面试的是定向培养生，体验还不错，一共两轮面试（不算AI面），主要看学历吧，面试问题很简单，多对多，但是几乎只有一个人提问。

校招现场投递现场面试，面试官为分行负责人，二面要到宁波与总行的人面试；面试难度低，主要考察性格方面，投递的金融科技岗但是感觉分行招聘的重点在营销岗，感觉应该没戏了

招商银行宁波分行二面一共7分钟（一面是AI面），两分钟时间自我介绍，然后问了银行实习的收获，硕士是在香港线下上的吗？业务发展与合规之间的关系？想从事银行什么岗位的业务？现在人在哪为什么来宁波，之前有来过宁波吗（去的哪）还看哪些城市的机会？

会让站起来看下外形，询问在校经历，对一线营销的看法，在校经历，根据简历做出一些提问

1.自我介绍2.描述一个项目（生存分析）首先是数据清洗的过程。2.1缺失值填充，除了均值、众数还有哪些方法？应用场景分别是什么？答：固定值、均值、中位数、众数、前后数，knn取均值，随机森林（缺失变量做响应变量，其它变量+标签做自变量，用非缺失训练，预测缺失值）等。2.2分类变量，类型过多，要考虑合并，证据权重是什么意思？有提到信息增益和基尼指数。答：计算方式：事件百分比除以非事件百分比，取对数。证据权重衡量与总体分布的差异，相近意味着对于分类变量的两个子类来说，分布情况相同，预测能力相似。与卡方检验的思想类似，比较子类分布与总体分布的差异，差异接近的合并。分箱可以减小过拟合。2.3不平衡样本的处理，欠采样和过采样的方法都有哪些3.特征工程的一般步骤：3.1构造特征的思路3.2特征筛选的方法4.最后做出来的效果怎么样，有哪些评价指标。5.在项目中遇到过什么困难？以及怎么解决的。答：过拟合问题。纳入模型中的CT图像特征会比较多，需要进一步的处理。最后，说我专业背景与岗位比较契合，但是缺少业务上面的东西，所以就没怎么问业务问题。总结，项目深挖，细枝末节都要准备到位！

一面HR简单聊天，介绍一下基本信息二面技术面，问了一些机器学习的相关问题，包括集成学习，随机森林，优缺点等等

本来以为会是宝洁八大问那样子的问题，结果感觉全是在问你愿不愿意做销售。每一个题都有2min准备时间，最短答题时间1min，最长2min◆模拟面试（熟悉流程，不计入面试）○描述你的家乡◆正式面试○做个2min的自我介绍，包括学历背景，应聘岗位（包括地区），校园活动经验，实习经验，个人优缺点，兴趣爱好○说说你的行业选择和地区选择的原因，比如你选择宁波，有什么考虑因素○是否尝试过营销类的实习工作，你认为自己的性格是否擅长与陌生人打交道？是否愿意从事营销类工作？○请阐述，如你应聘的是定向培养岗，你有什么优势？是否接受业务推动岗？（业务推动岗和定向培养岗培养模式类似，不过需要之后通过自己的竞聘，去往心仪的岗位）看网上的说法，都说招行的销售业绩特别高，果然招聘对销售这块也特别看中，因为自己不是很喜欢销售类的工作，所以答的时候有一点勉强，虽然在尝试假笑，但感觉面试官也可以感受到我的尴尬，可能凉了(;´༎ຶД༎ຶ`)