面经详情

面试有两轮，第一轮相对专业一些，主要是关于资产证券化的理解。面试前多做做功课，还是有好处的。另外，不要夸夸其他，做过的事和没做过的，感触是不一样的，面试官都是职场老手，一听就能辨别，当然，要是你智商和情商更牛逼，那就另作他谈了。 二面是事业部老总面，主要是问了一些简历上的问题，整体感觉不难，但是刷人还是比较厉害的。 ...查看更多

1.笔试（30min）：写一封英文邮件给上司，汇报一下自己未来的工作安排，英语过关的话非常简单； 2.AC1（90s）：英语口语测试，随机给一个topic，对着topic讲90s，主要考核口语流利程度，内容不重要； 3.AC2（30-40min）：群面，阅读一份材料，小组8人讨论，给面官一个结论。 ...查看更多

首先自我介绍没有准备，随便说的。然后根据CV问问题，然后假设检验回归基础知识，然后SQL，pandas dataframe之类的。我非常不熟练，还有一些R^2，cov的小知识点，最后问了我有没有什么要问的。 我就问了如果能过的话每天实习时间，他说的10：00到晚上八九点，有事可以提前走。然后还问了包饭么，他说不包午饭包晚饭。 ...查看更多

在网上看到恒生招intern，然后就投了。面试的话一个HR和一个部门的经理，都很友好，说是面试其实更像是她们向我介绍职位的情况，我这边好像就回答了一个自我介绍还有未来打算。 面试完之后，就给了一份试卷我做，一个半小时，内容包括英文阅读，行测和小作文，作为是银行人必须具备的素质。做完之后回去又给了一个价值观测试我做，通过之后就是背调了。 面试是通过了，背调还在进行，自己还没想好去不去。 ...查看更多

当时实习生的招聘流程是：网申，电话面试，做case，现场面试+case pre。电话面试过程就会涉及宝洁八大问的东西，但不难。 之后会布置一个作业，应聘的是hr咨询，就做一个hr方面的case。不是很难，但需要花时间去学习和想思路。面试的时候自我介绍，做十分钟的pre，还有问到专业问题。主要是逻辑清晰，有思路就好，答案其实不是那么重要。 ...查看更多

投的机器学习算法工程师岗位，首先是根据简历询问项目，遇到感兴趣的面试官会问的多一点，我是介绍了一下项目，但是没有太深入细节。 然后就是问跟机器学习相关的算法，一般会让你挑一两个自己熟悉的说。比如SVM，会比较深入的问到对于公式的理解和推导过程，然后是问到核函数的表示及含义。 决策树也是会问到比较细节的地方。所以建议挑几个大家熟悉的算法深入的了解甚至是推导过程。另外考到编程的话，考到动态规划、树的遍历、字符串比较等。个人认为认真准备还是没有问题的，可惜我没有。 ...查看更多