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阿里、騰訊、京東等大數(shù)據(jù)崗位面經(jīng)大起底!我只能幫你到這兒了

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 大數(shù)據(jù)時(shí)代,人才最緊俏,數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等崗位嚴(yán)重缺乏,但是,這并不意味著公司面試那坎兒就松了呢,要想進(jìn)大公司還得靠實(shí)力。小編給大家奉上阿里、騰訊、京東、微軟等巨頭公司的面試經(jīng),希望可以幫到面試者

阿里、騰訊、京東等大數(shù)據(jù)崗位面經(jīng)大起底!我只能幫你到這兒了

從2015年8月到2015年10月,花了3個(gè)月時(shí)間找工作,先后通過(guò)內(nèi)推參加了美團(tuán)、阿里螞蟻金服、京東、騰訊、今日頭條、Growing IO、微軟這7個(gè)公司的面試,同時(shí)參加了網(wǎng)易游戲、LinkedI In中國(guó)這2個(gè)公司的筆試,拿到比較優(yōu)質(zhì)的offer是京東Star和阿里星2個(gè)Offer。

應(yīng)聘的崗位要么是算法工程師,要么是機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘崗,企業(yè)叫法不同,工作實(shí)質(zhì)都是利用機(jī)器學(xué)習(xí)與特征工程去解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。整個(gè)求職過(guò)程是一個(gè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)雙向了解,接收面試反饋后不斷思考、調(diào)整職業(yè)規(guī)劃與重復(fù)完善知識(shí)體系的過(guò)程。

本文通過(guò)介紹我個(gè)人的求職過(guò)程,向后來(lái)者揭示國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對(duì)算法&機(jī)器學(xué)習(xí)崗的要求、面試過(guò)程、薪資狀況,也分享一些個(gè)人在這個(gè)過(guò)程中積累起來(lái)的見(jiàn)聞、經(jīng)驗(yàn)。

本文分為三個(gè)部分,筆試&面試、經(jīng)驗(yàn)心得、題目匯總。筆試&面試部分介紹各個(gè)公司的內(nèi)推時(shí)間點(diǎn)、內(nèi)推形式、我個(gè)人的筆試&面試情況,對(duì)了,還有不涉及保密協(xié)議的一些薪資情況;經(jīng)驗(yàn)心得部分簡(jiǎn)單介紹簡(jiǎn)歷、內(nèi)推、面試的一些體會(huì),對(duì)了,還有一些捷徑;題目匯總部分包括我個(gè)人3個(gè)月求職過(guò)程中遇到的題目,分為筆試題、編程題、機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題、解決方案類題目。

筆試&面試

美團(tuán)公司-貓眼電影部門

美團(tuán)在2015年8月初開(kāi)始接收內(nèi)推。貓眼電影今年剛單獨(dú)拆分出來(lái),部門內(nèi)缺少算法工程師負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)類的工作,所以面試不難,你懂模型、能搞業(yè)務(wù)就沒(méi)問(wèn)題,編程題簡(jiǎn)單。

阿里螞蟻金服-安全&服務(wù)與數(shù)據(jù)事業(yè)群-人工智能部

阿里集團(tuán)2014年上市,將包括支付寶在內(nèi)的金融業(yè)務(wù)剝離單獨(dú)成立為螞蟻金服。人工智能部剛成立,戰(zhàn)略定位頗似螞蟻的數(shù)據(jù)中樞,用于為各個(gè)部門產(chǎn)出數(shù)據(jù)智能。我因?yàn)閰⒓影⒗锇桶吞斐仄脚_(tái)的移動(dòng)推薦競(jìng)賽獲得亞軍,有專場(chǎng)面試的機(jī)會(huì)。

在專場(chǎng)面試中表現(xiàn)神勇,連面4面+CTO面+HR總監(jiān)面,斬得阿里星Offer。第1、2面是后來(lái)的主管,在聊完移動(dòng)推薦和其他幾個(gè)比賽后出了2道業(yè)務(wù)場(chǎng)景題-商品性價(jià)比和排序期望題,題目羅列在文章最后一部分。

