IBM中国研究院实习生
早在今年4月份，我面试的是IBM中国研究院的实习生岗位，主要是自然语言处理和语义网方向。那时我还在香港上学，两个考官对我进行的是电话面试，大概持续半个多小时，首先是我的自我介绍，然后将自己的学习经历和项目经历进行介绍，然后根据这些介绍陈述问我问题，主要问了我算法和数据结构，硕士期间学习过的大数据和数据挖掘方向的算法，像PageRank，LDA主题模型，再比如聚类与分类，像kmeans，DBSCAN，决策树等等，像SVM，神经网络等都没有问，毕竟是实习生岗位，并没有问的太深，但是基础还是必须要有的。再有就是经典算法，比如图算法，他们当时现场问了我一个问题：给一个几百万个点，几千万条边的大规模图，如何高效的求任意两点之间的最短路径。
SAP中国研究院
这个是社会招聘，我当时是抱着试试看的心态去的，当然这个也是电话面试，因为那时我在IBM实习。大概流程也是，我先做自我介绍，然后是学习和项目经历。接下来考官问了我数据结构和算法还有操作系统编译原理方面，首先是，非递归的快速排序怎么写，非递归的二叉树中序遍历，然后是问了我多级反馈队列调度算法，接着问我，从编译原理的角度说说.c文件和.h文件的区别，我当时理解成从编译时的不同来说，结果后来发现答错了，是的，从编译原理的角度说。
网易游戏
今年的网易游戏校招，我选的放向是商业智能，其实也是大数据分析，笔试我个人感觉比较简单，像二叉树的非递归实现，输入任意个数，求1到这个数的全排列，非递归。还有一些指针方面的题，再就是链表插入操作之类的。最后一道题是个大的系统题，和百度去年的笔试题如出一辙，考得是分布式系统的设计。
一面的时候，主要是做自我介绍，然后讲项目经历，这时，考官问我，这些算法你都代码实现过吗，我说是的，我都实现过，这时他拿了一张纸出来给我，要我将最基础的kmeans算法的主要实现代码写出来，这些我确实写过，所以很快也就写出来了。接着考官问我了对数据分析的理解，还现场出题问我，如果你是一家繁华地段的老板，你会采用什么方式来提高利润，重点是只是一个便利店，而且是在繁华地段，比如上海外滩。
二面也就是终面的时候，主要是现场出题让我做，考得是调度问题，如果你是快递公司的老板，在一个10平方公里的区域内，每天有两万个包裹要寄送或接收，而且一个月服从平均分布，求出应该给这个区域分配几个快递员，再就是请设计一个合理的调度model来高效的实现这个区域的快递调度。
后来就是聊聊生活，问问我的爱好啊，崇拜哪个人啊，对工作城市的要求啊，薪资期望啊，最早可以什么时候上班啊之类的。
IBM西安CDL面试
聊了两个半小时，从三点半聊到下班，我也是醉了，这里是开发和数据分析两方面都问。开发方面，主要问了java和设计模式，java方面问了反射机制，流，java多线程，对面向对象的理解，设计模式方面，考官说，不要和我说什么装饰者模式，工厂模式的，然后问我对设计模式的理解，再就是出了一道题，如果要实现一个功能，可以向文件存储，也可以向数据库存储，也可以向其他以后扩展的地方存储，该怎么设计。数据分析基本上和上面几家公司问的数据挖掘的方面差不多，但是还问了更具体的队数据挖掘的理解，数据挖掘的主要流程，还问了我项目中对某算法选择的原因，比如问我为什么会选择kmeans来进行聚类，而不选择别的算法。还问了我对大数据的理解，大数据的大体现在哪里，再就是对于电子商务网站的商品推荐，推荐原理是什么，可以怎么改进等等。最后现场出了一道算法题让我写，就是输入一个数比如3，那么输出A,B,...Z,AA,AB,...ZZ,AAA,AAB,AAC,...ZZZ，输入的数是任意的，然后写出实现代码。
总结一下，其实面试主要还是看你所投职位的方向，术业有专攻，基础一定要打牢固，这样拿offer才不会感觉到那么难！