如果感觉自己能力不强,又想去BATJ,我的经验对你将很有用!

lanqiao 发表了文章 • 0 个评论 • 39 次浏览 • 21 小时前 • 来自相关话题

    作者:xiaodong1015 作为一个渣渣的小硕,学校我就不说,不然就又要被发现了(上次就被人在牛客网发现了,我也是无语)。好了,言归正传。 我知道,现在牛客网上有很多人发面经, ...查看全部
 
 
作者:xiaodong1015
作为一个渣渣的小硕,学校我就不说,不然就又要被发现了(上次就被人在牛客网发现了,我也是无语)。好了,言归正传。

我知道,现在牛客网上有很多人发面经,真的很好,很有参考价值。

但是希望大家注意下,有些面经或者说是学习经历是不可以复制的比如:我之前看到一个大牛发的帖子(介绍了下他大一,大二都去哪里实习了,什么样的实习经历。。。然后,现在拿到哪些公司的offer,)我很崇拜这样的人。如果说,你还没到毕业找工作的时候,大一,大二,研一,我希望大家去看这些类似的帖子。比如:某神。但是 ,如果说你快毕业了,应届生,需要需要求一份工作,不知道怎么去准备面试,希望你来这里,看我的帖子。我的准备经验应该能给你很高的帮助。
3月左右
阿里电面 一面挂了:第一次,不懂怎么去面试,也没去准备,啥都不知道。阿里面试官其实挺不错的,聊了一会人生,然后就问我一个技术题目:“你怎么向你的师弟师妹形容一下翻墙的原理”。当时
我就懵了,翻墙! 我都是用 蓝灯的啊。原理,代理?不懂。然后就 挂了。
从这里开始我就深刻的认识到自己的不足,啥都不懂。太菜了。
从此,我就走上了准备 面试的道路上。。。。。
由于我投的都是Java岗。所以,我要准备都是和Java相关的知识。
1,深入理解Java虚拟机。--必考。
2,并发编程--推荐 《Java并发编程的艺术》--必考
3,Spring ,Hibernate ,Struts2,MyBatis。 --如果时间不够可以 深入理解 SpringMVC。最起码 需要知道SpringMvc的原理。
然后,大家还需要深入理解Java基础,比如:
Hashmap,HashTable,的区别,使用场景,还有其他的什么解决并发的方案吗?
4,针对并发问题:推荐 深入 研读 Java.util.concurrent包下的所有 并发类的区别是啥。原理是什么,有什么优缺点。推荐一个网站:http://ifeve.com/

-------------------------------------上面只是Java基础,但还远远不够------------------------------------------------------
你确实懂Java基础了。但是校招是很重视基础的。所以,你还需要把本科学习所有数据结构,和基础算法熟悉一遍,牛客网里的题目是很好的锻炼方式。
1,队列,栈,散列,树最重要的应用领域 (比如B*,B+树), 图。
2,还有几类查找算法 排序算法,时间复杂度,是多少,? 推荐个人博客:http://blog.csdn.net/sjyttkl/article/category/6849017