第1道題當(dāng)場(chǎng)就給出了解決方案,二分類機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。第2道題,試過(guò)多種方法,和一個(gè)ACM Final朋友想了個(gè)DP解法,有多個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)移方程,這個(gè)方案優(yōu)點(diǎn)是時(shí)間復(fù)雜度低,能精確給出答案,但空間復(fù)雜度高,只針對(duì)選擇排序,后來(lái)我將這個(gè)期望當(dāng)作1個(gè)因變量,將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為回歸問(wèn)題來(lái)求解,各種思路我給出了1份10多頁(yè)的報(bào)告闡述。

面試官應(yīng)該是被這10頁(yè)報(bào)告驚呆了就把我面試等級(jí)評(píng)為A+,也就開(kāi)始了阿里星的面試流程。第3、4面是交叉面,面試官是P10和P11的HR和部門經(jīng)理漆遠(yuǎn)教授。第5、6面是現(xiàn)場(chǎng)面試,面試官是CTO魯肅和HR總監(jiān)。

最后4面都是綜合面試,簡(jiǎn)歷上往深度里面,技術(shù)上會(huì)根據(jù)針對(duì)性地出題,同時(shí)會(huì)給出業(yè)務(wù)類的題目。阿里的面試等級(jí)為B+,A-,A,A+,A+可以被面試官推到CTO處進(jìn)行交叉面,面過(guò)了就是阿里星。

京東-數(shù)字營(yíng)銷業(yè)務(wù)部

京東8月底開(kāi)始內(nèi)推。數(shù)字營(yíng)銷業(yè)務(wù)部2014年成立,一年實(shí)現(xiàn)100多億的營(yíng)收,賺了大錢,公司因此開(kāi)始重視技術(shù)。

在NLP Job上看到相關(guān)內(nèi)推,順手發(fā)了封郵件,第2周的周一就被安排面試,面完2輪面試官給了special offer面試機(jī)會(huì)。最終的面試流程是2輪技術(shù)面+1輪HR面+1輪交叉面+1輪VP面,按照校招宣講的說(shuō)法這個(gè)是京東Star的流程。

騰訊-TEG

7月底到阿根廷參加IJCAI會(huì)議時(shí),碰到TEG的部門老大,在微信上把簡(jiǎn)歷給了他。但部門老大自然不把這種校招內(nèi)推的事放心上,到了9月初才被安排面試。面了2輪,算法題比較簡(jiǎn)單,但要求bug free,其他時(shí)間都在聊模型、數(shù)據(jù)挖掘比賽、實(shí)習(xí)項(xiàng)目。第二輪面試聊了很久,比較有意思,面試官給我分析了我拿到和可能拿到的offer。

今日頭條-推薦組

今日頭條算是一家國(guó)內(nèi)少有的技術(shù)驅(qū)動(dòng)的公司,目前是C輪。頭條的筆試出的比較有水平,所以會(huì)比較看重筆試。我在面頭條時(shí)心態(tài)不好,先是拒絕參加筆試,而后以比較高的姿態(tài)和HR、面試官溝通。所以頭條的面試在第三輪時(shí)就中斷了。頭條面試的編程題不難,但對(duì)模型、推薦系統(tǒng)、項(xiàng)目線上經(jīng)驗(yàn)等考察得比較深入。

Growing IO-機(jī)器學(xué)習(xí)組

Growing IO是原Linked In商務(wù)分析部門總監(jiān)張溪夢(mèng)先生回國(guó)創(chuàng)立以提供數(shù)據(jù)分析為主,一鍵埋點(diǎn)為技術(shù)壁壘的Start up公司,目前仍在天使輪,進(jìn)去的話工號(hào)排在十幾。面了5面,部門leader2面+交叉面1面+co-founder面+CEO面。面試是按照社招的標(biāo)準(zhǔn)走的,leader面對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)考察得比較全面、深入,其他面就是聊聊天,畫畫餅。團(tuán)隊(duì)里都是比較資深的工程師,但機(jī)器學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)不多。

