在微信公众号投简历，然后过了半个月，线上测评，还蛮严格的，双机位，一定要认真做，有很多的数据分析题，头脑要清醒，差不多一个星期收到了面试通知，一面是单面，首先，两分钟的自我介绍，可以不到两分钟，但是一定不能超时，之后问了四个问题，没有反问环节。
面试官问的面试题： 1、两分钟自我介绍
2、你认为什么是创新，你怎么理解创新？
3、你认为你身上有哪些品质适合做这份工作？你认为你适合做创新类的工作吗？
4、为什么这样填你的一二志愿？
......
好像还有，但我忘记了。。。。。。
总体来说不算太难，但我没有准备好，所以表现很差，我以为一面会是问简历相关的问题，但是没想到他不按套路出牌，一听到创新就大脑一片空白了。。。。。。随机应变吧，一定要反应快阿啊啊啊。。。。。。
1你的社会实践和项目对你来说起到了什么作用
2如果你加入联通公司，你觉得你可以在哪一方面发挥你的优势
3你擅长哪些，我个人认为是学科内的
4你觉得计算机最基础的是什么
1.我的社会实践是我自己的一笔宝贵的财富，在实践和做项目中让我逐渐成熟使自己明白哪些决定或方法是对的，哪些是错的，而我所要做的就是将做对的事情进行不断优化，而将做错的事情作为参考避免犯同样的错。这也是我对自己的要求，我敢於实践做项目从而不断丰富自己。2.（你的特长是什麽？）面试联通的哪个职位的工作？先了解这2个问题，然后根据职位要求中面试官最看重的那一项
1你的社会实践和项目对你来说起到了什么作用
2如果你加入联通公司，你觉得你可以在哪一方面发挥你的优势
3你擅长哪些，我个人认为是学科内的
4你觉得计算机最基础的是什么
1.我的社会实践是我自己的一笔宝贵的财富，在实践和做项目中让我逐渐成熟使自己明白哪些决定或方法是对的，哪些是错的，而我所要做的就是将做对的事情进行不断优化，而将做错的事情作为参考避免犯同样的错。这也是我对自己的要求，我敢於实践做项目从而不断丰富自己。2.（你的特长是什麽？）面试联通的哪个职位的工作？先了解这2个问题，然后根据职位要求中面试官最看重的那一项
之前自己无心找工作，一直在准备其他的考试，后来双选会上看到了重庆联通在招聘，就去投递了简历，虽然但是，还是要进行网申。网申隔了一两周吧，发短信邀约一面，回复后才收到笔试链接。一面无领导，十来个人，神仙打架，timer三四个人争，有两个表现很亮眼的小姐姐，主导。题目就是让排序，怎样让客户满意更合理。我第四次抢发言才说上话，当时都倒计时六分钟了，就是直接定了一个顺序，解释了一下主要矛盾的几个方面，问大家有无意见。积极点就行了，刷个存在感。后面面试官问的问题有温和的，也有非常尖锐的（我自己就没答好
面试官问的面试题： 问：如果你是面试官，你会淘汰掉你们中的哪位同学
答：（说了一个完全没有印象的同学的名字）在这二十分钟的讨论里确实对这位同学没有什么印象，当然我相信在这里参加面试的同学都是很优秀的，以片面、短暂的接触就定义这位同学是不好的，但印象确实浅。
通过宣讲会投简历，面试地点在学校附近的酒店大厅里，等待单人进入房间面试，一轮面试官是两个中层领导，会让你自我介绍，简单的问一些技术问题，比较详细的了解你的性格，在校经历，家庭基本情况，品质爱好等等，我感觉没有刁难的问题，都是比较正式的聊天了解，面试官人不错。当场告知录取，然后跟hr聊聊待遇和想知道的问题，待遇为转正后的待遇，本科生做满六个月都会转正，有一天的时间考虑两方。
面试官问的面试题： 1.tcp/ip模型的构成及每层的作用。
2.计算机网络中常见的缩写含义，tcp和udp的区别等常见概念。
3.如何理解失败，经历过最大的失败及如何应对？
4.父母在哪个城市，对象在哪个城市，为什么选择联通？
我是通过应届生网络报名先笔试，正常的一百分行测，过了不到一周接到一面通知，疫情影响，网络上面试，视屏里是镇江联通的logo估计是本市公司面试，先是自我介绍，然后问了对于联通的了解，5g的应用，ar与vr的区别，根据自己的介绍问了一些相关问题，包括简历项目里面的算法，要准备好。问了投递了什么公司，期待薪水之类的。暂时还没有接到二面通知，感觉第一次准备的不是很好。
面试官问的面试题： 先是自我介绍，然后问了对于联通的了解，5g的应用，ar与vr的区别，根据自己的介绍问了一些相关问题，包括简历项目里面的算法，要准备好。问了投递了什么公司，期待薪水之类的。我觉得还是要准备一些专业知识，可能不是很难，但是要准备好。
1、基本的机器学习算法知道什么 （kmeans knn svm 决策树 ）
kmeans?（介绍原理） 怎么选取最初的k值（我说选彼此距离尽可能大的） 怎么保证是距离比较远的几个k值?? （我不知道）比如1000个数的话 怎么找怎么用kmeans算法找k值? 复杂度
2、l1 l2 分别解释
3、决策树有哪些 （id3 c4.5 cart）决策树中的熵 （随机变量不确定性的度量? 熵越大 随机变量的不确定性越大）决策树cart怎么分树枝（我不知道 就说了个基尼系数）? 基尼系数是描述什么的（用于选择最优特征 同时决定该特征的最优二值切分点）
4、集成学习 （介绍了各种包括啥）bagging 和 boosting 在哪种情况下用哪个（我说boosting可用于连续和离散的 别的就不知道了）
5、二分查找出了个题 让我写代码 我说没听懂? 他说就写下二分查找的代码吧 查找出下标为2的数组
6、代码中用到了排序 他问我知道排序算法吗? 我说知道 比如冒泡快排?? 问我冒泡的复杂度 我说了平均最好最坏复杂度 他说冒泡什么情况下是最好/坏的复杂度? 然后让我写了冒泡的代码
7、写完后问了我快排的平均最好最坏复杂度
1、介绍之前的项目，中间会提一些问题
2、写混淆矩阵，写召回率和精确率的公式
3、介绍逻辑回归，写sigmoid函数，写lr的损失函数。
4、介绍梯度下降的原理，怎么避免局部最优。
5、介绍svm，怎么寻找超平面，怎么分线性不可分数据。
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最后更新时间：2022-11-24 09:22:00