-------------------------------------上面还是基础,还远远不够---------------------------------------------
既然是面Java相关,也是做偏向后台开发咯。所以你肯定懂数据库,一种数据库就够了。比如:msyql。但是,我觉得,现在做后台开发,
大家千万不要忘记一个 最重要的一点就是:均衡负载,均衡负载,均衡负载。重要的事情说三遍。。。。。
推荐一本书:《高性能Mysql》。
你需要注意以下重点:1,有哪几种Mysql集群模型,有什么区别,应用的场合是什么。比如:主-从模式。主要应用在 读大于写上,比如淘宝
“一个人去淘宝买东西,肯定是先浏览很多次,然后在去购买。”反映到数据库上去就是读-写,好了,不深入写了,大家看《高性能Mysql》吧!
还有几个重点:也是关于均衡负载的东西:CDN ,方向代理,正向代理,TCP滑动窗口和拥塞控制?。外加上 网络的三次握手四次挥手。最后大家就继续刷点题目吧:从 《剑指offer》开始,看看左神的视频就好。
现在就来继续面试吧。
7月中旬, 我刚刚从三星南京研发大楼出来,阿里给电话了。阿里一面还是挂。
1,项目相关的问题:项目太水真是拿不出手。就不展开细节了。但是项目问题聊了很久时间。我也是无语。
2,SpringMvc原理。
3,HashMap原理,
4,队列,栈,快排。
5,虚拟机的内存模型。怎么可以实现同步?
。。。。。。。。。。。。忘记了,大多都是些基础的问题。
原因:看的太多忘记了也多。本人记忆不是很好。在面试的时候有一个问题没有回答上来:面试官问我 线程池原理。而我说成 数据库连接池!最后,他说,基础不错。线程这块差了点。
没办法了,因为当时在南京实习,所以只有白天偷偷看面经,复习知识点。晚上继续看到2点左右睡觉。
7月底,突然收到京东提前批的面试:
一面:
1,自我介绍。
2,面试官,问:你会什么?,我:Java。面试官:你说说Java运行时区域。我:balabalabala说完。
3,内存模型
4,虚拟机
5,插一句:面试官让我说说数据结构,我直接介绍 查找算法,面试官懵了。他说:我是问你数据结构比如:堆栈什么的。我恍然大悟,估计当时是有点紧张了。
6,介绍线程和进程的区别。这个回忆下当时我考研得时候复习的内容。重点问题是:分析下线程是存储在哪个地方。当时我也是懵了,经过自己现场的推断的得出结论是:栈里。回去查了下,好像对了。
7,怎么判断一个链表有环。这个刷过题的都知道了。
8,怎么达到同步:介绍下voliate,cycleBarrier.countlauntch 等等,。
9,Voliate原理。我没回答对。
10 ,了解下项目的知识:SpringMvc原理什么的。
11,但是,但是面试官很想问我关于机器学习的知识(最后我收到offer才知道,我的职位是算法工程师):我只说了解。简单的知道神经网络,循环神经网络什么的。
12,ArrayList,HashMap,等基础问题,也是被问的,这都没啥好说的了。
二面:
1,自我介绍--这次的自我介绍我可是准备好了的。从公司我二楼走到一楼都没说完。
2,项目介绍--重点介绍我之前和队友参加的一个京东的算法比赛。介绍完了,之后,我就说自己对机器学习并不是特别深入理解,只能说是了解。-----当时差点就说了,自己是抱大腿的。
3,上一个一样,会什么啊?Java。又来了
4,快排描述,时间复杂度,是否稳定---答案是:我测过啊。当时都笑了。
5,同步,还是同步,线程的问题,这个很重要。。。一直被问。
6,线程池的问题--这次一点都不慌了。当听到这个问题,我是真的笑了。
7,在线程同步上估计说了20分钟(一共 55分钟)
8,介绍对机器学习的理解。比如:卷积神经网络,坦诚的说:没具体的用过,只是 做个小demo,识别下小图片而已。理由是:电脑配置差。
然后又问我 RNN 。我直接说,我不懂RNN,我只懂CNN,现在想想也是好笑。很无奈啊
9,怎么在一亿个数里找出前几名数字:我首先说的是桶排序:因为再大的数字位数也是有限的。。最后才知道,他想让我利用 散列表搞定。
10,其他的问题,我也不怎么记起来了。大概总共能时间就是 55分钟。
HR面:
我也是全忘记了。反正最后收到offer,白菜价咯。谁让我水呢?

