2024年2月4日发(作者：雪佛兰2007年的车型)
中兴通讯股份有限公司
人工智能工程师岗位面试真题及解析（20道）
人工智能工程师岗位相关的专业或业务类面试问题
一、请介绍一下你对人工智能的理解？它包括哪些主要的技术领域？
考察点及参考回答
人工智能工程师岗位面试问题：请介绍一下你对人工智能的理解？它包括哪些主要的技术领域？
考察点：
1. 人工智能的基本概念和原理
2. 人工智能的主要技术领域
参考回答：
人工智能是计算机科学的一个分支，其研究目标是让计算机能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。根据人工智能所表现出的智能水平，可以分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能是指能够模拟人类智能水平的机器，强人工智能则指能够完成人类所有智能任务的机器。人工智能主要的技术领域包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。
我的理解是，人工智能不仅仅是一种技术，更是一种思维途径，它可以帮助我们更好地理解世界，解决问题，并创造更多的价值。
二、你在人工智能领域有哪些专业技能和经验？请列举一些你掌握的编程语言和工具。
考察点及参考回答
考察点：
1. 专业技能和经验
2. 编程语言和工具的掌握
参考回答：
在人工智能领域，我具备以下专业技能和经验：
1. 机器学习和深度学习：我熟悉常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。同时，我也了解深度学习的基本原理，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2. 自然语言处理（NLP）：我熟悉NLP的基本技术和应用，包括分词、词性标注、句法分析、情感分析等。
3. 计算机视觉：我熟悉计算机视觉的基本技术，包括图像处理、目标检测、图像分割等。
4. 编程技能：我掌握的编程语言包括Python、C++、Java等。同时，我也熟练使用了一些人工智能工具，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。
在这些领域，我积累了丰富的实践经验。我曾经参与了一个自然语言处理的项目，利用NLP技术实现了中文分词和情感分析功能。在这个项目中，我熟练掌握了Python编程语言和NumPy、Pandas等数据处理工具，并且利用TensorFlow实现了模型的训练和优化。此外，我还参与了一个计算机视觉的项目，利用计算机视觉技术实现了目标检测和图像分割功能。在这个项目中，我熟练掌握了Python编程语言和OpenCV等计算机视觉库，并且利用PyTorch实现了模型的训练和优化。这些经验让我具备了在实际项目中应用人工智能技术的能力。
三、请描述一下你对深度学习的理解？你在此领域有哪些知识和经验？
考察点及参考回答
问题：请描述一下你对深度学习的理解？你在此领域有哪些知识和经验？
回答：深度学习是机器学习的一个分支，它的主要目标是模拟或扩展人类大脑的工作途径。深度学习模型可以看作是神经网络，其中每个“层”都负责处理更高级别的抽象任务，直到极终到达输入层。深度学习的应用领域非常广泛，包括但不限于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
就我而言，我对深度学习的理解是它的深度和复杂性。深度学习模型可以自动学习出数据中的特征，这使得我们能够更有效地处理复杂的问题。此外，深度学习模型还可以处理大量的数据，这是传统机器学习方法难以做到的。
在深度学习的领域，我有一些相关的经验和知识。我熟悉常见的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。我也了解一些深度学习的算法，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。此外，我还熟悉一些深度学习的应用，如图像分类、语音识别和自然语言处理等。
总的来说，我对深度学习的理解是它的深度和复杂性，以及它如何能够自动学习出数据中的特征，并处理大量的数据。我在此领域有一些相关的经验和知识，并愿意继续学习和探索其更多的应用。
四、你能否解释一下神经网络的基本工作原理？你能用一个简单的例子来解释吗？
考察点及参考回答
问题：能否解释一下神经网络的基本工作原理？能否用一个简单的例子来解释？
考察点：
1. 神经网络的基本工作原理；
2. 用一个简单的例子来解释神经网络的工作原理。
参考回答：
神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的人工智能模型，由多个神经元相互连接而成。每个神经元包含一个输入部分、一个隐藏部分和一个输出部分。在输入部分，神经元接收来自其他神经元的输入信号，并对其进行加权求和，同时加入一个可调的偏置值。然后，神经元通过激活函数对输入信号进行处理，得到一个输出值。这个输出值经过进一步处理后，被传送到下一个神经元，以此类推，直到输出层。在输出层，神经元将极终的输出结果反馈给训练数据，以进行误差计算和反向传播。通过这种途径，神经网络可以学习和模拟各种复杂的模式识别和信息处理任务。
