数据挖掘算法工程师面经

数据挖掘算法工程师面经

走到现在，校招已经过了一半，自己心仪的公司也基本都走完了校招流程，我的校招随之已经结束了，在家中陪着父母过一个长假。闲下来，想远离代码，远离算法，好好的放松下自己，假期后要开始论文的征程了。找个空闲，给那些正在奋斗找工作的同学们和学弟学妹们，一点参考。

先来介绍下我吧，某211大学渣本硕，中间出去工作过两年，从事的行业与现在无关，可忽略。所有算法和编程都是入学以后学的，专硕，两年，现已过一年，寻找工作中，现已定去向。

我主要是算法方向，专业是统计学，可能我们更偏向于算法的优化，而在计算机的数据结构优化方面没有很深的理解。其中学习了java，python基本语言，算法方面主要是机器学习算法，深度学习有所了解，工程能力方面还有JS，CSS等web知识，MySQL数据库，Linux操作系统以及最重要的数据结构。优点就是爱刷算法题，笔试没啥问题。

春招时候，也是实习生招聘的时候，怀着远大的抱负，所有互联网行业全部被PASS。其中收到面试只有腾讯，阿里，头条，但都只是一面PASS。由此可见，算法功底还是不够，毕竟才学了半年。

通过实习僧，先后在中科院和平安科技实习4个月左右，特别是在平安科技，感觉提升很大，从一个只会写编程题的低等猿，到了一个可以一天写几百行的中等猿，可以独立完成一个算法，从数据处理，特征提取到模型建立，评判模型等都可以写。从此就走上了码农的道路。

到重点了！！！前面都是铺垫。通过各种关系，在这里要感谢很多大佬，首先就是威哥帮我内推了10家以上，还有百度爷路子，腾讯大佬飞飞还有360师姐等的内推，不管内推结果如何，很感谢大家。拿下的内推只有360，好未来和拼多多。校招批，拿下了三个面试机会，分别是搜狗，百度，苏宁。前面的铺垫是有必要的，因为那些被一面pass的公司都没给我面试机会，不知为何，华为简历都没过。

