轉自：http://blog.csdn.net/bryan__/article/details/52672912 這個崗位叫法很多，算法崗，資料挖掘崗，機器學習崗，基礎研究等等……
下面總結一下從16年3月開始到9月底這半年的面試情況
百度：
實習生面試
朋友幫我内推了，推了很多崗位，蛋疼，最開始的是個搞分布式平台的崗位，後面的崗位就不再接受履歷
1面要寫代碼，題目是輸入根節點和兩個子節點，找到最小公共父節點，2叉樹隻有孩子節點
後面問了一些算法優化問題，理論差，不太懂。。
2面還要寫代碼，寫一個棧，添加一個接口，傳回目前棧最小值，要求時空都為O(1)
聊的有點久，1小時40分鐘，問了一些算法問題，履歷上東西
因為崗位不對口的問題，沒有繼續下去
校招面試
師姐給我内推的，一面聊了2個半小時，寫了很多代碼
用MapReduce寫好友推薦，在一堆單詞裡面找出現次數最多的k個
其他代碼題基本都能在劍指offer和微軟面試100題上找到，題目已經忘了
後面又聊了比賽和項目
二面基本都在問hadoop，資料結構與算法
又聊了1個半小時，hadoop原理，shuffle如何排序，map如何切割資料，如何處理資料傾斜，join的mr代碼如何寫
動态規劃，樹結構，連結清單結構等等
三面應該是部門老大面的，問了很多性格方面的問題，還有些比賽和項目中遇到的問題
隻聊了半個小時，要了身份證，說後面會安排筆試
後來筆試通過了，也就順利的拿到了百度offer
10.8号打電話跟我談待遇，給sp，但是時間太晚了……
騰訊那邊三方都寄過去了
騰訊：
第一次内推是3月的時候招實習生，師兄幫我内推了，履歷評級是A，但是還是要筆試，還好學校有個TST内推，過了就不用筆試
面了1面就跪了，因為沒複習，問的都知道，說不上來……
第二次是5月的時候補招，推到一個安全部門，面了2面就跪了，問了SVM原理，PageRank原理，怎麼用模型來查找異常使用者
我講了一大堆我的了解，然後面試官一句你怎麼不用規則把我噎到了……
第三次是校招TST内推，面過了2面，還是跟之前那個有點類似的遊戲開發的安全部門，因為我也玩LOL，又問到怎麼來判斷玩家有沒有作弊之類的問題，這次我小心翼翼的說用模型怎麼做，用規則怎麼做，感覺這次聊的都挺開心的。
三面電話打來的時候我在公共汽車上，沒接到，打回去是總機……再後來狀态就變成了面試流程放棄……
我特麼也是日了dog……
到了正式校招的時候，參加了筆試，順利通過
心想這次再跪就是4連跪啊……
去西安的路上就抱着李航的統計學習一直看看看看
晚上到了飯店就在草稿紙上推公式
然後一面的時候，果然面試官叫我推公式，LR,SVM,XGBOOST說推就推給你看
AUC的定義和本質，有哪些計算方法
然後在紙上手寫了些代碼，聊了些比賽和項目，估計面試官驚呆了吧，總之聊的比較開心
面試官發現我是重慶來的，就在履歷上注明了優先安排面試，然後又問我期望工作城市，我說成都吧，然後又加一句，優先安排成都崗位……
二面的時候感覺沒咋聊好，問的問題都答的不太好
先是叫我用C語言寫記憶體拷貝……這早就忘光了好吧，拿着筆很尴尬的說我不會，但是應該有安全性問題需要考慮下……
然後又問了動态規劃，還有些劍指offer上常見的題目，有的答上來，有的說見過但是忘記了
後面又問了Hadoop,Spark,storm下面的産品，原理，适用場景，也隻答上來一部分，spark和strom根本就沒用過，瞎扯了一通
後面問了下DNN原理，應用，也是瞎扯一通……
然後又開始聊項目和比賽……估計是上一個面試官評價比較好的原因吧，2面就這麼過了
HR面的時候一進去就驚呆了，尼瑪HR長這麼好看……
搞得我都有點害羞了，
然後就随便瞎扯了一些東西，問比賽和項目裡遇到過的困難，問了自己的優勢，我說認識很多大神算不算……
還問了我拿到了哪些公司offer，我說有百度的，還有一個創業公司的，創業公司開的比較高，然後她就問有多高，我說你可能不會信，稅後20*14+包吃包住，公司對面的較高價的電梯大廈，單間5k。
接着問了對意向的公司的一個排序是什麼，這時候當然得跪舔騰訊了……
又問了期望待遇，我知道這個問題一般不要瞎扯，問了下騰訊的薪資結構，福利，住房補貼等等，後面HR問我了解過MIG嗎，我說不太了解，就給了我這個冊子叫我帶回去看看……
其他問題也忘了，後面說可能有個視訊面試，也不知道啥意思……
然後說是9月28之前出結果，過與沒過都能在微信上查到。
