腾讯数据分析工程师社招面试经历

一面组员面

开始的随便聊聊，问下常规必问的问题，随意性比较强，比如我说的决策树模型用到的xgboost，，然后就问xgboost的特性，为什么选择xgboost而不是其他；xgboost的优点；xgboost常用的调参参数有哪些；基本会一直问下去，直到他自己也不懂为止。

所以建议：对自己的项目（至少有一个）要很熟悉，最好到比较高的等级，比如调优，而不是简单的码代码。

二面组长面

上来先是一个自我介绍，然后我问他有什么想了解的吗？他说说下你的项目吧，然后我就开始了。

组长了解的内容和组员有很大的不一样，表现的是不会对你一个具体用到的框架追问下去，组长比较关注的是这个项目整体的上下游以及业务需求。考察的是你平常有没有去关心自己做的项目的上下游或者业务需求，是不是一个只是整体码代码的程序猿。当然也还是有手撕代码的。牛客题霸上的原题，可以去看看：NC1 重排链表

三面总监面

一开始还是那几个必问的问题，不同的是，总监问项目经历的时候，问的层次更高了，都是基于整体架构思考的层次，具体的表现就是：你们的项目是为了完成什么，效果怎么样，跟业界相比怎么样？了解的层次由公司内部向业内拓展，考察的是你做的项目的意义。

总监问了我三个问题，我总结了一下，都是基于全局思考的问题，我也简单说一下吧

1、甲、乙两地相距S，火车A以20的速度从甲开向乙，火车B以15的速度从乙开向甲，A上有一只小鸟以30的速度和A同时出发，小鸟碰到另一辆火车的时候立刻调头，问：火车AB相遇的时候，小鸟飞了多少距离？

2、一个人9块钱买了一只鸡，十块钱卖了出去，觉得亏了，又11块钱买了进来，最后14块钱卖了出去，问这个人是赚了还是亏了多少钱？

3、64匹马，8个跑道，要比赛几次才能找到最快的4匹马，不能记录每匹马的速度？

简单的思路：8+4+2+1=15次（每次8匹马比赛，每次淘汰4匹，也就是一半）

然后面试官问，有什么可以优化的地方吗？

四面总经理

开始还是常规的那些交流，和前面三面不同的是，一二三面都是面对面的聊天，比较随意，四面是在总经理的办公室，里面有一个可以写写画画的地方，对于你做的那些项目你要展示一下，最后还考了一个开放性题目

感觉应该就是做汇报的形式，所以你最好有做项目展示的打算。

总经理考了一个电梯规划问题：一个五星级酒店，50层*每层50间房*每个房间住一人，假如你是设计师，你觉得需要多少个电梯？

总结

从一开始的组员具体一个库问到参数调优，到组长的上下游，再到总监业界对比，到总经理的项目汇报，对人的考察是越来越高级，考察的能力也是从一开始的技术到汇报工作，以及整体结构的思考，果然是考察的很全面。