微軟-Ads

2015年7月開(kāi)始在微軟小冰組實(shí)習(xí),9月中旬開(kāi)始轉(zhuǎn)正面試,轉(zhuǎn)到Ads部門。微軟的轉(zhuǎn)正面試是2輪技術(shù)面+1輪AA面,2輪技術(shù)面1輪positive就可以AA面。如果非實(shí)習(xí)生則需要2輪技術(shù)面都positive。另外,微軟有預(yù)科生計(jì)劃,轉(zhuǎn)正只需要presentation,無(wú)需面試。轉(zhuǎn)正面試的編程題相對(duì)較難,對(duì)模型、項(xiàng)目的考察較為深入。

網(wǎng)易游戲、Linkdln中國(guó)

在9月中和10月初參加了這2個(gè)公司的筆試,2個(gè)公司的筆試都比較切合業(yè)務(wù),與SQL語(yǔ)句相關(guān)。網(wǎng)易的筆試做了340分,但沒(méi)被通知面試LinkedIn中國(guó)的筆試接近滿分,但已經(jīng)10月多,已經(jīng)開(kāi)始參加數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽,沒(méi)什么面試狀態(tài)就沒(méi)去面試。

經(jīng)驗(yàn)心得

1.國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司和國(guó)外FLAGS的面試有很大不同,前者重視項(xiàng)目、實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)積累,后者看重的是你聰不聰明與編程題刷得多不多。在求職開(kāi)始的時(shí)候心里得有個(gè)譜,合理分配時(shí)間、精力,并理性看待自己掛了筆試或面試。

2.簡(jiǎn)歷講究簡(jiǎn)單粗暴有逼格,簡(jiǎn)歷包含聯(lián)系方式、教育背景、實(shí)習(xí)經(jīng)歷、項(xiàng)目介紹、牛逼的榮譽(yù)、崗位相關(guān)的技能就好,謂之簡(jiǎn)單粗暴,有逼格則指的是實(shí)習(xí)、項(xiàng)目多用數(shù)字量化描述,省去敘事的過(guò)程,結(jié)果導(dǎo)向。還有一點(diǎn)經(jīng)驗(yàn),可以適當(dāng)裝逼,但不能裝逼得超過(guò)可掌控范圍。

3.投簡(jiǎn)歷的時(shí)候,多走內(nèi)推渠道,省去大部分筆試或者電話面試,不吃力又討好。內(nèi)推渠道有以下幾種,我按照靠譜程度排個(gè)序:1) 總監(jiān)以下的內(nèi)部技術(shù)員工 2) HR 3)總監(jiān)以上的高管 4)北郵人論壇 5)Linked In 6)知乎 7)NLP job 8)微信公眾號(hào)。1)和2)是比較靠譜的,3)~7)只能作為備胎。還有一個(gè)非主流但很有效的捷徑是參加企業(yè)舉辦的比賽并取得好名次。

4.面試時(shí)要抓住提問(wèn)環(huán)節(jié)問(wèn)一些實(shí)質(zhì)性的問(wèn)題,比如具體的技術(shù)問(wèn)題、部門組織架構(gòu)、部門戰(zhàn)略地位、以后的工作團(tuán)隊(duì)、對(duì)個(gè)人的定位、KPI怎樣給出等,尤以部門組織架構(gòu)、戰(zhàn)略地位、團(tuán)隊(duì)這類大又可說(shuō)的問(wèn)題最佳。京東面試官給我講了百度架構(gòu)部門的痛點(diǎn),在之后的面試中我就經(jīng)常和面試官聊關(guān)于架構(gòu)部門和業(yè)務(wù)部門的話題,學(xué)到很多,大局觀也慢慢改善。

5.在精力允許的情況下多面,多拿offer,一方面漲見(jiàn)識(shí)、談資,一方面在談理想公司的offer時(shí)能爭(zhēng)取到更好的薪資待遇。

