学员面经 大放水时代上岸谷歌

在2021年的秋招中，谷歌的面试阅历被学员们描画为“大放水”，HC数量激增，且面试标题相对便捷，这在近年来颇为稀有。上方是一位学员的亲自阅历分享：

这位钻研生级别的转码者，毕业于加利福尼亚理工学院物理专业，由于不足代码名目阅历，对秋招心存焦虑。

幸运的是，在Justin教员的指点下，加上谷歌的宽松政策，这位转码初学者完成入职谷歌。

Justin教员对算法的系统解说和机器学习名目标补充，使他的简历更具吸引力。

以下是他的期间线：

面试环节中，谷歌的面试题相对便捷，如拆分整数的疑问。

面试包含Behavioral Questions（行为面试）和Technical Interviews。

面试官十分友善，但面试环节长且密集，尤其是Technical Interviews，触及树疑问、字符串区间查问和袜子概率疑问。

只管环节弛缓，但作者倡导与面试官沟通，这对结果有踊跃影响。

最终，他在10月28日收到了offer，HR的高效任务使他顺利拿到心仪公司的offer，并果决拒掉其他时机。

他的阅历经验是，多做名目、争取实习时机和应用内推都是完成求职的关键。

科技公司面试难度排名 谷歌面试最烧脑

综合排行前两天的超级寒潮，让不少南边好友人生第一次性与雪有了亲密接触。

而在终年阳光普照、极少下雨、更别提下雪的美国加州山景城（Moutain Viiew），有一群人想看雪就有雪，只由于他们是谷歌员工。

2011年12月，谷歌为了让员工感遭到圣诞气氛，在谷歌总部门口的草坪上声势浩大地人工降雪。

下图就是过后的情形，雪由放入刨削机的冰块制成，从软管中喷出。

一段期间之后，草坪上铺满了白皑皑的雪被子，甚是喜人。

人工降雪只是谷歌传说中泛滥的员工福利之一。

更多人们早已耳熟能详的福利包含：全天不连续供应的收费美食、带宠物特意是狗狗下班、18周带薪产假、死亡津贴、收费自行车……难怪那么多人对谷歌趋之若鹜。

但要享遭到谷歌的美妙福利，前提是你得有实力成为谷歌员工。

那还不如买张机票去北边看雪呢，由于要进入谷歌简直太难太难了。

近日，云数据公司GetVoIP剖析了Glassdoor上13家科技公司软件工程师职位在2014年至2015年的招聘流程评论，结果显示，谷歌面试流程的难度被评为3.4分（总分5分），高于优步、亚马逊、苹果、Facebook等其他12家科技公司。

排行榜123网（）为你揭秘科技公司面试难题排行。

“烧脑题”（brainteaser）曾是谷歌考验求职者抗压才干的面试环节之一，谷歌面试也因此知名。

一道典型的烧脑题或者是这样的：一架波音747客机可以装下多少只网球？构想你是海盗船船长，你们俘获了一批战利品，如今须要选择如何和你的船员分享，船员会对你的打算投票。

假设你的打算的支持率少于50%，你会死。

你要如何调配这些黄金，在确保自己依然能分到一局部黄金的同时活上去？只管这些疑问的本意是调查求职者能否能运用周密的逻辑思想剖析大疑问，但在2013年，谷歌看法到了烧脑题成果不佳。

诸多媒体以为这一环节“臭名昭著”、“搅扰心智”，对筛选低劣人才并有意义。

“咱们发现烧脑题齐全是糜费期间。

”谷歌首席人才官拉斯洛·博克（Laszlo Bock）在接受《纽约时报》采访时说，“它们没法预测任何物品，只是让面试官感到自己很痴呆。

”在2015年接受KPCB的采访时，博克说：“每团体都青睐问案例题和烧脑题。

但咱们的数据显示它们并不能真正预测员工入职后的体现。

这之中没无关联性。

”《纽约客》专栏作家Maria Konnikova指出，谷歌烧脑题的疑问在于它权衡的是一团体在面对压力时能否能极速地为一个形象疑问提出痴呆的、能够自相矛盾的处置打算。

但是对真正的员工来说，他们在日常任务中是不会遇到这样的情形的。

因此，面试者面临的是一个低压的、虚拟的面试场景，他的目标是在面试官给出的有限期间内让面试官对自己的资质发生印象。

而且，和深思熟虑相比，烧脑题更看重面试者极速思索的才干，而在真正的任务场景中，这并不关键。

烧脑题不再奏效的另一个要素是，网高端传着各种各样“谷歌最爱问的面试题”，一些职业开展专家还给出各种“拆解奇葩面试题”的倡导。

Konnikova为改良面试环节提出了两点倡导：第一，履行高度规范化的面试流程（比如以相反顺序问每一个面试者相反的疑问），这样能有效降落面试官的成见；第二，关注面试者过去和未来的行为——比如问“请描画你是如何在某名目上完成或失败的”，或要求程序员处置某个实践的编程义务——以这种方式调查面试者和企业的实践婚配度。