双非渣硕的算法求职路(百度SP、京东SP)

lanqiao 发表了文章 • 0 个评论 • 38 次浏览 • 3 天前 • 来自相关话题

作者:无名小卒23 本人本科硕士皆双非,和大佬们没得比,目前拿到的还可以的offer就是百度SP和京东SP,都是做的推荐算法,其他的不说了。 先说一下个人经历吧,学校比较水,实验室没有项目,实习经历:腾讯实习+滴滴实习  ...查看全部
作者:无名小卒23

本人本科硕士皆双非,和大佬们没得比,目前拿到的还可以的offer就是百度SP和京东SP,都是做的推荐算法,其他的不说了。
先说一下个人经历吧,学校比较水,实验室没有项目,实习经历:腾讯实习+滴滴实习   比赛经历:几个数据挖掘竞赛Top5的名次。
个人感觉,算法岗确实看学校,但如果简历还可以的话,还是有面试机会的,内推投的简历,80%都给了面试机会吧。
 
百度提前批(feed部):
3轮电话面,远程桌面coding。
百度的面试风格其实是比较好把控的,基本就是项目问答、coding、机器学习算法、CS基础,偶尔会有些概率题智力题。
算法题:
1. 两个有序数组求中位数(leetcode)
2. 判断平衡二叉树(剑指offer)
3. 最长上升子序列(lintcode)
4. 二叉树转双向链表(剑指offer)
5. LRU cache实现(leetcode)
6. House Robber(leetcode)
机器学习问题:无非就是树模型(gbdt、xgboost、rf、lightgbm)原理,LR、FM原理,w2v原理,深度学习在推荐系统上应用(和面试官讨论了google的两篇paper,其中wide&deep network讲的时间比较长),神经网络embedding层和w2v中的embedding的实现区别,其他的记不清了。
CS基础:进程线程区别,多线程实现方式,线程冲突是什么、怎么解决,TCP三次握手细节,海量数据排序(分治),其他的不记得。
 
京东提前批(广告部):
2轮电话面,远程写code。
京东的面试个人觉得不是太难,广告部今年招人比较多,面试内容的话也是围绕项目+机器学习算法来问的,本人有京东算法赛Top20,可能也是个加分项吧。
算法题:链表翻转、判断平衡二叉树、最长公共子序列、海量数据topk问题、蓄水池抽样算法
机器学习问题:也是简历上写的算法来问的,以及问了一些DL的基础,不难。
 
蘑菇街:
2轮电话面+1轮CTO面。
蘑菇街的面试只是围绕项目进行的,2轮各30分钟左右,都是在问项目,以及项目中用到的技术、算法,不难。
 
腾讯:
对实习所在部门的工作不感兴趣,于是提前离职参加了提前批。面了AI平台部,感觉是经历过最难的面试,面试官的问题一个接着一个,有点咄咄逼人,无奈水平不够,跪了,校招时候,做了笔试没被通知面试。
1. 项目介绍
2. 你这个项目中间哪些地方提升,中间过程分别提升了多少CTR?
3. 你项目用的分布式LR的是用什么优化方法,参数怎么调的,mini-batch的batch是多少? parameter-server原理,如何解决数据一致性?
4. 会分布式么,hadoop,spark会么,说说hadoop的灾难处理机制
5. hadoop一个节点数据量太大拖垮reduce,怎么办,Hadoop本身的处理机制是怎么样的,手工的话可以怎么调
6. hadoop数据倾斜问题如何解决
7. L1、L2的区别,L1为什么可以保证稀疏?
8. 各种最优化方法比较 拟牛顿法和牛顿法区别,哪个收敛快?为什么?
9. 深度学习的优化方法有哪些? sgd、adam、adgrad区别? adagrad详细说一下?为什么adagrad适合处理稀疏梯度?
10. DL常用的激活函数有哪些?
11. relu和sigmoid有什么区别,优点有哪些?
12. 什么是梯度消失,标准的定义是什么?
13. DNN的初始化方法有哪些? 为什么要做初始化? kaiming初始化方法的过程是怎样的?
14. xgboost里面的lambdarank的损失函数是什么?
15. xgboost在什么地方做的剪枝,怎么做的?
16. xgboost如何分布式?特征分布式和数据分布式? 各有什么存在的问题?
17. lightgbm和xgboost有什么区别?他们的loss一样么? 算法层面有什么区别?
18 lightgbm有哪些实现,各有什么区别?
阿里的话二面跪了,内推的阿里妈妈,难度比较高,跪了也是意料之中。
还有一些公司的面试没有参加,滴滴(面试时间和腾讯笔试冲突了,放弃),网易(2次笔试都过了,不过拿到百度后就没有去面了),搜狗(电话面了1面后,让去现场面二面,放弃),拼多多(二面被面试官放鸽子)。
 
