三个同学,两个面试官。先轮流自我介绍(包括面试官,两位面试官都是在埃森哲呆了10年左右的有经验有资历的员工)然后每个人轮流用英语讲述在自己身上发生的最困难的事情。我是最后一个回答的,面试官还问了我,前面两个同学讲了什么。然后每个人讲一下疫情对于自己的影响,还有疫情对于埃森哲的影响。(这里我讲了一下疫情对于留学生来说,在国外的工作机会减少了,不知道会不会扣分,现在想想有点后悔)
然后每个人讲一下,为什么想去上海工作(我回答这个问题的时候,突然有人微信电话我。。我卡顿了一下,说稍等一下,然后挂了微信电话(特别尴尬)),为什么选择埃森哲,对于加班的看法(这个问题,我说了一下,不认同无畏的加班,如果是工作没有做完,愿意加班(现在回看又有点怀疑自己过于直接),想选择什么类型的工作。
1.用英语讲述在自己身上发生的最困难的事情
2.讲一下疫情对于自己的影响,还有疫情对于埃森哲的影响
3.为什么想去上海工作
首先做一个1分钟半的自我介绍,中文
针对简历提了一个问题(这个视个人经历而定,我的是一个数据分析项目)
对咨询行业如何理解,为什么想进咨询
互联网一定程度上降低了信息不对称,这种趋势对咨询行业有什么影响?
给了2分钟时间,估算xx一年的年收入,最好给出数字,实在给不出可以给计算思路
核心点是考察个人的逻辑思维能力,我的答案主要突出收入来源的维度分类,具体如何计算(均值、极值等)。
6. 最后问了一下可实习的时间和时长等问题。
总体来说,电面问题还算常规,而且面试官很平易近人,并且给出了部分答案的建议。
(1)什么是咨询/个人是如何理解咨询的?咨询跟一般的解决方案提供商/产品开发方案等有什么区别?
(2)做了XX等这么多类似的项目,自己有没有形成一套解决方案的思路?
(3)从大量的事实到解决方案的提出,这个过程是如何实现的?(举例,情景)
(4)如何劝服客户选择自己来做咨询/劝服客户采纳自己的方案?(举例,情景)
面的埃森哲上海的Digital Center数字中心,坐标在长阳创谷,岗位是数据科学家(后来二面了解到他们这边AI部门主要工作就是读paper然后实现)。
一面是电话面试,首先自我介绍然后针对简历上面你做过的项目和内容进行一些深度交流,比如我读过统计学,他问了一下假设检验置信区间的含义;我做过NLP的文本分类,他就针对softmax函数,分类的混淆矩阵提了一些问题。总体上电话面试就是对你进行一个了解。
二面是现场面试,更进一步从简历着手问了很多问题,会非常细致,并且让我在白板上写公式,写模型架构。
面试官人还不错,面完还详细给我介绍了公司架构,但是很遗憾最后没有通过。
1.(针对统计学+AI内容)极大似然估计和softmax函数的区别和联系
2.(针对统计学背景)置信区间的含义
3.(针对NLP)word2vec的实现方式,训练方式,负采样的实现方式和意义
4.(针对AI)注意力机制是怎么实现的
5.(针对AI)分类神经网络的架构,softmax的公式和原理,交叉熵loss的公式和原理
6.(针对Python、算法)列表内单元素获取的方式,提高效率的方式
面试到现在也有些时间了,面试地点是在高新园区蔡大岭那个园区,记得是29号楼,下午1点,是群面,5个人一组,分别由各个不同的项目负责人来面试
面试官问的面试题: 面试整体氛围很和谐,面试官一直在引导你,英文自我介绍是少不了的了(不过说的好与坏好像对最后结果也没啥影响,可能我这波招得挺着急??)。具体面试官问了哪些问题记不太清了,但肯定的是专业问题没有问,针对你写的简历上的内容问了些,比如:问了一个人,去北京XX公司实习,做了什么,用了什么工具...(就是聊天一样)。还有问了,遇到最棘手的事情(或者最难解决的问题)你是怎么处理的。除了围绕简历上的内容问以外,最后一个问题是个集体问题,抛出一个实际问题(就是那种发散思维的问题)然后每个人说自己的看法。大概面试就这些,不出一个礼拜 就给出了最终结果。
首先是在招聘会现场问了一些基本问题,就是在那毕业之类的。然后接到通知一面,当时真的很紧张。但是面试官人不错,交谈的还挺愉快。问题基本都是围绕简历来的,会挖的很仔细,之前的每一个时间节点,中间如果有空档,会问在做什么。一开始就是英文自我介绍,然后会用英文问一下问题,不难。然后换中文,问了team work啊,有没有面对压力啊,你是怎么解决的?给个例子,这俩用STAR就行了。然后聊了下一些财务问题,对inventory和receivable怎么看。这个往深里答就行了,然后问了些strategy上的问题。总体还是挺愉快的。回去的车上就接到二面的电话。二面英语问答环节增多,但是问题还是那些,但是后来会更关联以后的工作。
面试官问的面试题: 简介
在有没有遇到有压力的情况?举个栗子
team work
revenue的确定和折旧方法有哪些
翻译一段文字
inventory和receivable怎么看
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