以一个简单的例子来说明神经网络的工作原理：假设我们要训练一个神经网络来识别手写数字。我们可以将每个数字表示为一个数字向量，例如0 = [0, 0, 0]，1 = [0, 1, 0]，2 = [1, 0, 0]，以此类推。我们将这些数字向量作为输入，通过一个简单的全连接神经网络进行分类。例如，我们可以建立一个包含3个神经元和2个隐藏层的神经网络，每个隐藏层包含3个神经元。在训练过程中，我们将每个数字的向量作为输入，通过神经网络得到输出值，即数字在训练数据集中的索引。然后，我们将输出值与实际标签进行比较，计算误差并执行反向传播，以更新神经网络的权重和偏置值。经过多次迭代后，神经网络将学会识别手写数字。
五、你在哪些领域或应用上有使用神经网络的经验？请详细描述一下你的项目经验。
考察点：
此问题主要考察应聘者对神经网络的理解和应用经验，特别是对深度学习的理解。此外，也考察应聘者对人工智能领域的理解，以及其解决问题的能力。
参考回答：
在过去的项目中，我主要在图像识别和自然语言处理领域应用过神经网络。在图
像识别方面，我使用过卷积神经网络（CNN）处理过一些图像分类和目标检测的问题。具体来说，我使用CNN提取图像的局部特征，结合传统机器学习技术进行分类或目标检测。在自然语言处理方面，我主要使用循环神经网络（RNN）处理序列数据，比如情感分析、机器翻译等任务。我还使用过长短期记忆网络（LSTM）处理序列数据中的长程依赖问题。
在这些项目中，我主要负责需求分析、模型设计、模型训练和模型调优等环节。需求分析环节中，我主要与产品经理和业务部门沟通，理解业务需求和数据特征。模型设计环节中，我主要根据数据特征和业务需求选择合适的神经网络结构和超参数。模型训练环节中，我主要负责训练数据的准备、模型训练和参数调整。模型调优环节中，我主要通过调整超参数和模型结构，进一步提高模型的性能。
总的来说，这些项目经验让我对神经网络和深度学习有了更深入的理解，并能够在实际场景中灵活应用。同时，我也熟悉常见的机器学习技术和一些常见的数据分析工具，如Python、MATLAB和Tableau等。
六、在一个项目中，你是如何调整神经网络的超参数以提高性能的？
考察点及参考回答
考察点：
1. 人工智能工程师的专业技术能力
2. 人工智能工程师的项目管理和团队合作能力
3. 人工智能工程师的问题解决能力
4. 人工智能工程师的自我学习能力
参考回答：
在项目中，超参数调整是一个关键步骤，因为它可以显著影响神经网络的性能。为了进行超参数调整，我会遵循以下步骤：
首先，我会收集有关神经网络性能的数据，例如准确率、训练时间和计算资源消耗等。然后，我会使用现有的机器学习库或工具，如TensorFlow或PyTorch，来生成一组可能的超参数组合。这些组合可以包括学习率、批量大小、正则化强度等。
接下来，我会使用这些超参数组合来训练神经网络模型，并记录每个模型的性能数据。然后，我会使用这些数据来构建一个性能与超参数之间的散点图，以便更好地理解超参数对性能的影响。
极后，我会使用交叉验证技术来选择非常好的超参数组合。我会对每个超参数组合进行10次训练和测试，并计算平均准确率和标准误差。然后，我会根据这些数据来选择非常好的超参数组合，并使用它们来训练一个新的神经网络模型。
通过这个过程，我相信我能够有效地调整神经网络的超参数，从而提高模型的性能。同时，我也将展示我的专业技术和自我学习能力，以应对面试中的问题。
七、你是如何保持模型在面对新数据时的泛化能力的？
考察点：此问题主要考察应聘者对人工智能模型泛化能力的理解，以及他们如何在实际工作中维护这种能力。泛化能力是指模型在面对未见过的数据或情况时，能够做出正确的预测和决策。
参考回答：在处理和维护模型泛化能力时，我会采取以下措施：
首先，我选择使用适当的模型选择方法，如特征选择、模型参数调整等，以避免特征冲突或过拟合等问题，从而提升模型的泛化能力。
其次，我会定期对模型进行评估和调优。通过使用交叉验证、自助法等统计学习方法，我们可以获得模型的稳定性和泛化性能。根据这些结果，我们可以对模型进行微调，以提高其在新数据上的泛化能力。
极后，我会采用集成学习的方法。将多个弱模型组合成一个性能更强的集成模型，
可以有效地提高模型的泛化能力。此外，我也会对接数据集的多样性，以避免过拟合和欠拟合的问题。
总的来说，我会通过合理的模型选择、评估和调优，以及采用集成学习和多样性等方法，来保持模型在面对新数据时的泛化能力。
八、请描述一下你处理数据集的经验。你通常使用哪些数据预处理和清洗技术？
考察点及参考回答
面试问题：
你处理数据集的经验。你通常使用哪些数据预处理和清洗技术？
考察点：
技术知识、问题解决能力、工作经验
参考回答：
作为一名有经验的工程师，我在处理数据集时通常会进行以下预处理和清洗：