其他的offer就是一些小公司了,蘑菇街、YY、Bigo这些,主要还是问项目,参考意义不大。
PS:Bigo的推荐算法团队非常厉害,都是百度高T出来的,而且今年待遇非常给力。
 
 
下面说一下个人的学习经历吧。
虽然是CS专业,但实验室做的方向和ML半毛钱关系没有,且实验室也只有我一个人在搞ML,所以也算是野路子出身了。
理论基础:CS229视频、西瓜书、统计学习方法、数据挖掘导论、推荐系统实践、深度学习实践基础:机器学习实战(研一时候照着书上代码打了一遍)、利用Python进行数据分析(照着书敲过一遍)
完成了这些基本功之后就是参加一些比赛了,刚开始入门的时候搞天池和Datacastle比赛,成绩都很水,并且是孤军作战,个中心酸只有亲身经历才能体会,后来研二后开始和一些外校的大神组队,拿了几个还可以的名次,也在大神身上学到了不少东西,所以个人感觉做比赛最好还是要组队,思维更加开阔,一个人闷头做很容易放弃。研二上学期末开始去实习,实习做的也是搜索引擎、NLP、推荐算法相关。
 
再说一下面试需要准备哪些吧。
算法工程师的面试其实就是围绕几项来展开的。
1. 机器学习算法理论:LR、SVM、树模型、FM/FFM、EM、LDA、word2vec、推荐算法等等,都会被问到,需要懂得算法的推导、适用场景、使用的Trick、分布式实现。
2. 深度学习相关:CNN、RNN、LSTM的基本原理,不同激活函数的差异等等,如果是面的传统机器学习岗的话,DL问的不深,但一定会问。
3. 数据结构与算法:leetcode高频题、lintcode高频题、剑指offer,大概这三样准备好就够了,校招前保证100多道题的积累量,面试时候写code应该就手到擒来了。
4. CS基础:计算机网络、操作系统,推荐书籍:王道程序员面试宝典,这本书对于突击面试很有帮助。
5. 分布式:Hadoop/Spark这些,属于加分项,会问点基本原理,还是需要看一下。
6. 编程语言:虽然做比赛都是用的Python,但C++或者Java必须掌握其中一个,面试也会问一些语言相关的,我是Java党,面试想速成的话推荐一个Github:https://github.com/it-interview/easy-job,里面知识弄懂基本Java面试问题这块就没问题了。
7. 海量数据处理:经常问的就是海量数据排序,推荐博客:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6279498/,弄懂这块就基本没问题。
 
Anyway,个人的秋招结束了(其实结束很久了),虽然有些遗憾,但拿的offer和薪资也都挺满意了,知足,开始弄毕业论文了,希望能顺利毕业吧,就写到着吧,语序有点混乱,凑合着看吧。
 
PS:最近私信我的朋友太多,这里再补充点吧。
对于学校不那么好的、又立志找算法工作的同学,这里给点建议:
一、尽快去实习!如果是3年学硕的话,研二上学期中下(11月-次年2月) 就可以去进厂里实习了,这样做的好处是可以避开春招实习生的招聘高峰,比较容易进大厂,据我所知,像百度、滴滴、头条这些公司都有常年在招实习生的,当然了,大部分是在北京。那么怎么找这种实习呢,推荐几种投简历的渠道:1. 实习僧 2. nlp job 3. 北邮人论坛的实习板块(对于非北邮同学,可以通过:http://bbs.cloud.icybee.cn/default 这个镜像进入)。对于学校不那么好的同学,如果简历上有一二线公司的实习经历,那么内推简历通过筛选的可能性就大的多了。
 
