「快手数据挖掘面试」快手数据挖掘面经分享-看准网

　　完成企业认证可享受：专属认证标识，基础信息管理，工作环境管理，面经管理特权。

　　先简单的自我介绍，然后根据简历问机器学习算法，手推逻辑回归。大数据方面会问日常数据挖掘分析方法，数据治理的心得，简单聊聊做过的项目。

　　Q：为什么xgboost的基学习器一般比随机森林的简单，例如树的深度和广度，可以从偏差和方差等方向来分析吗？

　　一面： 1.自我介绍，然后讲了一下的项目； 2.讲GBDT； 3.算法题：给数组求topk。 二面： 1.直接问给你样本1000w,100个特征，gbdt树准备多深？多少个叶子节点，多少颗树？ 2.问gbdt和rf最本质的区别，怎么降低gbdt的方差； 3.算法题： 3.1给数组求第k大元素，用快排做； 3.2字符串括号匹配问题。 总结：整体感觉还可以，还需要再加强对gbdt的理解。还要加强对调参方面的学习，

　　面试的是新的项目组， 一个医疗数据分析的项目，需要偶尔出差，算法描述聊得比较多，面试官之前也在移动干过相互吐槽寒暄了一番。项目还是比较有前景的，收入达到预期笔试的部分有几个点可能写的不是很少，主要完全没有医疗行业背景，估计有点悬！

　　Q：设计一个复杂度为n的算法找到链表倒数第m个元素。最后一个元素假定是倒数第0个。

　　首先是群面，14人无领导小组 ，记得要发言以及有建设性意见，我们组不多，14人留下筛掉4-6个。然后是技术面，个人感觉银联很看重你做的项目和他们企业相不相关，不相关他也不会多问你，草草就结束了。 问了一些算法和数据挖掘相关的问题，要是打不出来肯定不行。面试官对个人简历和看中，会问很多的简历相关问题。

　　一面 第一轮技术面，细问做过的课题，会问到实验过程中遇到的问题等细节，还有觉得做研发工作需要具备哪些素质，导师会怎么评价你这些，大概半小时，直接给了当天的二面。二面第二轮综合面，主要考察抗压能力，遇到问题会怎么处理，为什么想去深圳等，一定要准备好体现自己有很强的抗压能力的例子。还有简历上写的东西都要熟悉，有话可讲，好多会被问到。第二轮聊了一个小时左右，问的挺多，虽然没过但是感觉挺有收获，可以再好好回顾一下以应对后续面试。

　　第一轮自我介绍+项目介绍，然后考了机器学习算法原理和SQL，SQL第一次没听清楚题卡了很久，但面试官人很好又重新解释了一番，还给了提示，后面顺利做出来了；问了如何建一个业务指标，怎么分析指标异常情况，都不是很难；第二轮自我介绍+项目介绍，主要问业务问题，SQL口头问答了一题，没答出来，要用窗口函数；两个简单的统计问题，T检验和卡方检验什么时候用。还有认为抖音和快手有什么区别。最后谈了下求职的规划~

　　就简历上的项目进行相关算法细节以及深度的提问，然后进行了sql 的考察，最后你要有任何的疑问都可以进行提问，面试官态度挺好，但是最终是否通过要看你答题的质量，我是挂了，但是很喜欢面试官互动的方式。

　　Q：问了几个我算法的问题。 1、KNN 的原理以及迭代的过程，结果一定可以收敛吗，为什么； 2、逻辑回归为什么要有sigmoid 函数，正则化有几种方法（一次，二次），有什么区别，为什么； 3、因果推断。

　　面试五对7吧，视频远程面试，按照笔试成绩顺序面试。 流程：交材料面试。 1.自我介绍 2.问遇到过最大的挫折是什么，每个人均需回答。 3.面试官会挑几个人问一些问题，问我的是，想不想做系统开发？exm，出于求生欲，想。 4.基本挑完人回答过后就结束了，ps听一起的小伙伴说是其他地方已经招满数据挖掘了，所以让报这些的转岗。

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