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Data-中国区风控  作为中国区业务的风控技术中台主要帮助解决各个产品的各种黑灰产作弊问题，包括但不限于内容风控、账号风控、电商风控、流量风控等问题。风控产品负责字节跳动中国区业务风控工作的规划与执行，建设和输出相应能力，帮助业务提高安全风控水位，提升对抗和运营效率。日常工作包括但不限于业务问题对接、风险评估、策略分析、风控方案制定与推动、产品能力建设与应用等。岗位包括但不限于  算法，数据挖掘，前后端，大数据等等base 北上深杭，待遇好福利多多，有感兴趣的可以聊聊呀～注: 现在可以投递，直推到小组，不用等正式批开始，快人一步

先说背景 哈工大数学本科，复旦统计专硕 纯数学出身，方向大维随机矩阵 0 比赛 0 项目 0 论文 1 实习 今年三月份之前勉强会一点 python ，对机器学习，深度学习只是认识这几个字，一点都不了解。 目前 offer 是腾讯/字节 算法岗，拼多多在等开奖，其他厂该挂挂了，该拒绝也拒绝了，不爱集邮，也没这个实力。 想写一篇帖子，一是总结下自己的秋招，二是给一些非科班出身的同学们一些经验和鼓励吧，只要好好准备加一丢丢的运气，算法岗还不至于劝退！！ 我是 19 入学，两年制硕士，研一结束就要找工作，时间很紧，很多同学去年入学了就开始实习/跟导师做项目，我的话 emmm 去年9月到12月...

先贴面试问的问题：(一面二面都有) python 设计模式 for while 循环区别 scala 和 spark RDD 的 map 有什么异同 python 面向对象有什么特性 迭代器和集合区别 50g 数据单机 spark 用 for 还是 while 训练模型用的接口，算子 数据结构问了一大堆 然后开始 diss 我 -------------- 我投的是算法岗 ai 工程师搜索推荐 全程没聊项目，机器学习也没问，就问编程语言 我说我会机器学习，他不问 我说我在字节实习，他不问 一直 diss 我学统计出身，不会编程 我说的实习经历他就跟没听懂一样 我又没面试软开？？ ------...

实名点名腾讯音乐，流程太快了 i了 i了 上周投递，周末笔试 这周连着四天 123 + hr 面试 许愿顺利能拿到认证/ offer 算法岗 有空发面经

没想到被捞这么快，我学数学出身，编程基础极为不扎实😂😂，上周六笔试四道题加一起 ac 没到1 一面 27号 下午两点 问实习项目，用了啥算法，解决啥问题 介绍小项目，引申问了如下问题： xgb lgb 区别 xgb 怎么处理过拟合 介绍 w2v 数据不平衡怎么处理 xgb 怎么调参 FM LR 的区别 FM 的计算复杂度 介绍 Wide  & Deep 和 deepFM，有啥区别，有啥优势 介绍 self-attention 计算，为什么用多头注意力 bi lstm 优势，与 transformer 效果上的区别 cnn 模型都用过哪些 代码题 位运算实现加法，直接说不会 换了...