小红书运营岗实习面经

一面——hr电话面

投递两天后打了电话,蛮快的。电话主要问了个人信息、实习背景、到岗时间、实习时长等,10分钟左右。然后约二面。

二面——mentor面

我入职后才知道是我mentor面试的我。最开始我做了个人介绍-就读学校、性格、学校活动、实习经历。当时我在字节实习,因为字节和小红书都是互联网公司,所以面试主要围绕我学校经历和字节的实习展开

在字节具体什么岗位实习、工作内容、参与项目、遇到的问题和解决方案、收获等,比较抽丝剥茧,尤其是对于我参与的活动项目,让我具体介绍——负责了什么内容、遇到的问题与如何解决、我的贡献、最终获益。因为当时还在实习我印象比较深刻,把部分数据也回答了出来。

对于业务

岗位负责运营小红书的视频产品,正好自己是广编专业,有学习视频的各种知识、拍摄和制作、剧本、媒体运营等,对于岗位的匹配程度有附加分~问了我对于小红书的认识、是否发过视频笔记、图文和视频笔记的区别、平时爱用app和原因、对弹幕的理解等。时长30分钟,面试官非常负责、有条理。

三面——leader面

当时面试官没上线,我等了5分钟给hr打电话,然后面试官就来了哈哈。(我入职后了解到很多面试官因为有各种事情而忘记,时间到了可以联系hr~)

三面主要是拔高的面试,没二面那么细节,主要是个人介绍+实习询问,更注重表达和思维。我遇到的面试官很友善,过程很愉快,20分钟结束了。

之后2天hr那边没消息,当时我还心凉。然后周一就给我发了offer~当时有个bug是我没留邮箱,导致没邮件,hr是实习生忘发注册信息,报道那天查无此人,好在及时解决

小结

总体来说小红书的面试比较愉快,虽有一点小插曲,还是顺利入职啦。

面试一定要自信

要对自己的实习经历非常了解

能讲清楚具体流程和反思感悟

提前预设问题

注意逻辑和语言表达

祝大家面试顺利,找到心仪的offer

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谢谢
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发布于 2022-11-27 22:40 吉林

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08-28 20:01
已编辑
门头沟学院 Python
一面:自我介绍盘问项目,主要是在学习课题组做的网约车相关的项目,侧重于盘问关于神经网络训练方面的内容,在训练过程中有没有遇到过拟合的情况?详细描述这种情况?你认为过拟合的原因是什么?怎样解决?优化的指标是什么?模型求解的效果如何?遗传算法相比较其他启发式算法的优缺点?对常用的机器学习模型的了解如何?了解过决策树模型吗?简述随机森林算法和XGboost的区别?是否了解过用神经网络来进行时序预测的方法?手敲冒泡排序最后出了一个数学题,一根长为1的木棍,截为三段,问组成一个三角形的概率是多少?(差点给我难住)随后面试官介绍了组里的业务职责,询问了到岗时间等反问:简单评价我今天面试的表现 答:基本满意,时序预测和RNN方面需要再学习下一天后约了二面:自我介绍第一个项目(深挖):项目的痛点是什么?怎么解决?这种解决方法有什么好处?聚类为什么聚成5类?采用什么方式聚类?用了什么距离来比较两个时间序列的相似度?上一问回答了动态规整距离,然后就问这个距离具体是怎么计算的?为什么要采用这种方式?模型的可解释性怎么体现?第二个项目(大致聊了聊):车间调度的项目,大致问了项目背景,目标函数和约束条件反问:进组之后可以接触哪些业务?大致介绍了一下进组后的业务,对实习生的要求之类的其他还问了一些未来职业发展的方向、平时的爱好等二面结束15分钟后,收到了hr的口头offer #滴滴# #算法实习#
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