題目匯總

筆試題

在互聯(lián)網(wǎng)分析中,通常會(huì)關(guān)注用戶的【第N日激活率】來(lái)衡量用戶質(zhì)量。用戶的第N日激活指的是用戶在注冊(cè)的第N天登錄網(wǎng)站或App,即算為該用戶的第N日激活。第N日激活率指的是某日注冊(cè)用戶在第N天激活的數(shù)量除以該日所有注冊(cè)用戶數(shù)量。

“赤兔”是領(lǐng)英中國(guó)針對(duì)中國(guó)職場(chǎng)人士推出的一款本土化的社交應(yīng)用。如果你是領(lǐng)英中國(guó)的數(shù)據(jù)分析師,你會(huì)從哪些方面和維度來(lái)設(shè)計(jì)各項(xiàng)指標(biāo),給產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)提供數(shù)據(jù)上的支持?請(qǐng)給出具體的維度和指標(biāo),并說(shuō)明原因。

網(wǎng)易游戲的一道筆試題是給定一條包含3個(gè)join的SQL語(yǔ)句,要求寫代碼模擬實(shí)現(xiàn)SQL的功能。

編程題最少時(shí)間復(fù)雜度求數(shù)組中第k大的數(shù),寫code去除字符串S1中的字符使得最終的字符串S2不包含’ab’和’c’,寫code長(zhǎng)度為N的序列Sequence=abc….Z,問(wèn)有多少不同的二叉樹(shù)形態(tài)中序遍歷是這個(gè),寫遞推公式給定整數(shù)n和m,問(wèn)能不能找出整數(shù)x,使得x以后的所有整數(shù)都可以由整數(shù)n和m組合而成中序遍歷二叉樹(shù),利用O(1)空間統(tǒng)計(jì)遍歷的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的層次,寫bug free的code排序二叉樹(shù)轉(zhuǎn)雙向鏈表一個(gè)運(yùn)算序列只有+、*、數(shù)字,計(jì)算運(yùn)算序列的結(jié)果.

機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題L1和L2正則項(xiàng) >> 它們間的比較各個(gè)模型的Loss function,牛頓學(xué)習(xí)法、SGD如何訓(xùn)練介紹LR、RF、GBDT ,分析它們的優(yōu)缺點(diǎn),是否寫過(guò)它們的分布式代碼介紹SVD、SVD++是否了解線性加權(quán)、bagging、boosting、cascade等模型融合方式推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng)問(wèn)題如何解決是否了解A/B Test以及A/B Test結(jié)果的置信度特征工程經(jīng)驗(yàn)是否了解mutual infomation、chi-square、LR前后向、樹(shù)模型等特征選擇方式

解決方案類題目為今日頭條設(shè)計(jì)一個(gè)熱門評(píng)論系統(tǒng),支持實(shí)時(shí)更新給定淘寶上同類目同價(jià)格范圍的兩個(gè)商品A和B,如何利用淘寶已有的用戶、商品數(shù)據(jù)、搜索數(shù)據(jù)、評(píng)論數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等所有能拿到的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,判斷A和B統(tǒng)計(jì)平均性價(jià)比高低。統(tǒng)計(jì)平均性價(jià)比的衡量標(biāo)準(zhǔn)是大量曝光,購(gòu)買者多則高。有n個(gè)elements和1個(gè)Compare(A, B)函數(shù),用Compare函數(shù)作為排序算法中的比較算子給elements排序。Compare函數(shù)有p的可能比較錯(cuò)。排序完取Top m個(gè)元素,本來(lái)就在Top m并被正確分在Top m的元素個(gè)數(shù)是x。問(wèn)x的數(shù)學(xué)期望。如何預(yù)測(cè)雙十一支付寶的負(fù)載峰值。


來(lái)源:36大數(shù)據(jù)

聲明:數(shù)據(jù)猿尊重媒體行業(yè)規(guī)范,相關(guān)內(nèi)容都會(huì)注明來(lái)源與作者;轉(zhuǎn)載我們?cè)瓌?chuàng)內(nèi)容時(shí),也請(qǐng)務(wù)必注明“來(lái)源:數(shù)據(jù)猿”與作者名稱,否則將會(huì)受到數(shù)據(jù)猿追責(zé)。

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