模型和 Tcp/Ip协议在哪个层epoll/select区别问了一些项目上的事情

一共分为3轮面试，因为疫情期间，都是电话沟通。第一轮，部门人员面试，这个岗位偏向代码方向，工作大致为代码解读，说是会有培训。问了是否对代码有兴趣，是否能接受加班和值班。 面试完大概一天后约了复试时间第二轮，部门主管，和第一轮面试问题差不多，也是问了是否能接受加班和值班，对比怎么看待。当天就约了第三轮面试时间。 第三轮，人事面试，问了一些以前的工作经历，离职原因等。还有就是薪资待遇，期望薪资多少。还有面试哪些公司，觉得更偏向哪个公司，未来的发展方向等。还有对这个岗位的工作，能不能接受重复的工作，怎么看待重复的工作。然后就是让等消息。一周后发过信息问后续，说是有后续会通知，然后到现在一直没消息，估计是凉凉了。

对这个岗位的理解， 为什么投这个岗位？是否了解这个岗位的工作内容？你觉得这个岗位所需要的素质能力有哪些？有没有了解字节这个公司、为什么想来字节（对公司和岗位的理解） 考察软素质（学习、抗压、自驱、多事项处理、通过过往经历去问） 用三个词概括自己？ 你身边的同学、老师、朋友都是怎么评价你的？ 你最有成就感的事情？ 最有压力的事情？举例什么时候有压力？ 情景模拟 约面模拟例如A女士没有投你公司的简历，如何约她进行面试？（过程中会不断拒绝你，通过各种方式吸引她） 有很多事项、很多工作，给他们排紧急度和重要性 实习多久？什么时候来？ 你的职业规划？

问：贝叶斯公式复述并解释应用场景P(A|B) = P(B|A)*P(A) / P(B)如搜索query纠错，设A为正确的词，B为输入的词，那么：P(A|B)表示输入词B实际为A的概率P(B|A)表示词A错输为B的概率，可以根据AB的相似度计算(如编辑距离)P(A)是词A出现的频率，统计获得P(B)对于所有候选的A都一样，所以可以省去02问：如何写SQL求出中位数平均数和众数(除了用count之外的方法)1. 中位数方案1(没考虑到偶数个数的情况)：1 set @m = (select count(*)/2 from table)2 select column from table order by column limit @m, 1方案2(考虑偶数个数，中位数是中间两个数的平均)：1 set @index = -12 select avg(table.column)3 from4 (select @index:=@index+1 as index, column5 from table order by column) as t6 where t.index in (floor(@index/2),ceiling(@index/2))2. 平均数1 select avg(distinct column) from table3. 众数1 select column, count(*) from table group by column order by column desc l03问：如何避免决策树过拟合限制树深剪枝限制叶节点数量正则化项增加数据bagging(subsample、subfeature、低维空间投影)数据增强(加入有杂质的数据)早停