面试体验不错，就是等的时间有点久，一面等了一个小时，二面等了一个半小时。

面试一共三轮：两轮技术面+一轮hr面

结果7-10个工作日出，然后毕业生去贝壳有租房的福利，新人入职的话会有暴走活动、王者荣耀等活动。

一面：
1、先考一个二分查找，用python写
2、用python实现一个读文件，同时对每一列特征进行最大-最小值标准化，再将数据写回文件
3、一道hive题，题目有点忘记了
4、用tensorflow实现线性回归，主要考察的是一个tf的一个实现思路
5、leetcode42题，题解在：https://leetcode.com/problems/trapping-rain-water/solution/，我用了第二种方法解决，面试官说没问题。
6、决策树的实现、ID3、C4.5、CART，把公式要记好
7、CART回归树是怎么实现的
8、CART分类树和ID3以及C4.5有什么区别。我回答的是CART只能是二叉树
9、剪枝有哪几种方式
10、树集成模型有哪几种实现方式：Bagging和Boosting，回答过程中又问到了很多细节。随即森林的随机体现在哪些方面，AdaBoost是如何改变样本权重，GBDT分类树拟合的是什么？等等。
11、介绍满减神器项目

一面主要考察了树模型，同时第一次在面试中直接手撕tensorflow、numpy和hive sql代码。

二面：
1、介绍项目，问了一些关于美团-满减神器的东西
2、一道二分查找相关的题目，面试官说独家题目，需要我保密，这里就不贴出来了

三面-hr面：
1、你找工作主要看重的是什么？
2、介绍满减神器项目
3、你手里有offer了么？
4、你在项目中的不足之处有哪些？
5、你最期望的工作方向是什么？

差不多就以上这些，回去还蹭了一个KFC汉堡，美滋滋！