腾讯科技（北京）面试经验

总共四轮。简历筛选通过后会发邮件笔试，主要也是岗位相关的题目，之后面试中会设计涉及笔试答案。笔试后一面，是部门组长面，问了很多简历相关经历，以及根据笔试内容继续深挖你对于综艺的了解和认识，大约2多分钟；二面间隔了大概3.4天？是部门领导面，比较难，会不断根据你的回答“挑刺”，也有点像压力面；之后还有hr面，不太记得问了什么，最后再次介绍了工作内容及情况，还有确认入职时间等等。

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。

出了一个关于产品设计的题但是因为公司要求不能泄露具体题目  主要是针对腾讯碳中和项目的一个平台 新增一款功能 对它进行设计 做题时间40分钟 我感觉可能对于有产品经验的人不是很难但是我没写出什么东西 还是觉得有点难的 

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。

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。

参加校招的话需要去上一些群面课，群面大神太多，我群面那场除了一个2本妹子都是985，左北大研究生右清华研究生是真的有被吓到，然鹅最后10进2有那个2本妹子。当10个人都很有想法的时候，面试官不会听你具体说的内容有多高见，有自己的想法+情商高很重要！大混战时候情商高的人真的突出。然后群面出来就知道我没戏了，直接在实习僧上面翻社招实习，最后还比校招的早收到了offer，当然社招不能转正就是了。