Shein：数据挖掘工程师面经

一面：30mins

1.  GBDT解释？

2.  LSTM的改进在哪？

3.  你接触的这些内容是自学的吗，开设的课程多吗？（我是机械的哈哈）

4.  有没有考虑过和机械相关的智能制造行业？

5.  不平衡问题如何处理？

6.  注意力机制的解释？

7.  Handoop、hive、spark大数据处理框架了解吗？

8.  一道SQL题

9.  场景提：假设在资源有限的情况下，如何对用户账户风险进行分类的同时进行排序，筛选出风险较大的客户以发送邮件，用什么算法？

10. 反问

二面：40mins

1.  介绍一下线性回归和逻辑回归？

2.  逻辑回归的特点在哪？

3.  解释一下AUC和他的计算方式？

4.  解释一下梯度消失和梯度爆炸？

5.  说一下你项目中涉及到数据挖掘的地方？

6.  深挖项目，深入讲解

（从数据预处理到特征工程，涉及了互信息、遗传算法等）

7.  有没有最终分析出最重要的特征是哪些？

8.  如何选择相关模型进行建模，你是怎么做的？

9.  换一个项目继续问……(项目的目的，需求，为什么要这样做？)

10. 了解大数据处理相关框架吗？

11. 对工作地点有要求吗？