TalkingData 公司简介
在准备之前,先简单了解一下公司，这有助于你更好地理解其业务和文化。
（图片来源网络，侵删）
- 定位：中国领先的数据智能服务平台。
- 核心业务：为移动应用开发者、广告主、游戏公司、金融机构等提供包括用户增长、效果营销、数据风控、商业智能等在内的一站式数据服务。
- 技术领域：大数据、人工智能、机器学习、数据挖掘、用户画像、隐私计算等。
- 行业地位：在移动数据、广告监测等领域占据领先地位，客户覆盖互联网、金融、零售、汽车等多个行业。
了解这些背景,能让你在面试中更好地展现你与公司业务的契合度。
校园招聘全流程
TalkingData的校招流程通常比较规范,一般包括以下几个环节：
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网申
- 时间：通常在每年的 8月-10月 是校招的黄金时期，具体时间需关注其官方招聘网站、微信公众号或各大高校就业信息网。
- 渠道：官方招聘网站、BOSS直聘、前程无忧、智联招聘、牛客网等。
- 关键：务必仔细填写简历，并根据应聘岗位的要求进行针对性修改。
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笔试
（图片来源网络，侵删）- 对象：技术岗（算法、开发、数据等）通常会有在线笔试。
- 行测题：逻辑推理、言语理解、图形推理等，考察基本素质。
- 专业知识题：根据岗位不同，考察内容差异很大。
- 算法岗：LeetCode原题或类似题型居多，涉及数据结构、算法、机器学习基础等。
- 开发岗：编程题（C++/Java/Python）、计算机网络、操作系统、数据库等基础知识。
- 数据岗：SQL查询、数据分析、统计学、Python/R编程等。
- 平台：通常使用牛客网作为笔试平台。
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技术面试
- 轮次：一般有1-3轮技术面试。
- 形式：视频面试或现场面试。
- 项目深挖：面试官会详细询问你简历上的项目经历，包括项目背景、你的角色、技术栈、遇到的难点以及如何解决的，这是重中之重。
- 基础知识：围绕你的技术方向进行提问。
- 算法：常用算法（排序、查找、动态规划、机器学习算法）的原理、优缺点、适用场景。
- 开发：编程语言特性、多线程、JVM、数据库索引、网络协议（TCP/IP, HTTP）等。
- 数据：SQL（JOIN, 子查询, 窗口函数）、数据清洗经验、特征工程、常用模型（逻辑回归、XGBoost等）。
- 编程题：可能会在面试中要求现场手撕一道算法题或设计题。
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HR面试
- 目的：考察你的综合素质、求职动机、职业规划、薪资期望以及与公司文化的匹配度。
- 常见问题：
- 为什么选择TalkingData？
- 你对我们公司的业务有什么了解？
- 你的职业规划是什么？
- 你最大的优缺点是什么？
- 你有什么问题想问我们吗？（一定要准备有深度的问题）
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Offer发放
通过所有面试后,HR会与你联系沟通Offer细节，包括薪资、岗位、工作地点等，并发送正式的Offer Letter。
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主要招聘岗位类型
TalkingData的校招岗位主要分为以下几类：
| 岗位类别 | 子方向 | 主要职责 | 所需技能 |
|---|---|---|---|
| 算法类 | 机器学习算法、数据挖掘、自然语言处理 | 构建和优化推荐系统、用户画像、风控模型、广告投放模型等。 | 扎实的数学基础（线代、概率论、微积分）、熟悉常用机器学习/深度学习框架、有Kaggle等竞赛经验或相关项目经验者优先。 |
| 研发类 | 后端开发、数据开发、客户端开发 | 负责数据处理平台、广告系统、数据API等后端服务的开发和维护。 | 熟练掌握至少一门编程语言、熟悉数据结构与算法、了解数据库、操作系统、计算机网络等基础知识。 |
| 数据类 | 数据分析师、数据产品经理 | 通过数据挖掘和分析，为业务部门提供决策支持；或设计数据相关的产品功能。 | 精通SQL、熟练使用Python/R进行数据分析、具备良好的业务理解能力和数据可视化能力。 |
| 其他职能类 | 产品经理、运营、市场、销售 | 负责产品规划、市场推广、客户关系维护等。 | 逻辑思维能力强、沟通表达能力好、对数据行业有热情。 |
面试经验与技巧分享
简历准备
- 量化成果：不要只写“负责了XX项目”，要写“通过优化XX算法，使模型准确率提升了X%”或“负责处理了XX GB的数据，为业务决策提供了支持”。
- 项目为王：对于技术岗，项目经历是简历的灵魂，选择1-2个你最有深度、最能体现你能力的项目，详细描述。
- 关键词匹配：仔细阅读岗位描述，将JD中的关键词（如“XGBoost”、“Flink”、“用户画像”）巧妙地融入你的简历中。
笔试准备
- 刷题：技术岗，尤其是算法岗，刷LeetCode是必须的，重点掌握数组、字符串、链表、树、动态规划、回溯等高频题型，牛客网上的往年真题也要多做。
- 复习基础：对于开发岗，重温《计算机网络》、《操作系统》、《数据库系统概论》等经典课程，对于数据岗，把SQL练熟，多练复杂的查询和窗口函数。
技术面试准备
- 项目复盘：把简历上的每一个项目都从头到尾过一遍，准备好被“拷问”，能清晰地画出系统架构图、数据流图，并讲出技术选型的理由。
- “知其然，知其所以然”：不仅要会用某个技术，还要理解其底层原理，面试官问“为什么XGBoost比GBDT好？”，你需要从正则化、并行计算、缺失值处理等多个角度回答。
- 展现热情和潜力：如果遇到不会的问题，不要慌，可以坦诚地说“这个问题我目前了解不深，但我认为可以从XX角度去思考，或者我之后会去学习一下”，展现出良好的学习能力和解决问题的思路比死记硬背更重要。
HR面试准备
- 做足功课：深入了解TalkingData的业务、产品、企业文化，可以看看他们的官网、公众号文章、行业报告。
- 真诚沟通：回答问题要真诚，展现你的职业素养和对未来的思考。
- 准备提问：准备2-3个有水平的问题，
- “请问新员工入职后会有什么样的培训体系来帮助我们快速成长？”
- “我了解到公司在隐私计算领域有布局，请问这个业务线未来的发展是怎样的？”
- “团队目前的技术栈是怎样的？对于技术新人有什么样的要求和期望？”
信息渠道与时间节点
- 官方渠道：
- TalkingData招聘官网：最权威的信息来源。
- TalkingData官方微信公众号：如“TalkingData”，会第一时间发布招聘信息。
- 第三方平台：
- 牛客网：不仅可以刷题、看面经，还能直接投递简历。
- BOSS直聘、前程无忧：关注TalkingData的官方招聘账号。
- 校园渠道：
关注学校就业指导中心发布的宣讲会和招聘会信息。
时间节点提醒：TalkingData的校招启动较早，通常在9月会集中进行网申和笔试，如果你是应届生，建议从暑假（7-8月）就开始准备，包括刷题、复习基础和打磨简历。
祝你求职顺利,成功拿到心仪的Offer！