9月27号上午，我正在蹲坑，打電話過來跟我說過了
考慮了一整天，決定去騰訊搬人生第一塊轉……
阿裡：
實習生面試
2面之後跪了被扔給其他部門重新一面
一面聊了挺多，讓我把一個完整的資料挖掘流程講一下，從預處理，特征工程，到模型融合。
介紹常用的算法，gbdt和xgboost差別，具體怎麼做預處理，特征工程，模型融合常用方式，融合一定會提升嗎？
2面不太好，問了怎麼在2G記憶體裡找100TB資料的中位數，還有怎麼解決mapreduce資料傾斜，經常用什麼語言工具開發
然後答的不好被刷掉了，履歷被扔到菜鳥網絡，重新開始一面
一面還是問履歷的東西，二面應該是總監級的人物吧，天池比賽的菜鳥網絡就是他出題。
二面問了我的研究方向，怎麼把研究内容應用到實際中，還做 了其他哪些研究。
不知道為啥，沒有3面，直接HR面了。
3月31号是最後一次面試，直到4月21号才HR面
問我對菜鳥網絡的了解，我說不太了解。。最近的項目，在比賽中的角色，自己的短闆，職業規劃，期望工作地點，是保研的還是考研的
我說以後想創業，果然沒過多久就已回絕，自己太天真了，應該跪舔的，比如說期望在3年内成為技術骨幹，為阿裡貢獻自己的綿薄之力之類的
校招面試
本來我有比賽top10可以直接終面的，但是朋友告訴我直接終面評價最多隻能到B+，今年招人隻要A以上
然後我就叫朋友幫我内推
1面已經忘了問了些啥，反正就是那些
機器學習裡面的東西，資料結構算法，比賽，項目
2面是遼原，應該是螞蟻金服AI部門老大吧
問了如何在海量資料中查找給定部分資料最相似的top200向量，向量的次元也很高
因為之前了解過其他面螞蟻金服的朋友，也有問到這個題目的
是以反應比較快，直接就說可以用KD樹，聚類，hash
然後又問怎麼衡量兩個商品的成本效益，這個題目以前阿裡星面試的時候也被問過，就随便扯了下
後面問了些比賽和項目
3面的時候跟我說螞蟻金服沒名額了，問我願不願意去架構部門做java web開發，于是我主動把阿裡刷了，是的，我刷了阿裡
京東：
實習生面試
不知道在哪找到的郵箱，投了進去就直接開始面試
一面還是問的些履歷上的東西，隻聊了20分鐘就說有事，後面讓同僚來。。。
二面也是問的履歷上的比賽和最近做的項目
校招面試
還是讓之前内推的這位總監幫忙内推，結果他告訴我他已經離職創業去了……
然後把履歷轉給了他的接班人
大概過了很久很久吧，連京東筆試都過了，才開始安排面試
一天之内兩連面，還是問了很多機器學習算法的東西
為什麼LR需要歸一化或者取對數，為什麼LR把特征離散化後效果更好
為什麼把特征組合之後還能提升，反正這些基本都是增強了特征的表達能力，或者說更容易線性可分吧
還問了項目和比賽
一面聊的挺愉快
比較有意思的是2面的時候面試官不相信我有百度offer……是以對京東頓時好感全無
杭州微店：
是一個浙大的博士姐内推的我，也是她面試的我，主要就問了一些技能，比賽怎麼做的，對淘寶穿衣搭配挺感興趣的，怎麼改善聚類等等。
二面忘了，好像也沒問多深入，就一些常見的東西，業務等等。
三面就是HR面了，問的挺多，各種陷阱，問我為啥不在重慶工作，我說重慶行業發展不夠，先在大城市鍛煉下再考慮重慶什麼的，下午2點跟我說通過了。
然後5點的時候跟我說不好意思，就因為上面那個問題。
校招的時候又找這個學姐内推，但是直到現在都沒有消息，反正也懶得面了……
拉鈎：
實習生面試
也是問一些劍指offer的題，單連結清單如何判斷有環，從大資料中找出topk
還問了其他資料結構和算法，項目，比賽等等
說面試過了，但是必須去實習半年以上
還面過蘑菇街，糯米，蘑菇街到HR面了，估計覺得我沒有意向吧，就沒有後文了
糯米2面的時候正在面其他公司，打了10多個未接……我打回去的時候估計已經把我拉黑了吧……
華為面的很水，都沒問算法方面的問題，大牛專場機試滿分，不知道能不能拿到offer
360和今日頭條校招内推履歷被刷了……
總結
經常會問到的問題，經典算法推導(加分項)，原理，各個損失函數之間差別，使用場景，如何并行化，有哪些關鍵參數
比如LR,SVM,RF,KNN，EM，Adaboost,PageRank，GBDT，Xgboost，HMM，DNN，推薦算法，聚類算法，等等機器學習領域的算法，這些基本都會被問到
XGB和GBDT差別與聯系也會經常問到：https://www.zhihu.com/question/41354392/answer/128008021?group_id=773629156532445184