6个面试，3个offer：

1、360安全研究院数据挖掘工程师。（一面视频面 70分钟 gg）

自我介绍

项目介绍（数据预处理，特征选择方法，xgboost与GBDT区别（算法到内存），评价指标有哪些，项目上没上线）

朴素贝叶斯推导，优缺点

决策树（ID3，C4.5，CART）原理，信息增益公式推导，信息增益比的引入原因，Gini指数的用途和原理

随机森林原理，优缺点

随机森林与GBDT

Adaboost原理

Logistic回归推导，损失函数，优缺点

SVM推导，损失函数，优缺点

Kmeans聚类原理，k值的确定方法，优缺点

算法题1：一个数组找寻某个数（二分法）

算法题2：双向链表什么什么的（不懂）

你有什么问题需要问我的吗？（我只有一个问题，贵部门主要是做什么的，我进去我的岗位大概会是什么？）

总结：很专业很正式的一场面试，感觉到了强大的技术压力，第一个面试，让我简直快要放弃这个岗位了。但是很佩服，基础好扎实。

2、好未来数据挖掘机器学习工程师（一面17分钟 二面16分钟 都视频面offer）

一面：

自我介绍

项目介绍（。。。与上面差不多，就是没有问xgboost与GBDT区别）

你做过的项目中你比较熟悉什么算法，介绍下

开发方面接触多吗？看你会java

尬聊ing。。。

你有什么问题需要问我吗？（第一次回答，没有。。。）

总结：以为没有二面，但是过了4天接到了二面，二面在3天后。。。

二面：

自我介绍

项目介绍（。。。跟一面一样，不过问了好几个数据处理上的细节，有点专业，幸好我都懂，应付的过来）

RF的原理

还会其他的机器学习算法吗

我来介绍下我们部门的工作内容（balabala，说了5分钟。。。）

你有什么要问我的吗？（我心想，你都把我问题已经自己说完了，我有啥问题。。。）

那我接下来还有一个面试，就这样吧，具体的通知Hr会跟你联系。。。

总结：速战速决型。。。没想到就这样拿了一个提前批次offer

3、拼多多数据挖掘工程师（一面电话面 15分钟 gg）

自我介绍

项目介绍（一模一样的问题，问了几个核心的点，胸有成竹的答上来了）

RF原理，优化目标是什么！！！！！！（这个问题，我现在还没弄懂）

Kmeans聚类原理

朴素贝叶斯原理

决策树简介

了解推荐算法吗？给我介绍下这些算法怎么实现的？（懂是懂点。。。问题是没有做过相关的实现呀，懵逼ing）

算法题：如何层次遍历二叉树（据说用队列保存，遍历。。。没回答上来）

接着给我解释了下，然后就说今天的面试到此结束，再见！！！连让我问问题这个环节都没有了。。。gg

4、搜狗搜索事业部数据挖掘（一面二面+HR面 100分钟+40分钟 offer 已签）

一面+二面（面试我的直接就是主管，所以他说一面完，可以直接二面）

9点面试，8点半就到了，正好赶上主管去吃早饭，随口叫了我，正好我在，然后不吃饭拉我上去面试，真的很感动。大哥很和蔼，北方人。

进去后，直接说我先自我介绍下，然后就介绍了自己的部门，所做的事情，公司发展现状，这个岗位是干嘛的

自我介绍

项目介绍（互聊，感觉就是聊天的性质，很专业，每个点都问了一遍，四个项目，从背景到应用，聊到尴尬的地方就笑笑，对我工作两年的内容也很感兴趣，聊了很多工作内容，大概用了40分钟吧）

开始上技术了。。。

SVM的原理，推导，核函数的***

调参的方法，方式

模型的选择原理

朴素贝叶斯可以做多分类吗？

RF原理

GBDT原理

对比两个的优缺点

过关了！！！我打了一个预防针，数据结构不怎么扎实，所以算法题给的没有牵扯到树，指针这类的。

算法题：一个矩阵，每一行，每一列数值都是递增的，寻找第k大的数

然后我就哗啦哗啦的写了一面的java代码，因为他说偏开发，最好以后多用java写，然后就给他秀了一波java。他说要看我代码风格。。。

接着问我框架懂不懂，多线程，异常抛出这些基础会不会。我说我就框架不会，其他的都学过，但是马上说了这个学起来不难，有算法的功底，很快就入手的。

回归到了机器学习，他问我python做数据挖掘没问题吧？我就实话实说了，numpy，pandas这些都用烂了，独立写一个算法从数据处理到模型建立都没问题，他就说其实不会数据结构也没啥，在数据处理和算法这块也用不上，效率不会在这优化。行吧，你还差一点点就能说服我，只要你说服了我，我就下去带你去见HR。。。

又来聊天了，聊当今互联网的发展，搜索的发展，反正就是侃。。。OK，走，见HR

总结：运气真好，碰到了一个这么和蔼的大哥，总之，感觉时间过得很快，很舒服的感觉。

HR面：

学历，职位，课程，参加了什么活动，班级排名

后不后悔考研只考了个211

对你影响最大的人是谁

工作期间内容是什么

期待薪资多少

有哪些offer

Ofo和摩拜，你更看好哪个

你有什么问题要问我的？

没了。。。等通知吧，9月底给答复

总结：反正就是聊天，也不知道筛不筛选，反正就是侃侃侃。

5、百度机器学习（一面 45分钟 gg）

自我介绍

算法题开始（我反问了句，要不要我们先聊聊项目，或者机器学习算法，面试官回了句，这是一面，面基础，面数据结构，二面才面算法）

第一题：一个堆，怎么按顺序改为一个双向链表（gg，根本不懂）

第二题：一个无序数组，用时间复杂最低的来寻找某两个数加起来等于一个固定的值m，输出这些对（完成的还行，就是申请空间过大）

面试到此结束。。。gg

6、苏宁云商算法工程师（面试 12分钟 offer）

自我介绍

项目介绍（里面问到了异常值处理，评价指标等）

挑选你最熟悉的算法介绍下

RF与决策树的对比（无语的问题。。。我反问了句，这就是父子的关系，会有啥对比的，估计他也意思到问错，所以马上换问题了）

RF与GBDT的区别（balabala，讲了7点，把他完全说服了，估计有些他都没听过）

现在手上有什么offer

班级排名多少

你还有什么问题？（老问题）

总结：这速度，还只有一面，简直了，预料到会过的，感觉他们得基础还没我好，嘿嘿，自恋一会，就这样拿到了第三个offer。

说到这里，也把我所有的面试全部说了一遍，可能因为个人能力加学校，很多好的公司都没给面试机会。所以我在这里建议学弟学妹们，在你们还有一年或者多年准备的时候，岗位也和我一样的话，我建议多搞几个竞赛，这样的话在简历筛选方面会更有优势。还有就是运气也是实力的一部分。

Offer选择，我也甚是纠结，既然做了决定，就这样吧。祝福还在校招的同学们，加油，一定会有自己心仪的公司的，祝福学弟学妹们，明年能更上一层楼！