二、 关于数据挖掘比赛,很多同学问我如何入门这块,我的建议是分步进行,1. 先熟悉python的基本语法、numpy、pandas、sklearn、gensim、keras这几个比赛中常用的库的使用;2. 精读优秀比赛选手的代码,学习比赛的套路,推荐wepon的git:https://github.com/wepe;3. 做完以上两步,就可以开始参与比赛了,天池、CCF、DataCaslte、Kaggle等平台的比赛都可以,不要贪多,同一个时间段最多参加2个比赛就可以,然后每天坚持优化结果,虽然过程可能会有点枯燥,但是最终会有收获的,经过观察与亲身实践,这类比赛比较吃经验(套路),要想取得比较好的名次,通常需要参加几次比赛积累失败的经验才行,过程少则半年,多则一年。
 
三、算法题一定要刷! 如果时间紧,就刷上面说的三件套(leetcode高频题、lintcode高频题、剑指offer),当然,要多刷几遍,做到看到题目立刻想到思路并写出bug free的代码。如果时间比较充裕,可以刷刷leetcode中medium和hard的题目,锻炼思维与编码熟练度,总之,刷题是一个持之以恒的过程,切忌三天打鱼两天晒网!
 
四、专注于一个方向! 发现有些同学(包括我年轻时候),总喜欢这搞点那搞点,今天学一下机器学习,明天学一下Java后台,后台再学一下前端。这种方法对于大部分人来说是错误的(大牛忽略)!你要搞机器学习就专心搞,三条线并行搞:1. python -> 刷比赛  2. java -> hadoop/mapreduce/spark 3. python -> 深度学习,工作没你想象中那么难找。

说好的面经来啦!! 数据挖掘/大数据开发

lanqiao 发表了文章 • 0 个评论 • 8 次浏览 • 2018-11-06 11:17 • 来自相关话题

  作者:小安同学 之前找实习还有秋招的时候看了不少大神的帖子,现在也来回馈一下~ 感觉这方面帖子也不多。 重点:以下均为个人理解感受,也不全面,有失偏颇的欢迎各位大大来补充纠正~~   ...查看全部
 
作者:小安同学

之前找实习还有秋招的时候看了不少大神的帖子,现在也来回馈一下~ 感觉这方面帖子也不多。
重点:以下均为个人理解感受,也不全面,有失偏颇的欢迎各位大大来补充纠正~~
 
一、关于岗位
数据挖掘,大数据开发这两个岗位其实有点微妙,不同公司甚至同一公司不同小组的理解也不太一样,有的把数据挖掘归到算法了,也有的根本没有数据挖掘这个岗位。所以,划重点,具体公司具体分析!
个人的一点理解:大数据开发偏底层架构,技术包括hadoop, spark, hive, SQL, kafka,java …… 数据挖掘偏策略算法,但是肯定不是专做算法的,包括hadoop ,spark ,一点机器学习,Python …
但是注意!! 数据挖掘实际上接触机器学习的不多,毕竟公司有专业的算法岗,所以基本还都是偏底层了…
 
二、自己的技术情况
找实习的时候是想往大数据开发方向找,当时技术栈是hadoop ,java,hbase 等,但是歪打正着进了一个算法组,实习岗位是算法岗(所以有的公司算法也会做一些大数据的业务,毕竟算法建立在数据上,数据哪里来… 有的公司自己写任务抽取清洗… 有的公司别的岗位包办…),做的东西是spark,Python ,机器学习… 接触了一点深度学习的皮毛,但是水平肯定不够去面试纯算法,而且hive,SQL之类的都没有接触到,所以后期找工作也比较尴尬,基本上如果有数据挖掘的岗位就投这个,没有就投大数据开发。
 
