《【留学生招聘】阿里星珍贵面经!阿里、腾讯、京东、微软、各家面经大起底!》由会员分享，可在线阅读，更多相关《【留学生招聘】阿里星珍贵面经!阿里、腾讯、京东、微软、各家面经大起底!（5页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、 海归求职网（）-专注留学生海归求职培训辅导服务 【留学生招聘】阿里星珍贵面经！阿里、腾讯、京东、微软、各家面经大起底！从 2015 年 8 月到 2015 年 10 月，花了 3 个月时间找工作，先后通过内推参加了美团、阿里蚂蚁金服、京东、腾讯、今日头条、Growing IO、微软这 7 个公司的面试，同时参加了网易游戏、LinkedI In 中国这 2 个公司的笔试，拿到比较优质的 offer 是京东 Star 和阿里星 2 个 Offer。应聘的岗位要么是算法工程师，要么是机器学习与数据挖掘岗，企业叫法不同，工作实质都是利用机器学习与特征工程去解决业务问题。整个求职过程是一个和互联网企业
2、双向了解，接收面试反馈后不断思考、调整职业规划与重复完善知识体系的过程，本文通过介绍我个人的求职过程，向后来者揭示国内互联网企业对算法&机器学习岗的要求、面试过程、薪资状况，也分享一些个人在这个过程中积累起来的见闻、经验。本文分为三个部分，笔试&面试、经验心得、题目汇总。笔试&面试部分介绍各个公司的内推时间点、内推形式、我个人的笔试&面试情况，对了，还有不涉及保密协议的一些薪资情况；经验心得部分简单介绍简历、内推、面试的一些体会，对了，还有一些捷径；题目汇总部分包括我个人 3 个月求职过程中遇到的题目，分为笔试题、编程题、机器学习&数据挖掘问题、解决方案类题目。笔试&面试美团公司-猫眼电影部门
3、美团在 2015 年 8 月初开始接收内推。猫眼电影今年刚单独拆分出来，部门内缺少算法工程师负责机器学习类的工作，所以面试不难，你懂模型、能搞业务就没问题，编程题简单。阿里蚂蚁金服-安全&服务与数据事业群-人工智能部阿里集团 2014 年上市，将包括支付宝在内的金融业务剥离单独成立为蚂蚁金服。人工智能部刚成立，战略定位颇似蚂蚁的数据中枢，用于为各个部门产出数据智能。我因为参加阿里巴巴天池平台的移动推荐竞赛获得亚军，有专场面试的机会。在专场面试中表现神勇，连面 4 面+CTO 面+HR 总监面，斩得阿里星 Offer。第 1、2 面是后来的主管，在聊完移动推荐和其他几个比赛后出了 2 道业务场景
4、题-商品性价比和排序期望题，题目罗列在文章最后一部分。第 1 道题当场就给出了解决方案，二分类机器学习 海归求职网（）-专注留学生海归求职培训辅导服务 问题。第 2 道题，试过多种方法，和一个 ACM Final 朋友想了个 DP 解法，有多个复杂的动态转移方程，这个方案优点是时间复杂度低，能精确给出答案，但空间复杂度高，只针对选择排序，后来我将这个期望当作 1 个因变量，将问题转化为回归问题来求解，各种思路我给出了 1 份 10 多页的报告阐述。面试官应该是被这 10 页报告惊呆了就把我面试等级评委 A+，也就开始了阿里星的面试流程。第 3、4 面是交叉面，面试官是 P10 和 P11 的
5、HR 和部门经理漆远教授。第 5、6 面是现场面试，面试官是 CTO 鲁肃和 HR 总监。最后 4 面都是综合面试，简历上往深度里面，技术上会根据针对性地出题，同时会给出业务类的题目。阿里的面试等级为 B+,A-,A,A+，A+可以被面试官推到 CTO 处进行交叉面，面过了就是阿里星。京东-数字营销业务部京东 8 月底开始内推。数字营销业务部 2014 年成立，一年实现 100 多亿的营收，赚了大钱，公司因此开始重视技术。在 NLP Job 上看到相关内推，顺手发了封邮件，第 2 周的周一就被安排面试，面完 2 轮面试官给了 special offer 面试机会。最终的面试流程是 2轮技术面+
6、1 轮 HR 面+1 轮交叉面+1 轮 VP 面，按照校招宣讲的说法这个是京东 Star 的流程。腾讯-TEG7 月底到阿根廷参加 IJCAI 会议时，碰到 TEG 的部门老大，在微信上把简历给了他。但部门老大自然不把这种校招内推的事放心上，到了 9 月初才被安排面试。面了 2 轮，算法题比较简单，但要求 bug free，其他时间都在聊模型、数据挖掘比赛、实习项目。第二轮面试聊了很久，比较有意思，面试官给我分析了我拿到和可能拿到的 offer。今日头条-推荐组今日头条算是一家国内少有的技术驱动的公司，目前是 C 轮。头条的笔试出的比较有水平，所以会比较看重笔试。我在面头条时心态不好，先是拒绝
7、参加笔试，而后以比较高的姿态和 HR、面试官沟通。所以头条的面试在第三轮时就中断了。头条面试的编程题不难，但对模型、推荐系统、项目线上经验等考察得比较深入。Growing IO-机器学习组Growing IO 是原 Linked In 商务分析部门总监张溪梦先生回国创立以提供数据分析为主，一键埋点为技术壁垒的 Start up 公司，目前仍在天使轮，进去的话工号排在十几。面了 5 面，部门 leader2 面+交叉面 1 面+co-founder 面+CEO 面。面试是按照社招的标准走的， 海归求职网（）-专注留学生海归求职培训辅导服务 leader 面对机器学习考察得比较全面、深入，其他面就
