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新浪 面试 (共373条面试经验分享)

面试感觉

[{value:50, name:'很好'},{value:101, name:'一般'},{value:22, name:'不好'}]

面试难度

  • 面试难度指数:
  • 54
  • 2%
  • 3%
  • 64%
  • 22%
  • 6%

应聘途径

[{value:121,name:'校园招聘'},{value:218,name:'网上申请'},{value:14,name:'招聘会'},{value:36,name:'社会招聘'},{value:37,name:'内部推荐'},{value:8,name:'猎头'},{value:28,name:'熟人/朋友/介绍'},{value:3,name:'通过关系'}]
  • 1 网上申请 46 %
  • 2 校园招聘 26 %
  • 3 社会招聘 7 %
  • 4 内部推荐 7 %
  • 5 亲友介绍 6 %
  • 6 招聘会 3 %
  • 7 猎头 1 %
  • 8 通过关系 0 %

新浪面试经验(共373条) 最近更新时间:2018-07-13 15:01:29

2018-05-30 19:50:50 | 网上申请
面试过程:

网上投递的简历,很快得到了电话面试邀请。以为联系我的是HR(后来才知道就是用人部门负责人)。还说只有电话通知,没有邮件,态度一般。感觉新浪微博好歹大公司,却不走正规流程,给人体验不好。

因为想转行互联网,分别投了几家,新浪微博是第一家给回复的。面试的时候只有一位面试官,就是打电话给我的人。先让我自我介绍一下,然后他介绍了我所申请的职位所要做的事情,接着着重询问了过去的工作经历、接触的项目等等。通过沟通发现和网上的职位描述也并不十分相符。聊了30-40分钟的样子,就说先这样,让我回去等结果。

面试官全程冷脸,感觉似乎也并不很想招人。而且HR也并未在这次面试过程中露脸。

面试完的第二天晚上得知自己面试未通过。

面试官问的面试题:

1、自我介绍。
2、你觉得微博最好用的一个功能是什么?
3、为什么要离开目前这个公司?
4、平时主要做哪些工作?有没有参与过任何项目?具体怎么做的?
5、是否做过活动策划?
6、会不会写PPT?PPT写得怎么样?
7、有没有完整的活动方案?

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2017-11-20 20:15:29 | 网上申请
面试过程:

新浪微博运营部实习生的面试总体来说考察对业务的了解程度和业务能力比较多。第一天是负责付费问答小组的面试,比较正式。开始是自我介绍,接下来面试官描述了一下岗位要做的事情,针对简历提了一些问题,针对对付费问答的了解有一些提问(感觉死在了这里),也会让问一些自己想问的问题,最后简单说了下薪资福利和实习生要自带电脑等要求。
第二天中午未收到通过信息,而是负责自媒体部分的面试邀请电话。自己忽视了JD里付费问答这个关键词,没有做准备。面试的姐姐人都很nice,其中一个短发姐姐感觉很稳重干练,除了最后专业部分我也感觉答地不好而有点失落外,其他时期面试感觉是蛮好的。很感恩这样一段经历。

面试官问的面试题:

你知道微博Q&A是什么吗?那付费问答是什么你就更不知道了吧。
答Q&A不知道呃。。付费问答是有人提问,花钱可以看答案这种吧。(是我准备太不充分了,上网查一下就知道的东西)

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2018-07-13 15:01:29 | 网上申请
面试过程:

通过拉勾投的简历,大概10天左右接到回复,一面需要做一套开卷笔试题目,主要就是翻译美联储的一个公告,然后对美联储的政策做一评价;随后就是等消息,大概两周后得到通知需要去公司做个闭卷考试,除了笔译外,还有几道论述题,对国际宏观形式了解的基本都没啥问题;闭卷考试完后大概三天就接到电话,参加最后一轮boss面,三面没啥难度,语言、基础关过了基本就没太大问题。

面试官问的面试题:

1.怎么看待美联储某个政策决定;
2.一个人值班突然发生大新闻,处理流程是咋样的;
3.列举一些平时关注的国外财经网站。

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2017-10-31 16:16:14 | 网上申请
面试过程:

9月底接到面试邀请,自己挺意外的,因为我一直用c#,qt做界面类应用开发的,而要面试的是机器学习方向的测试开发,虽然我自己看过一段时间的机器学习和推荐系统的书。一面感觉不错,面试我的是一个同龄的女生,基本围绕着机器学习和推荐系统的概念性东西来问的,比如问你理解的推荐系统是什么?还有hadoop的原理?你如何判断一个推荐算法的好坏等……毕竟我也看了两本关于机器学习和推荐系统的书,皮毛的东西也能说出来点。一面大概谈了一个半小时,然后就让回去等通知……结果这个等呀~一等就10月底了,一面的女生给我打电话问有没有找着工作,月我二面,然后我就去二面了……二面的是是一个领导,这次感觉不太好,面了不到20分钟吧,问我对机器学习算法的了解,我当时紧张,稀里糊涂说的啥我自己都不记得了,现在想想这个问题从多个方面都可以回答,聚类、分类,有监督无监督,特征值选取,应用,评价指标等等都可以说的啊~面试官还问了你觉得淘宝是怎么推荐的?如何提高推荐系统的推荐速度?……面试结束后,二面的面试官说要和一面的面试官讨论一下,让我回去等通知……现在是二面完第一天……还没接到通知……

面试官问的面试题:

你觉得淘宝是怎么推荐的?如何提高推荐系统的推荐速度?说说你对机器学习算法的了解?

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2017-05-17 15:35:24 | 网上申请
面试过程:

顺利的拿到了新浪的offer现在把我的经验分享给大家,希望大家不断的过关斩将,拿到自己心仪的Offer。

自我情况:非985、211的一本大学CS相关专业,优势在于自己还算比较好学,平时常常关注技术的最新发展,也时不时的去github上面去倒腾几个仓库。当时选择新浪也是比较偶然的因素。因为错过了百度的校招,所以当时正好有学长在新浪微博做技术,怂恿我来试试!所以就投了份简历过去。

电话一面:大概过了5天左右,就接到了HR的电话说安排了技术那边的电话技术一面。约定好时间后上网把那些觉得会碰见的面试题又看了看。晚上(当时约的是晚上7点,因为早上和下午感觉自己状态不是特别好,早上有点困下午想睡觉嘿嘿)接到电话之后,技术小哥问了一些比较基础的问题,比如说用非递归来做二叉树的后序遍历,TCP协议的基础之类的。如果平时上课基础够扎实应该是非常轻松就可以面对的吧,比较有趣的是面试官还问了我很多我们学校的事情,比如“你们专业侧重的语言”和“你觉得你们教授的水平如何”之类的问题。

现场二面:电话一面大概过了3.4天这样子的,就接到了去北京二面的消息。因为在听学长说过可能会让我现场写代码,所以把之前在lintcode上面刷过的一些我觉得可能会碰见的题重新写了一遍。希望能够碰上原题?到了新浪之后,工作人员先把我带到一个小房间填了相关的信息,然后进来的面试官拿着我的简历和一份考评表开始面试。开始问的东西也很基础,比如进程和线程基础概念以及区别(再次感慨基础真的很重要)。后来慢慢的就比较偏向于实际了,有几个我答得很差的我印象很深刻:滑动窗口机制和拥塞控制的几种方法。后来还让我去隔壁电脑登录了自己的Github库,在里面逛逛我的代码。感觉二面刚开始的问题和一面差不多,比较偏向于基础,但是突然一瞬间题目的难度就有很大的提升,后来想了想,自己还是没有参与很多实际的项目,代码经验还是偏少了点。虽然自己在lintcode上面刷了很多题,但是很多都是看着标准答案记下来的,没有自己的思路,导致面试的时候面对实际应用的问题一脸懵逼。学弟学妹们可以加强对于lintcode类似题库的应用,不要赴前车之鉴。

