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鼠年多灾多难的,换工作风险可能比较大,但是我还是想试试,因为现在公司实在是待不住了。。。
五一节后约面了海康交通大数据,主要考虑和以前北京的职位,有很多业务交叉,说实话成都这边想找个业务相关度高的工作比较难,想找个自己称心如意的工作是难上加难,大环境决定的没办法。既然有业务交叉那就应该去试一下,珍惜机会。
这个公司背景,总体来说的话盈利点主要在2G的政府项目上,2C的产品也有所涉及,当然背靠海康这棵大数据,能拿到的项目应该还是不错的,并且他们不是啥都做,主要聚焦在交通这个领域,专业性有一定保证,我了解的就这么多吧。其他我就不瞎说了,了解的也不是特别多,说实话没待满一年,对公司发表看法的人都是不负责任的。
下面说一下一面和二面的感受吧(一面二面连在一起的,这个我还没遇到过),我应聘大数据挖掘工程师,主要是从技术的深度来衡量你,是否胜任当前的岗位,他们各个部门和岗位分的比较开,所以多技术的广度要求不高,挖掘就是只做挖掘,数仓只做数仓,大数据平台就是另一个部门来负责了。
首先是一面,面试官稍显严肃(其实面试官很谦虚很好说话),“技术相”很重,主要是聊工作职责、工作经历、为什么换城市、为什么离职,这些实话实说就行了,不要有套路,他们怀疑的话会追问的。技术面的话主要是引导你,把你自己真实的水平表达出来,不会有特别大的深度,项目经历和用到的技术栈说清楚就好了。有几个问题挺有水平的,boosting和bagging有什么区别?bagging为什么能够并行化训练?特征工程里面为什么要归一化呢?答案请自行百度,这个背一背也可以搞定的。
接下来是二面,面试官进来以后简单寒暄,然后又是一轮自我介绍(我觉得这个环节可以省略)。然后就找你项目经历里面,前面没聊到的点,开始深挖。问题大概是这样的:
前面聊过什么算法模型?----决策树。
那好,svm原理了解过吗,说一下你的理解?----自学过,没具体用过,我就大概解释了一下什么是support vector,以及寻找支持向量的过程(本人答的比较水,这个确实承认),你要是有水平可以手推的话,绝对震惊面试官,但是我估计这种体量的公司,招人不可能让你手推,没有效率,要不然天天面试人玩儿,正事不用干了。
说一下逻辑回归吧?----广义线性模型,线性回归基础上套了一层sigmoid,然后把二分类问题的最优化转化为极大似然估计问题,可以用最小二乘和梯度下降来求解最优化blabla~~,反正我只能答到这个程度了,大家不要见笑。
逻辑回归遇到过拟合怎么办?----加正则。具体呢?----L1和L2吧。 什么时候用L1,什么时候用L2?----支支吾吾。说实话我觉得实际运用过程里面,哪个效果好就用哪个,有时候也结合来用,当然你原理能说出来更好。
另外还聊了一下数仓和大数据的技术栈这些,我估计这俩面试官都不是搞大数据的,大数据技术也比较水,稍微有点深度他们就问不出了。
总体来说的话深度比一面又增加了一些,会对你基础知识进一步深挖。
最后我来打个分吧:
公司体量和业务广度,发展平台大小这些:三颗星
面试深度难度:三颗星(或者2.5颗星,主要本人数据挖掘水平太菜)
成都地区薪酬竞争力:待补充,如果按他们实标的水平的话,三颗星
职位推荐度:三颗星