腾讯科技（北京）面试经验

面试官很专一 1.首先,要对国家相关政策有一定的了解,能通过政策把握视频的尺度标准. 2.有比较强的敏感性,了解时事和重大的新闻以及新闻背景,从而把握视频内容审核. 3.有较强的记忆力,能够熟知视频审核的标准和规则. 4.对自己工作的网站有了解,加深应聘的印象分.

一面第一轮技术面，详细问做过的课题，会问到实验过程中遇到的问题等细节，还有觉得做研发工作需要具备哪些素质，导师会怎么评价你这些，大概半小时，直接给了当天的二面。二面第二轮综合面，主要考察抗压能力，遇到问题会怎么处理，为什么想去深圳等，一定要准备好体现自己有很强的抗压能力的例子。还有简历上写的东西都要熟悉，有话可讲，好多会被问到。第二轮聊了一个小时左右，问的挺多，虽然没过但是感觉挺有收获，可以再好好回顾一下以应对后续面试。

项目OSI七层模型TCP/UDPHTTPHTTPS（实现机制，流程），C++的static关键字，各种排序算法+时间复杂度，手撕：安卓解锁密码数，LeetCode 351写了个DFS，写完才发现应该能用对称性剪枝（只用搜1 2起点，然后x4，最后加上5起点），说了一下没改代码了。

一年前的简历被hr翻出来，电话面试。岗位方向:信息流相关数据分体，分为数据开发和数据分析两个方向，挖掘类比较少之前没听说过腾讯看点，也不太了解信息流，有点点尴尬。 先自我介绍，询问实习时间问之前用过什么工具，Hive和python相关(差不多就只会这俩:hive表连接注意什么，大表连小表怎么办(据说涉及到数据平衡问题:)，窗口函数有哪些，python会用那些包，pandas两种数据结构及区别实习经历相关，之前做过的一个案例介绍，方法说明（怎么分析，怎么设置ab检验）。 项目经历:数据来源，为什么用了pca降维怎么识别信息流异常如刷赞之类的，我说收集统计特征等，然后问特征工程怎么做，有说缺失值标准化相关，然后问ip地址字符串类的特征怎么做。可以用什么模型，我说分类的比如lr,决策树，随机森林这些，没标签的话就聚类，感觉好像还有专门的异常检测但是没想起来。提问问题，没感觉有什么好问的，有点儿尴尬。 正常面试30分钟，可能太久没面试了，再加上疫情在家里待了两个月没怎么说话，以及之前没太准备数据分析，以及对信息流和app都不熟，整体感觉都挺尴尬。

远程面试，首先是自我介绍，说了一下自己目前所在的公司和项目经验，然后说了一下目前测试的业务和负责的工作内容，问了性能测试怎么做的，也问了性能指标如何确定的，答得不太好吧，后面就是问自己工作中觉得最有成就感的事情是什么，然后问你为什么觉得这件事情有成就感，后面就是问你工作中有做过哪些测试工具，用编程语言用的多吗，还有就是平时会自己花时间做代码方面的项目吗。 后面就是共享桌面，开始出算法题让你做了，题目不难，给你一个数组，找出其中的和为某个定值的数，只用一次循环去实现它，当时手抖了，有点紧张，没有完全码出来，后面就出了一个链表，如何找到倒数第n个节点，方法阐述一下，后面就问你微信朋友圈怎么去设计它的测试点，然后就问你这一次和去年失败的那一次腾讯面试，你有没有做出过哪些改变，提升自己的算法或者编码能力，然后就问了有什么要问的，我就问了面试官希望招到怎样的人才，面试官说语言有测试思维和编码能力等等，希望自己再接再厉，弥补自身的短板。

C++数据结构网络内存管理一套基础问题，基本上就是回答上来之后继续往下深挖，挖到答不上来，然后问了项目，最后问你觉得什么方面是你的技术强项，当场反应不过来（之前都是问到不会换东西问，不敢说话），最后建议我巩固下基础。