三、一些公司的面经
总体来说有实习经历就好很多,基本都会问项目,hadoop 和spark 肯定都会问,这些都是基础了,语言方面我是java为主,所以还会有java的东西,包括多线程虚拟机之类的。
因为本人比较佛系,所以面试完也都没有什么记录,所以具体手撕代码写了什么之类的就不写了,主要写一下各个公司的岗位还有技术,写的比较简略了见谅……
 
我就写面试通过的公司了,按照面试的顺序来说~ 薪资什么的就不提了哈~ 遗憾的是一个BAT都木有……… 但还是很满意了~(佛系一点…)
 
1.快手:
大数据开发。3轮技术1轮HR。
标准的大数据开发岗位,一面问了hadoop,Java 基础,hive (这个我直接说没接触过),二面问了Java 基础比较多,虚拟机线程池之类的,三面一直在聊hadoop 的底层,源码之类的。
感受:标准大数据开发岗,无算法涉及
 
2.美团:
数据挖掘算法。3轮技术1轮HR。
美团把数据挖掘和算法放在一起了,应该也有单独的大数据岗。一面狂问Java ,以至于我都怀疑我是不是投成了后台开发… 二面主要是项目,问的非常具体,还有一点spark 。三面基本没问什么。
感受:标准的数据挖掘,不涉及数据仓储,会有机器学习的问题,总体感觉只有美团这个岗位比较符合我的技术栈………诶心塞塞
 
3.头条:
大数据开发。3轮技术1轮HR
一面java,计算机网络,项目,hadoop ,hive 。二面spark ,项目,这里spark 问的比较细,比如参数设置调优之类的… 尽力说了,以为会挂在这儿…。三面hadoop ,项目。
感受:最后三面的时候有跟面试官沟通,说自己没接触过数仓的东西,会点机器学习,有没有数据挖掘相关的组。回答说没问题,进公司之后会按照个人技术进行划分… 然而offer并没有体现啊哭唧唧… 进了一个纯纯的大数据开发组,不过也可以理解,宇宙条从来不缺算法何况我这种半路出家的哈哈哈
 
4.京东:
大数据开发。最后offer岗位为数据挖掘。2轮技术1轮HR。
一面项目,spark ,hive,机器学习。二面纯java…当时快要面崩溃了,问的非常底层,甚至到指令级别优化之类的。
感受:京东数据挖掘是算在算法了,但是也多方打听了一下,很多做数据分析,大数据开发的都被归到数据挖掘了,进组之后做纯大数据开发的可能性更高。
 
5.网易:
大数据开发。2轮技术1轮HR
面的比较晚了,本来不抱什么希望去的,结果感觉问的比较水?一面项目,hadoop ,数仓,spark 。二面因为到中午吃饭时间了,问的比较仓促,项目,java。
感受:纯大数据开发,不涉及算法。
 
————————————————————
总得来说,还是偏纯大数据开发的更多,所以想做数据挖掘的小伙伴注意了,不要期望可以在这个岗位中涉及到很多算法之类的,因为都有专做机器学习的大大们在~
 

秋招结束,工科产品狗漫漫秋招路面经整理

lanqiao 发表了文章 • 0 个评论 • 14 次浏览 • 2018-11-01 09:53 • 来自相关话题

作者:求一个杭州offer 楼主背景:本科东大,研究生华科专硕,自动化专业,研究方向很鸡肋。 offer:顺丰,携程,苏宁和shopee的产品经理offer,然后就没再面试了。   研究生开学就有亲学姐告 ...查看全部
作者:求一个杭州offer
楼主背景:本科东大,研究生华科专硕,自动化专业,研究方向很鸡肋。
offer:顺丰,携程,苏宁和shopee的产品经理offer,然后就没再面试了。
 
研究生开学就有亲学姐告诉自己要赶紧确定工作方向然后尽早开始学习。本科在北方没有找实习的氛围所以相关的经验不多,优哉游哉过完了四年。研究生连玩再上课过了半年,带带拉拉学过c++,测试,前端。三天换一个方向来回倒。后来一个颇有人生经验的同学给了指导后来还指导成了男朋友,被要求过完年回来必须确定自己要做什么。当然,过完年回来还是不知道。。。。刚好实验室有个师兄拿了腾讯的产品offer,问他说产品不用写代码,毅然决然决定走上产品的不归路了。(楼主一看到代码就抓心挠腮怀疑人生怀疑生存的意义......)
 
