两轮面试，第一轮为腾讯视频面试，面试官为两个人，一个团队负责人，一个算法博士。

面试时间50分钟，主要介绍工作经历，具体描述工作中用到的算法，怎么去实现的。这部分主要是女博士问的，问的很细。

负责人主要的问题：超参数调优方式？

数据去噪声怎么做的？

不同电信运营商同一个户怎么识别。

面试完一小时后收到hr复试的消息，时间是一周后，告知半小时笔试+复试

复试面试过程：两点半到面试公司，hr先给了一份题，包含四个大题，前两个题是笔试题，时间是30分钟，但hr说不用着急可以慢慢做，另外两个算法大题是面试题目，跟面试官聊。

1、python编程题

计算连续稳定下降和连续稳定上升的天数，连续上升指的是后一天比前一天上升1~2，连续下降是指后一天比前一天下降1~2，返回一列数据的连续稳定上升的个数和连续稳定下降的个数

例如p=[9,7,6,8,6,5,5]

9到7下降了2，则为一次稳定下降

7到6下降了1，则为一次稳定下降

......

[9,7] [7,6],[9,7,6],[8,6],[6,5],[8,6,5]为稳定下降，个数为6

[6,8]为稳定上升，个数为1

输出即为(1,6)

1. sql题

具体题目记得不是很清楚了，两个表，关于商品销量的，一个表包含门店id，商品id，商品销量，年，月，另一个表商品id，商品一级分类，二级分类，三级分类，还有一个忘记了，查询2021年第一季度门店二级分类的产品销量，按门店，二级分类，商品销量排序

解析：主要考察两表关联，怎么根据月份数据统计出季度数据（有季度函数，但不会用），嵌套查询，分组汇总并过滤。

1. 算法题：工作地和居住地识别

给的数据为手机信令数据，用户id，基站id，开始时间，结束时间

1）为实现目的，还可以结合哪些多源数据

2）实现过程中可能会出想的问题和挑战

3）可以用什么算法解决

4）部署和上线过程中会遇到哪些问题和挑战

1. 算法题：司机风险行为预测

给的数据为司机行驶数据，字段比较多

1）为实现目的，还可以结合哪些多源数据

2）实现过程中可能会出想的问题和挑战

3）可以用什么算法解决

4）部署和上线过程中会遇到哪些问题和挑战

个人感觉这些题目应该是他们实际工作中的问题，通过面试找更多的思路，面试两个人，一个hr，一个算法博士（第一次面试的女博士）。