现本科大三学生，今年开学就是大四了。从大一开始做web开发，在大二下开始投身于机器学习领域，因为要应用数据同时开始自学Hadoop、Spark等等。大三期间拿到了一些公司的机器学习岗offer，现告一段落，特此分享经验于大家。
阿里巴巴（3月面了一次，7月面了一次，大体如下）：
一面：
1、自我介绍
2、看简历问（讲了SVM\AdaBoost等，在校情况、项目的具体实现、效率问题）
3、数据结构，自己实现一个栈，如何在需要时能最快取出最大值
4、操作系统
5、估算9的10万次方是几位数（15分钟内给答案）
6、计网、操作系统、数学知识
7、Hadoop、Spark知识
8、Apriori
二面：
1、自我介绍
2、看简历问（问了K均值聚类、kNN、svm拉格朗日乘子、贝叶斯估计，在校情况、项目的具体实现）
3、协同过滤、网络流等等算法
4、计网、操作系统、数学知识、Spark Streaming
5、召回率问题
终面：
1、自我介绍
2、看简历问（问了KNN，决策树、回归树、模型树之间的关系和区别、svm、AdaBoost、高斯核函数，在校情况、项目的具体目标、实现）
3、协同过滤、冷启动、Dijkstra、k折交叉验证
4、拿到1000万的高维数据怎么办？
5、不同情况的过拟合，怎么办？
6、分类和回归模型区别
7、Spark知识
9、FP-Growth
10、闲聊，今后发展打算等
hr面：
1、自我介绍
2、项目、大学期间经历，闲聊，基本是看性格怎么样、今后的发展打算等等
百度（也是3月、7月，面了两次，很喜欢让人写代码。。。）：
一面：
1、自我介绍
2、看简历问（在校情况、项目）
3、各种操作系统命令
4、多个链表求交集
5、单链表判环
6、Hadoop、Spark知识
7、在线写代码：kmp、统计字符串中出现最多的字符、Dijkstra的演变、快排
8、给了一个表达式，对该表达式只能进行特定的操作，在次数最少的情况下让其变成另一个表达式。（动态规划，写状态转移方程，编辑距离算法）
9、分类和聚类的区别
二面（要求一定要到现场）：
1、自我介绍
2、看简历问（在校情况、项目）
2、两个已排好序的链表按顺序合并（手写）
4、shell脚本（手写）
5、两个文本，每行都有一堆字符，按行求并集（python手写，不允许其他语言）
6、问了Spark Streaming的详细
7、每天有很多数据产生和变更，数据之间有关联性，各种联系每天都在动态变化，如何存储？如何处理关系？你的解决方案效率怎么样？（开放题）
8、手写Logistic回归！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
终面（现场二面之后进行终面）：
1、自我介绍
2、看简历问（在校情况、项目）
3、对最近百度事件的看法
4、压力面，考察性格、遇到问题如何处理等等问题
6、闲聊，今后发展打算等
hr面：
1、自我介绍
2、问简历，闲聊，今后发展打算等等
其余几家，Boss直聘、量化派、国美等创业公司面试经历都与上述差不多，额外问到一些数据维度、处理问题，便不再细写。
今后大四开始在北京百度实习一年，大约是工作日在百度，周末在学校实验室跟老师、师兄和师姐共同深入研究机器学习相关领域。
保研经历见我上一篇文章，下一篇文章我会开始写机器学习相关的详细知识和总结。