秋招历程
六月份多益打响秋招第一枪,到现在,四个月。简历投了七八十份,最多一天五场面试。面试比较多的也就那么几天,但是几天就够让你瘦下来了哈哈哈,不得不说秋招是一个好的减肥时间段。秋招最煎熬的是拿不到offer怀疑自己,我的8,9月每天都是在刷牛客中度过,看着牛客从内推到面试到早期晒offer被仰望到大家一起offer求比较到征婚,焦虑又快活。这个时间段学习效率已经很低了,所以准备还是要提前做好。说到内推,我觉得很多的内推推完就是石沉大海了,不知道状态不知道推成功没,无处可查,所以我建议除了阿里腾讯这种推完就有消息的,其他还是自己投吧,好像也没什么差距。一个地区面试产品的基本都是那些人,你会在各个企业的面试里遇到他们,可以加个好友分享消息。
 
面经汇总:随时面试在其他网站随时整理了一部分面经,直接贴网址吧
腾讯实习面经:https://blog.csdn.net/sinat_38601567/article/details/79969326
阿里大文娱实习面经:https://blog.csdn.net/sinat_38601567/article/details/79976026
阿里数据与产品部面经:https://blog.csdn.net/sinat_38601567/article/details/81209928
银联产品面经:https://blog.csdn.net/sinat_38601567/article/details/81543165
thoughtworks业务需求分析师面经:https://blog.csdn.net/sinat_38601567/article/details/81568977
京东管培生面经:https://blog.csdn.net/sinat_38601567/article/details/81839237
携程产品经理面经:https://blog.csdn.net/sinat_38601567/article/details/82664675
苏宁产品面经:https://blog.csdn.net/sinat_38601567/article/details/82704680
百度产品面经:https://blog.csdn.net/sinat_38601567/article/details/82705383
工商银行+vivo面经:https://blog.csdn.net/sinat_38601567/article/details/82749320
其他还没整理。。。
 
经验分享
分享给大家一个男友给规划的时间表(非常感谢他!!!非常爱他!!!)

 
前期准备:看了《人人都是产品经理》,《结网》,《产品的视角》,《谁说菜鸟不会数据分析》(单纯看了没说是一定要看的哦),学习产品经理必备技能。准备一份自己的材料!!!特别是没有实习的产品同学,拿什么跟大厂实习的朋友们战啊!面试官和你聊什么啊!楼主写了一份需求文档,打印出来带去面试,每一次面试都说到了也都展示了。可以是产品分析,竞品分析啥啥啥都行,展示你的产品能力就行了。还有就是多跟周围人聊聊天!
 
关于笔试:行测题+主观题,行测题可以刷一个app叫粉笔,其实也不用刷太多,很多公司的行测题都是重复的,翻来覆去的做。。。知道做题的方向就可以了,可能工科会有利一些。主观题强烈建议你们看牛客整理的名企校招笔试真题精选·产品运营篇,整理里面每种题型的解题思路,答主观题一定要有逻辑......(em.......这里就不bb了因为楼主只要不是大家都会过的笔试就没过过,所以我的建议好像也没啥说服力)
 
