17年春，机器学习实习，腾讯四个BG，五次面试实录。

背景：

本人就读于华南理工大学，是985。

17年春，忽逢腾讯面试，中有WXG，CDG鲜美，IEG缤纷，TEG若有光。

复前行，欲穷其面。

1.WXG

第一次谋面的是WXG的数据分析岗位

首先問你在實驗室的项目做了什麼，我说我是做语音的，他就开始问我语音的问题

如果有四個人在說話，那麼我怎麼把它分辨出來？然後我就跟他解釋語音信號是怎麼處理的，他連FFT都不知道

现在世界上，用这种做区分的，基本上是没有的，所以这个是一个很难的问题，但是我跟他说用频率峰匹配，我觉得他其实也不是很满意。【后来8月的时候我看到腾讯某研究院发了个论文，用深度做区分，用MMSE准则达到了很好的效果...】

Sogou比赛队员几个， 怎么分工的？

两个人，一个人负责做爬虫和数据预处理的，我是负责做模型

问有关机器学习的东西，他问我逻辑回归里面的逻辑变换的意义是什么？然后logistic是什么？

参数表加const是什么意思，函数名前加const是什么意思

python运行慢的原因和如何加快python

t分布检验怎么做

GMM

EM

logistic变换的意义是什么

电话面，40多分钟

2.CDG(腾讯金融企业服务)

他说要找后台岗，问我后台的问题

堆和栈的区别

讲讲三次握手

线程进程的区别

不会，挂了

3.IEG，腾讯游戏

两个动态规划的问题，最大和数组，兔子上台阶

动态规划，找和最大的子集，兔子跳，一步两步。

这些都是leetcode经典题

然后问项目，你有发明什么算法，机器学习方面的算法

视频面，面试官把部门大佬，跟我拉了一个qq讨论组， 共三人，20多分钟

4.TEG【QQ看点】

一面：

用户主题模型

一个数组升一个降如何合并成一个升序

f1和roc的定义和公式

【40min】

二面：

TD-TFiDF

语音分类是怎么做的，我说频谱图 

你的无人飞行器项目怎么寻线

给出一个表预测用户下一个用的App【40min】

大数加法

【90min】

感悟

其实我觉得他既然是往这个方向面的，很想你说机器学习的东西，所以你一定要拉到机器学习那边把话题挑起来。包括动态规划，他这么问，你一定要会往那边去说，把话题挑起来，否则的话他就会觉得没办法问。

一个是要多刷题，一个是要准备真正的机器学习方面的东西，可以是协同过滤，可以是最优子树分解，越普通的东西越好，越有话题的东西，越领域不专门的东西，越偏向于经典的机器概念的东西越好

你要说你是用svm做的，用的bagging集成学习，总之，你要把你的介绍从语音那边转换到机器学习这边必须拉上关系

对于每一个业务部门，你应该要把你自己的标签转换成适合他们的那种想找的人，并且尽可能的把所有无关的标签都去除掉，这些无关的标签，反而会影响你，在他们心中给你的一个定位。

第一个才问你的问题，就是问你，你的特长的问题，他会问你，你的理解是怎样的？他给你一个具体的场景，然后让你说出我要怎么做，看一下你具体的理解，看一下你的基础，然后他这里面他就会，看着你的技术去问你
第二个他作为一个技术运营的话，他应该知道目前的技术的重点和痛点在哪里，所以我估计他会从这个方向去问你，不单只是手游不能只是端有大可能，是一个全平台的，问题去问你。
然后接下来的话，他作为你是数据分析这样一个岗位的话，他们有非常丰富的经验，所以在这方面他应该，会有很多问题，很多高水平的问题能问你，如果你能把话题转到语音那边，那你可能已经成功了一半。
他肯定会问你一些简单的，基础的问题，比如说线性回归，比如说逻辑回归，然后他会问得很细，而且会规避这两样东西很重要，然后他会问你神经网络基础，但下腹，然后他就会再问你一些，数学上的东西，腾讯很喜欢问你分布跟统计的问题，然后他应该也会问你算数学的问题，然后接下来这两样都问好的时候，他会开始问你项目的东西，项目的东西就是 你 怎么样去做项目，这个时候你就需要把你的那个sogou的项目说的比较好一点，参考那些比较好的方案，另外对于，你另外的语音的项目，也要参考比较好的方案，然后提出一个比较好的解释，这样在这个小领域里面，你应该能获得一些进步。

然后会问C，可能会问你一句函数的继承啊堆栈啊，在你没有笔试成绩的情况下既然他把你的简历捞起来，他有可能是想知道网易那边的情况，所以你在网易那边的情况呢，你也要适当的跟他说一下，顺便能想好一些理由，为什么要离开？然后我们对这个的前景，看法是怎样的？你要有一个很充分的理由，让他理解你想做的事情，让他觉得，你适合在他那里去做。