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.

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。

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。

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。

面试的时候花了点时间调试一下音频输入 感觉这里不是很顺利 也怪我没有提前调试好 这个大家提前做好准备 要有音视频输入不顺利的第二套备选方案面试内容 主要集中在我们现在怎么做自动化测试 发什么样的消息 去测试什么样的终端说他们测试是模拟终端 不是调用真实软终端测试 而是给模拟终端发消息 看回复什么样的消息花了很多时间解释我们的自动化测试流程和系统架构 但是感觉一开始面试官也没太理解