哪些優化方法，随機梯度下降，牛頓拟牛頓原理
生成模型，判别模型
線性分類和非線性分類各有哪些模型
SVM核技巧原理，如何選擇核函數
特征選擇方法有哪些(能說出來10種以上加分)
常見融合架構原理，優缺點，bagging，stacking，boosting，為什麼融合能提升效果
資訊熵和基尼指數的關系(資訊熵在x=1處一階泰勒展開就是基尼指數)
如何克服過拟合，欠拟合
L0，L1，L2正則化(如果能推導絕對是加分項，一般人最多能畫個等高線，L0是NP問題)
其實上面的這些問題基本都能在《李航：統計學習方法》《周志華：機器學習》裡面找到，能翻個4，5遍基本就無壓力了
另外可以報一下小象學院的機器學習班，等到開團的時候報也就300左右，講的挺不錯的，有算法推導和代碼實作，我也是看了之後才明白很多算法的原理
還會問一些常見的資料結構和算法，寫代碼的題基本都是出自《劍指offer》和《微軟面試100題》，隻要刷幾遍，代碼題這裡搞定也是加分項
其餘的基本就是問問比賽，項目，遇到的問題，如何解決，在團隊中的角色，評價自己
面試官問你還有問題要問沒，最好别瞎問，多看看别人的面經吧
比如問點現在這個部門做的業務，遇到過的問題，部門發展的一個規劃
最好别叫面試官評價你，要是評價不好會影響心情，自己的面試表現自己應該清楚，是以不問最好
可以在自己面試的時候做記錄，經常複習，先從小公司面起，積累經驗
另外要定位準确，自己的水準自己清楚，不要死磕大公司，浪費了大量時間還經常1面被刷
沒事審視下自己的履歷，不要把自己不熟悉的東西寫上去，像什麼精通之類的建議改成了解吧……不然會被問哭的
不要裝逼寫2頁，我很多項目比賽都沒寫進去，隻寫了幾個名次靠前的比賽，能吹一點的項目，其他沒寫進去的可以找機會主動說出來
項目即使很水，也要吹的很難很厲害的樣子
比賽和項目盡量突出裡面的難點，自己做的貢獻
我的履歷也是改了又改，後來找阿裡星小江要了他的履歷，模仿着改了一份，簡單粗暴……
多刷題也比較重要，我自己的感受是内推問的問題會比通過了筆試問的要難一些，深一些
算法的推導同樣重要，之前我也是看到那些公式就蛋疼，後面沒辦法，看書看視訊，多手推幾遍，這樣面試的時候更有底氣
個人覺得在面試的時候能手推算法的應該比較少，是以優勢是很大的
實習生面試跪掉的原因就是沒有複習，對算法的原理了解不夠深入，是以在校招的時候，9月開始用了将近一個月的時間來複習
建議多交一些牛逼的朋友，我們有個群，6個人，有4個百度offer，有3個騰訊offer，還有個研二估計是下一個阿裡星吧
10.9号，我們群裡終于有一個阿裡了，終于集齊了bat，可以召喚單挑之王了……他就是天音大魔王
我們經常一起打比賽，在群裡讨論學術，裝逼扯淡什麼的，今年隻要參加了的比賽，基本都拿獎了吧……
另外感覺大公司也并沒有學校歧視，我的學校211都不是，問都沒問過學校的問題
我大學是個學渣，讀研開始寫代碼，是以兩年，可以改變很多事情
下面是我準備面試整理的一些資料，裡面有很多算法以及面試問題
http://download.csdn.NET/detail/bryan__/9640531
大量算法題參考資料
http://blog.csdn.Net/v_july_v/article/details/6543438
http://blog.csdn.net/hackbuteer1
機器學習公開課
https://www.julyedu.com/video/play/18/10
面試算法資料
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html
機器學習知識點總結
https://bbs.aliyun.com/read.PHP?spm=5176.100258.100258.8.bhrQ8k&tid=294564&displayMode=1&page=1&toread=1#tpc
http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50244695
面試程式設計題十大經典算法
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5Nzk2MDU5NA==&mid=2652545706&idx=3&sn=87e964154fa54999719c34c4b67dfff7&scene=0#wechat_redirect