8、是聊聊天，画画饼。团队里都是比较资深的工程师，但机器学习业务不多。微软-Ads2015 年 7 月开始在微软小冰组实习，9 月中旬开始转正面试，转到 Ads 部门。微软的转正面试是 2 轮技术面+1 轮 AA 面，2 轮技术面 1 轮 positive 就可以 AA 面。如果非实习生则需要 2 轮技术面都 positive。另外，微软有预科生计划，转正只需要 presentation，无需面试。转正面试的编程题相对较难，对模型、项目的考察较为深入。网易游戏、LinkedIn 中国在 9 月中和 10 月初参加了这 2 个公司的笔试，2 个公司的笔试都比较切合业务，与SQL 语句相关。网易的笔试
9、做了 340 分，但没被通知面试 LinkedIn 中国的笔试接近满分，但已经 10 月多，已经开始参加数据挖掘竞赛，没什么面试状态就没去面试。经验心得1.国内互联网公司和国外 FLAGS 的面试有很大不同，前者重视项目、实习经验、专业积累，后者看重的是你聪不聪明与编程题刷得多不多。在求职开始的时候心里得有个谱，合理分配时间、精力，并理性看待自己挂了笔试或面试。2.简历讲究简单粗暴有逼格，简历包含联系方式、教育背景、实习经历、项目介绍、牛逼的荣誉、岗位相关的技能就好，谓之简单粗暴，有逼格则指的是实习、项目多用数字量化描述，省去叙事的过程，结果导向。还有一点经验，可以适当装逼，但不能装逼得超过可
10、掌控范围。3.投简历的时候，多走内推渠道，省去大部分笔试或者电话面试，不吃力又讨好。内推渠道有以下几种，我按照靠谱程度排个序：1) 总监以下的内部技术员工 2) HR 3)总监以上的高管 4)北邮人论坛 5)Linked In 6)知乎 7)NLP job 8)微信公众号。1)和 2)是比较靠谱的，3)7)只能作为备胎。还有一个非主流但很有效的捷径是参加企业举办的比赛并取得好名次。4.面试时要抓住提问环节问一些实质性的问题，比如具体的技术问题、部门组织架构、部门战略地位、以后的工作团队、对个人的定位、KPI 怎样给出等，尤以部门组织架构、战略地位、团队这类大又可说的问题最佳。京东面试官给我讲了
11、百度架构部门的痛点，在之后的面试中我就经常和面试官聊关于架构部门和业务部门的话题，学到很多，大局观也慢慢改善。 海归求职网（）-专注留学生海归求职培训辅导服务 5.在精力允许的情况下多面，多拿 offer，一方面涨见识、谈资，一方面在谈理想公司的 offer 时能争取到更好的薪资待遇。题目汇总1.笔试题 在互联网分析中，通常会关注用户的【第 N 日激活率】来衡量用户质量。用户的第N 日激活指的是用户在注册的第 N 天登录网站或 App，即算为该用户的第 N 日激活。第 N 日激活率指的是某日注册用户在第 N 天激活的数量除以该日所有注册用户数量。 “赤兔”是领英中国针对中国职场人士推出的一款本
12、土化的社交应用。如果你是领英中国的数据分析师，你会从哪些方面和维度来设计各项指标，给产品的设计和运营提供数据上的支持？请给出具体的维度和指标，并说明原因。 网易游戏的一道笔试题是给定一条包含 3 个 join 的 SQL 语句，要求写代码模拟实现 SQL 的功能。2.编程题 最少时间复杂度求数组中第 k 大的数，写 code 去除字符串 S1 中的字符使得最终的字符串 S2 不包含ab和c，写 code 长度为 N 的序列 Sequence=abc.Z，问有多少不同的二叉树形态中序遍历是这个，写递推公式 给定整数 n 和 m，问能不能找出整数 x，使得 x 以后的所有整数都可以由整数 n 和m
13、 组合而成 中序遍历二叉树，利用 O(1)空间统计遍历的每个节点的层次，写 bug free 的 code 排序二叉树转双向链表 一个运算序列只有+、*、数字，计算运算序列的结果3.机器学习&数据挖掘问题 L1 和 L2 正则项 它们间的比较 各个模型的 Loss function，牛顿学习法、SGD 如何训练介绍 LR、RF、GBDT ，分析它们的优缺点，是否写过它们的分布式代码 介绍 SVD、SVD+ 是否了解线性加权、bagging、boosting、cascade 等模型融合方式 推荐系统的冷启动问题如何解决 海归求职网（）-专注留学生海归求职培训辅导服务 是否了解 A/B Test
14、以及 A/B Test 结果的置信度 特征工程经验 是否了解 mutual infomation、chi-square、LR 前后向、树模型等特征选择方式4.解决方案类题目 为今日头条设计一个热门评论系统，支持实时更新 给定淘宝上同类目同价格范围的两个商品 A 和 B，如何利用淘宝已有的用户、商品数据、搜索数据、评论数据、用户行为数据等所有能拿到的数据进行建模，判断 A 和 B 统计平均性价比高低。统计平均性价比的衡量标准是大量曝光，购买者多则高。 有 n 个 elements 和 1 个 Compare(A, B)函数，用 Compare 函数作为排序算法中的比较算子给 elements 排序。Compare 函数有 p 的可能比较错。排序完取 Top m 个元素，本来就在 Top m 并被正确分在 Top m 的元素个数是 x。问 x 的数学期望。 如何预测双十一支付宝的负载峰值。文档来源：专业留学生海归求职培训辅导机构 海归求职网 AceCareer