HR三面:本来二面之后都觉得自己没希望了,所以索性开始好好准备自己的毕业设计。但是半个月之后突然接到了HR的电话,通知我去HR三面?当时真的比较惊讶,因为感觉自己二面的时候太水了。兴冲冲的赶到北京(因为听说HR面很少刷人),面我的HR是一个很和蔼的姐姐,问了一些关于学校专业的问题,还有我对于新浪的看法(我说微博业务发展空间很大,特别是微博问答),以及做了一个性格测试的测评(这个要好好做,有人真的在这里被刷掉过)。感觉就像做梦一般拿着新浪的Offer回到了学校。

一些经验:
1.基础真的很重要!好好上课,打好基础,免得一些最基本的知识都打不出来,不仅丢了自己脸,还丢了学校的脸。
2.多刷Lintcode,但是尽量不要先去看答案,形成自己的思路在去和答案对照,这样面对实际应用的问题不会发慌。
3.平时除了码代码多看看互联网的新闻,了解一下互联网动态,就算你平时啥都不看面试之前总要恶补一下吧。

面试官问的面试题:

用非递归来做二叉树的后序遍历,TCP协议的基础之类
进程和线程基础概念以及区别
关于学校专业的问题
我对于新浪的看法

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2017-05-13 17:33:40
面试过程:

时间:2017.5.11
地点:新浪总部大厦
面试时间:下午3:00-4:00

总共两面,第一个面试官看我简历写了和知识图谱相关的东西比较多,就让我聊聊知识图谱的事,我就说了毕设重点是在知识图谱的构建,项目更偏向应用,然后他就让我详细讲讲,我就大概介绍了一下和知识库相关的项目,由于项目太简单,我就提前说了一下这个项目主要是一个大项目的一小部分,只是一个小尝试,主要是试试知识图谱的可用性,对总体有没有提升什么的,之后就把项目介绍了一下。然后他就看另外一个涉及SVM的项目,我就大概讲了下SVM做分类的过程,之前插了一点点使用未登录词算法提高分词准确性,然后他问我懂不懂SVM,让我讲原理,我大概写了个距离函数之后,他又说这是线性可分的情况,对于线性不可分情况怎么弄,我就说了说核函数,然后面试官就没细问了。感觉每个项目都没聊的很细,所以很快就聊完了,面试官就有问了下地图的项目,也是扯了几句就完事,后来就做了一个最基本的二分查找的题,给定一个数组,找其中是否包含某一个数,然后一面就结束了。

一面结束后看了下时间,好像还没到半点,然后第二个面试官来了,也是看简历问项目的事,问我除了SVM,还知道什么其他分类方法,我就说基本的机器学习方法都了解,问我自己有没有自己实现SVM算法,我说我没写过,但是懂原理,后来就让我讲SVM的原理,我感觉自己讲的挺乱的,后来推到SMO算法,我实在讲不下去了,就问了下这个还要讲吗,估计他也没听懂我的推导过程,然后就说不用了。还问我简历上写了会朴素贝叶斯,CRF,有用他们做了什么,我说这就是基本的机器学习算法,了解他们更方便以后的学习什么的,还好他没深究,不然我真讲不出来CRF的原理。之后就做了一个最长公共子序列的题,我把思路和他讲了讲,他就说不用写代码了,然后二面就结束了。

总的来讲,新浪的面试是我遇到的比较简单的,没有深究算法细节,编程题也比较常见,感觉和招聘时间晚有点关系。
回来的路上收到hr面通知,明天继续面。

面试官问的面试题:

先是项目上的事,每个人都不同,之后就是编程题,都比较简单,第一个给定一个数组,查找一个指定数是否在数组中,一个二分查找就能解决,第二个就是最长公共子序列,之前都复习过,所以也答出来了

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