这也正是谷歌招聘面试革新的方向。

博克示意，谷歌目前更器重用日常平实的方式筛选员工。

谷歌履行规范化的面试流程，确保每一位候选人都有分歧的评估体系；谷歌还组织“行为面试”，比如要求候选人描画自己如何处置某个难题。

对应届毕业生，谷歌还降落了对绩点和SAT分数的要求。

“烧脑题很大水平上曾经是过去式了，至少对技术类职位是这样的。

”莱斯大学（Rice University）2015届计算机迷信硕士Colin Lin通知界面资讯记者，“据我所知，绝大少数技术类任务的面试没有乌七八糟的疑问，只需求编程。

面试官依据你的思索和陈说才干做出判别。

”Colin示意，当他在2014年年底面试谷歌的一个实习生职位时，他在面试中只要5%的期间是在和面试官闲谈，其他期间都在做编程题。

他反而是在面试一家初创公司的时刻被面试官问到了“海盗分金”的疑问，那家公司是第一次性招实习生。

“很显然他们对谷歌的老做法很买账，但如今这真的过期了。

”但是如今还有局部谷歌面试官没有改掉问烧脑题的“坏习气”。

2015年早些时刻，博克在接受Quartz的采访时抵赖，只管公司明白示意不愿再在面试中问烧脑题，烧脑题依然时不断在面试中发生。

依据美国求职网站Glassdoor用户分享的谷歌面试阅从来看，烧脑题确实还会发生。

以下是几个例子：“为这幢大楼设计一个撤退打算。

”（商业剖析师职位，2014年11月）“掷硬币1000次，560次发生了侧面。

你能否以为这枚硬币有偏倚？”（定量剖析师职位，2015年9月）“你有多少种方法能够从稻草堆中找到一根针？”（业务主管，2014年5月）“你会如何向一个6岁的孩子解释云计算？”（产品经理，2015年11月）博克重申了谷歌对烧脑题的立场，并示意即使面试环节中发生了烧脑题，在查看了资料并最终递交给首席口头官拉里·佩奇（Larry Page）之前，这些题也会被移除。

不过，这并不象征着谷歌的面试就变便捷了。

“总得来说，微软的面试比谷歌要稍微便捷一些。

谷歌青睐问复杂的算法疑问，而微软更器重调查你的计算机基础。

”Colin说，他顺利经过了微软的面试，成为微软的软件工程师。

卡内基梅隆大学2015届消息网络（Information Networking）硕士严凯迪则以为，和其他公司相比，谷歌的面试流程和面试标题非常规范化，所以对求职者来说是最容易预备的。

软件工程师之间还会分享面试阅历，甚至有专门的论坛供求职者查找消息。

他在面试时遇到了一道十分便捷的算法题，3分钟就做完了。

对谷歌这类煊赫一时的科技公司来说，扭转面试方式的目标只要一个：更有效率地找到适合的人才。

Glassdoor近日发布的一份报告显示，科技公司对提拔人才越来越谨慎，其体现方式就是越来越长的面试流程。

目前，科技行业的平均面试流程为23天，而在4年前仅为13天。

软件工程师的面试流程期间长达35天，是科技行业一切职位中面试流程最长的。

看完决策树关系的30道面试题，再也不怕遇到关系的疑问了

决策树算法是机器学习畛域中宽泛运行且成果清楚的工具，尤其是在Kaggle比赛中。

经过解答这30道面试题，你将对基于决策树的疑问有更深化的了解。

决策树以其透明、易懂、强健和宽泛实用的特点，成为业务决策环节中的关键工具。

了处置策树的基本概念是关键。

它们是一种直观的分类方法，准许用户跟踪决策环节的每一步。

这种个性在须要解释决策的场景中尤为关键。

以下是针对决策树技术的测试疑问及答案，协助你坚固常识：1. 对于Bagging树，正确答案是C。

Bagging中每棵树是独立的，由于它们基于不同子集的特色和样本构建。

2. 优化树的特点是B。

在优化树中，学习器是互关系联的，每棵树都纠正前一棵树的失误。

3. 随机森林和梯度优化集成方法，答案是E。

这两种方法既可用于分类又可用于回归。

4. 随机森林由多棵树组成，每棵树的正确答案是A。

5. 梯度优化中“max_depth”超参数的正确答案是A。

参与树深度或者造成过拟合，选用较小深度的模型。

6. 学习率是D选项中的算法没有经常使用的超参数。

7. 最终模型构建中不会经常使用A选项的算法，由于随机森林的功能通常优于逻辑回归。

8. 数据点参与时，答案是B。

训练误差减小，测试误差也减小，两者都凑近实在误差。

9. 两种算法都可以处置实数值特色，答案是C。

10. 决策树不是集成学习算法的示例，答案是E。

11. 随机森林是一个黑盒子模型，答案是A。

12-15题，依据标题描画，正确答案区分为A、D、B、B。

16-17题，最大准确率可达D，即100%，最小准确率可以小于70%，答案区分为D、C。

18题，正确答案是A。

19题，答案是C。

20题，答案是A。

21题，答案是A。

22题，答案是B。

23题，答案是A。

24题，答案是C。

25题，答案是A。

26题，答案是A。

27题，答案是D。

28题，答案是B。

29题，答案是A。

30题，答案是B。

以上是30道决策树关系面试题及答案的总结，协助你片面把握决策树算法的通常与通常。