IBM中國研究院實習生
早在今年4月份，我面試的是IBM中國研究院的實習生崗位，主要是自然語言處理和語義網方向。那時我還在香港上學，兩個考官對我進行的是電話面試，大概持續半個多小時，首先是我的自我介紹，然後將自己的學習經歷和項目經歷進行介紹，然後根據這些介紹陳述問我問題，主要問了我算法和數據結構，碩士期間學習過的大數據和數據挖掘方向的算法，像PageRank，LDA主題模型，再比如聚類與分類，像kmeans，DBSCAN，決策樹等等，像SVM，神經網絡等都沒有問，畢竟是實習生崗位，並沒有問的太深，但是基礎還是必須要有的。再有就是經典算法，比如圖算法，他們當時現場問了我一個問題：給一個幾百萬個點，幾千萬條邊的大規模圖，如何高效的求任意兩點之間的最短路徑。
SAP中國研究院
這個是社會招聘，我當時是抱著試試看的心態去的，當然這個也是電話面試，因為那時我在IBM實習。大概流程也是，我先做自我介紹，然後是學習和項目經歷。接下來考官問了我數據結構和算法還有操作系統編譯原理方面，首先是，非遞歸的快速排序怎麼寫，非遞歸的二叉樹中序遍歷，然後是問了我多級反饋隊列調度算法，接著問我，從編譯原理的角度說說.c文件和.h文件的區別，我當時理解成從編譯時的不同來說，結果後來發現答錯了，是的，從編譯原理的角度說。
網易游戲
今年的網易游戲校招，我選的放向是商業智能，其實也是大數據分析，筆試我個人感覺比較簡單，像二叉樹的非遞歸實現，輸入任意個數，求1到這個數的全排列，非遞歸。還有一些指針方面的題，再就是鏈表插入操作之類的。最後一道題是個大的系統題，和百度去年的筆試題如出一轍，考得是分布式系統的設計。
一面的時候，主要是做自我介紹，然後講項目經歷，這時，考官問我，這些算法你都代碼實現過嗎，我說是的，我都實現過，這時他拿了一張紙出來給我，要我將最基礎的kmeans算法的主要實現代碼寫出來，這些我確實寫過，所以很快也就寫出來了。接著考官問我了對數據分析的理解，還現場出題問我，如果你是一家繁華地段的老板，你會采用什麼方式來提高利潤，重點是只是一個便利店，而且是在繁華地段，比如上海外灘。
二面也就是終面的時候，主要是現場出題讓我做，考得是調度問題，如果你是快遞公司的老板，在一個10平方公裡的區域內，每天有兩萬個包裹要寄送或接收，而且一個月服從平均分布，求出應該給這個區域分配幾個快遞員，再就是請設計一個合理的調度model來高效的實現這個區域的快遞調度。
後來就是聊聊生活，問問我的愛好啊，崇拜哪個人啊，對工作城市的要求啊，薪資期望啊，最早可以什麼時候上班啊之類的。
IBM西安CDL面試
聊了兩個半小時，從三點半聊到下班，我也是醉了，這裡是開發和數據分析兩方面都問。開發方面，主要問了java和設計模式，java方面問了反射機制，流，java多線程，對面向對象的理解，設計模式方面，考官說，不要和我說什麼裝飾者模式，工廠模式的，然後問我對設計模式的理解，再就是出了一道題，如果要實現一個功能，可以向文件存儲，也可以向數據庫存儲，也可以向其他以後擴展的地方存儲，該怎麼設計。數據分析基本上和上面幾家公司問的數據挖掘的方面差不多，但是還問了更具體的隊數據挖掘的理解，數據挖掘的主要流程，還問了我項目中對某算法選擇的原因，比如問我為什麼會選擇kmeans來進行聚類，而不選擇別的算法。還問了我對大數據的理解，大數據的大體現在哪裡，再就是對於電子商務網站的商品推薦，推薦原理是什麼，可以怎麼改進等等。最後現場出了一道算法題讓我寫，就是輸入一個數比如3，那麼輸出A,B,...Z,AA,AB,...ZZ,AAA,AAB,AAC,...ZZZ，輸入的數是任意的，然後寫出實現代碼。
總結一下，其實面試主要還是看你所投職位的方向，術業有專攻，基礎一定要打牢固，這樣拿offer才不會感覺到那麼難！