实习到用时方恨少！！！
由于疫情原因，每天在家闲散度日，瘫在沙发，突然意识到我即将要参加今年的秋招！！！但是发现简历上的实习经历淡如水，然后就开始焦虑性投简历，下面是快牛智能的一面凉经，后续如果有别的有意义的面经的话，会尝试继续发发的~~
流程是投递——笔试——HR通知——业务面（已凉）——技术面

笔试

投递大概一周后收到牛客网的笔试（那一瞬间我以为是牛客网看我投了很多简历但都石沉大海，所以可怜我给我发了自己公司的笔试），网上查了下笔试攻略，才发现不是牛客而是快牛（囧）。
5个不定项选择（顺序和一些细节记不清了）

缺失值的处理方法（有woe填充和自回归填充不是很确定）
如何提高MySQL查询速度（分区、索引啥的）
随机森林提高准确率的方法有哪些（随机抽样、随机抽取特征、集成啥的选项）
线性回归和逻辑回归的区别（列了四条，很基础的性质，但记不清了）
大数据集上训练决策树，可以使用哪些方法增加（有树的深度、调整学习率啥的选项，后来看到网上好像有原题来着）
3个大题（没有编程）
分类模型的评价方法有哪些（答了混淆矩阵、TPR、FPR、精准率、F1、KS啥的那一整套）
5升桶和3升桶，无限水，怎么得到4升水（5升倒进3升倒满，再将剩下两升倒进去，再接5升将3升的倒满，剩4升）
SQL题，对不起我忘了，共三个小题，第一题用的group by一个表，第二题换了一个表，第三题用的left join 对这两个表的查询

HR通知

大概两天后收到hr的电话，大概自我介绍了一下后问了所在地（因为疫情原因在老家）、工作时间之类的问题，可能确认我能不能到岗，然后通知我面试确认时间，定在第二天下午两点。小姐姐说先是业务面！然后就开始疯狂查询公司产品和面经。

业务面

一个很随和的小姐姐，但是我很紧张，语速很快，老是重述（大概30分钟）

自我介绍（提了一嘴数学建模，不知道为什么也和信贷没半毛钱关系）
介绍我的数学建模过程（是个物理题，很尴尬的讲完了）
问了我之前的实习内容（我之前的实习是一个很水的实习，主要就是做做报表啥的，没什么含金量，哭！！）
知道哪些机器学习方法（聚类、SVM、Logistic回归、决策树、神经网络等）
有使用过哪些方法的经历吗（回答了用k-means的一个）
k-means的原理
看我学过决策树，决策树的原理（说了ID3算法，最后提了一嘴剪枝，因为会过拟合）
怎么判断过拟合，过拟合了怎么办（提到了随机森林）
bagging和boosting的区别
使用过XGBoost吗，XGBoost的原理过程（底层原理不够了解，回答的时候偷偷看见面试官努嘴了）
简历上有一个情感分类的项目，问我建模过程
梯度消失是怎么回事（答完以后感觉面试官都要问下一个问题了！！又嘴贱说LSTM可以改善，但其实本人不了解底层原理，只会用包…）
然后，LSTM原理（把我有记忆的那一点都扣上去了）
神经网络过拟合了怎么办
sql子句的顺序（from、where、group by、having、order by、select，当时脑抽没说having还被问了having应该放哪）
查询在A表但不在B表的数据（回答not in，被告知有好几种方法，感觉没说到最优的）
有没有什么问题（BC业务中心和公共研发中心区别，两个部门都招数据挖掘）
介绍了他们工作主要是建模，然后问有没有了解过他们的产品（考前看了一下官网…所以随便说了说）

因为是周五的面试，到周一给的答复，面试官给的评价是：
SQL比较熟悉，对于机器学习算法（k-means，LR，决策树）有一定了解，对于深度学习有较浅认识。项目：对自己的项目有一定了解，但之前的大部分项目偏数据分析，只有一个项目偏建模。逻辑：逻辑不是很清晰，表达不够简洁清楚。

说是业务面，我还以为会问一些什么信用评分啥的具体操作问题，没想到问了一些原理。
总结下来有几点不足：

紧张。这是第一次这么正式的面试，可能因为之前的实习比较水，当时只是很随便的电话问了一下我的情况就录用了，所以这次很紧张，感觉有点词不达意，笑容也不太多（我自己看视频里的自己感觉也是假笑girl）。
还有就是有些原理写起来和说起来还是有一定差距，用了很多白话和重复性话语，需要加强。
自己的项目原理还是要一清二楚，不能有一点模糊的概念！！

下次努力！！！

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