关于面试
产品大多数都有群面,楼主群面只要不过度表现或者不想说话好像都过了。经验就是:大家平和一点,不要太有攻击力,不要只想着表现自己,得出结论才是最重要的。不要强化,不要纠结太细的点。最开始的群面我会去争取timer。“我们多久读题多久讨论,还有7分钟时候选出陈述的 人然后我们大家帮他缕一下思路大家觉得怎么样”。后来面的多了就不争取啥角色了,觉得没啥用,拿到题就是先考虑这道题可以从哪些大方向去考虑,提出框架是最好的,如果大家认可了你的框架,那估计你就没啥问题了。不要跟别人抢话,打断别人的话一定要有原因。后来勇敢了还尝试做了陈述的人,妈呀压力是真的大呀,自己不擅长的时候一定不要抢这个角色容易让大家讨论的结果毁于一旦。。。
单面之前一定要了解你所面试的公司的业务线,最开始面试官问我有没有什么想问的我都问您觉得我还有哪里可以改进的或者您对我有什么建议(网上都是这么写的),后来就会尝试去问公司相关的问题,面试官说的比较有激情而且会觉得你对公司有过了解(我是这么觉得的)
问题基本都是实习啊,项目啊,你对最近讨论热点的看法或者是产品经理常问的问题,整理了一些常见问题,部分附答案,仅供抛砖引玉。(面试官看到答案会不会暴露我。。。em不管了吧)
 
  1. 自我介绍(尽量分条分方向去介绍自己,产品需要什么能力,比如逻辑,沟通,学习等,你通过什么获得了这种能力)
  2. 你为什么要当产品经理?答:我想从三点来回答这个问题第一,  在生活中一直在接触互联网,偏互联网的专业背景,所以一直对互联网多比较关注以及感兴趣。第二,  之前随大流学过一段时间的coding,但是相比机器,我更喜欢与人沟通交流。第三,  本科保研以后一段时间的产品实习让我意识到我对产品工作有着更多的兴趣和热情,兴趣和热情能产生足够的内驱力来支持我不断学习和成长,完善产品细节,支持我去成为一名真正的产品人。
  3. 你觉得产品经理应该具备什么样的素质?答:逻辑,沟通,学习,创新(这个是携程面试官给的提示,后来再面试就都会加上了)
  4. 你觉得对产品经理来说哪一项能力最重要
  5. 产品经理的职责是什么?答:(1)市场调研,确定需求;【BRD和MRD】(2)产品定义与设计【PRD】(3)项目管理,推动并跟踪项目进展(4)产品宣讲,让公司内部的人先了解到产出的结果(5)市场推广,配合运营市场部门宣发(6)产品的跟踪与迭代
  6. 谈一谈给你留下印象最深的一件事情(项目)
  7. 谈一谈你经历过的最大的挫折是什么,你是怎么解决的
  8. 实习经历,实习中学到了什么
  9. 职业规划
  10. 常用APP(这款软件面向的人群,用户需求,优点还有你觉得可以改进的地方,我觉得还是不要太大众的软件比较好)
  11. 你想做的产品
  12. 你提出的需求开发不愿意做怎么办你怎么和他沟通

答:三个方向,一个是用数据说话,二是别人愿意做肯定是能给他带来利益,可以跟他讲做这个能给他带来什么,三是向他的leader反应(当时和顺丰面试官讨论的三个方向)
 
关于日常记录:建议大家投了什么公司的什么地区的什么岗位都要记下俩,避免重复投递(还可以copy下来JD,后续有面试往上面靠)。因为你投的多了真的记不住投过哪里没投过哪里。
 
个人吐槽汇总:为什么大部分公司用同一个系统但是要一次一次的填简历???
为什么拒绝我了还要一次一次发感谢信过不过分!
为什么一点消息没有就算拒绝不能给个准信吗!(自我矛盾体)
为什么我还没有offer!给我一个offer我愿意xxxxxxx!
啊offer该怎么选啊!好怕选到不好的以后后悔怎么办!
 
想到哪里说哪里,哪里说得不合适不要吐槽我,吐槽我我就不回反正......(出发点是好的呀朋友们!)
 
祝每一年秋招的人都能早日脱离焦虑!!!不掉太多称!!!