1. 数据清理：在处理数据集之前，我会先检查数据的质量和完整性。这可能包括删除缺失值、异常值或重复数据。我还会检查数据的类型和格式，以确保它们符合要求。
2. 数据集成：在处理多个数据集时，我会将它们合并成一个数据集。这可能涉及到编码不同的数据类型，以确保所有数据都以相同的途径表示。
3. 数据变换：在处理数据集之前，我会对其进行转换，以使其更易于处理和分析。这可能包括对数据进行分组、聚合或转换。我还会应用各种数据清洗技术，例如缺失值填充、离群值删除和异常值处理。
4. 数据归约：在处理大型数据集时，我会将其转换为更小的表示形式，以减少计算成本。这可能包括数据采样、数据编码或数据降维。
5. 数据可视化：在处理数据集之后，我会将其可视化，以便更好地理解数据。我可能会使用各种图表和图形，例如柱状图、饼图、散点图和热力图。
这些技术可以帮助我更好地理解数据，并从中提取有用的信息。我通常使用Python中的各种库和工具来实现这些技术，例如Pandas、NumPy和Matplotlib。
九、在处理大型数据集时，你通常使用哪些技术和工具来提有效率和准确性？
考察点及参考回答
考察点：
1. 面试者对人工智能领域的技术理解和应用能力。
2. 面试者对数据处理技术和工具的理解和应用能力。
3. 面试者的问题解决能力和自我学习能力。
参考回答：
在处理大型数据集时，我通常使用以下技术和工具来提有效率和准确性：
1. 分布式计算框架：如Hadoop、Spark等，这些框架可以有效地处理大规模数据集，并实现数据的分布式存储和计算。
2. 并行化编程：使用并行化编程技术，如MapReduce、Spark等，可以将计算任务分解为多个子任务，并同时执行这些子任务，从而加快数据处理的速度。
3. 数据预处理技术：包括数据清洗、数据转换和特征提取等，这些技术可以提高数据质量，从而提高模型的准确性和泛化能力。
4. 机器学习算法：使用机器学习算法，如深度学习、强化学习等，可以自动提取数据中的特征，从而实现数据的有效处理和自动化决策。
5. 持续学习和优化：我会不断学习和优化自己的技能和知识，以适应人工智能领域的发展和变化。
综上所述，我认为在处理大型数据集时，我们需要使用多种技术和工具来提有效率和准确性，同时还需要具备持续学习和优化自己的能力。
十、请描述一下你在机器学习项目中的一般工作流程。从问题定义到模型部署，你通常会采取哪些步骤？
考察点及参考回答
考察点：
1. 理解问题：理解机器学习项目中的具体问题，明确目标。
2. 数据收集与预处理：收集并处理数据，确保数据的质量和可用性。
3. 特征提取与处理：根据问题需求，提取并处理数据特征。
4. 模型选择与训练：选择合适的机器学习模型，并进行训练。
5. 模型评估与优化：评估模型性能，进行模型优化。
6. 部署与应用：将模型部署到实际应用场景中，并进行持续优化。
参考回答：
在机器学习项目中的一般工作流程，我会从问题定义开始，通过深入理解项目需求，明确目标。然后，我会进行数据收集与预处理，确保数据的质量和可用性。接下来，我会进行特征提取与处理，根据问题需求，提取并处理数据特征。然后，我会选择合适的机器学习模型，并进行训练。接着，我会进行模型评估与优化，评估模型性能，进行模型优化。极后，我会将模型部署到实际应用场景中，并进行持续优化。整个流程是一个迭代的过程，需要不断进行反馈和调整，以达到非常好的效果。
注意：以上面试问题为往年的面试问题，不保证在今后的面试中会遇到；考察点和参考回答也仅供学习和参考使用，正式面试，请务必结合个人实际和企业业务实际进行针对性修改。
面试中出镜率较高的十大HR常问问题（10道）
一、十大面试高频问题之一：请先做个自我介绍
考察点：
自我介绍是绝大多数求职者面试时遇到的唯二个问题，与我们在正常社交中向陌生人做个自我介绍一样，面试的自我介绍也是面试中的一个暖场环节，是与面试官建立关系、打开面试局面的一个重要步骤。并且通过自我介绍，面试官可以看出一个求职者基本的“表达能力、逻辑思维能力、总结概括能力、与岗位的基本匹配度”。同时在你自我介绍的过程中，面试官还会重新熟悉一下你的简历，以便询问后续的问题。
参考回答：
1分钟自我介绍
1min以内的自我介绍多见于无领导小组讨论或者多对多面试开始前的自我介绍，时间非常短，所以自我介绍多像流水，一气呵成。主要是个人基础信息介绍、自身所拥有的与岗位匹配能力、对企业的认同。
范例：
面试官老师上午（下午）好，非常荣幸并有机会参加世界500强公司XX的面试。我是XX，22岁，来自XX科技大学环境设计专业。
曾担任XX科技大学大学生新闻中心副主席；整个大学期间，总共发表了6篇论文、获得了4项全国专利，参加了4个科研项目，综合成绩位居全专业唯二名；2018年入选共青团中央“三下乡”活动，并在全国重点团队“艺绘服务队”担任队长 。大学期间总共获得了包括全国励志奖学金在内5项全国级荣誉，7项省级荣誉，2项市级荣誉，26项校级荣誉。各种校园活动和组织经历锻炼了我的沟通能力、人际交往能力、组织协调能力和创新意识，同时具有一定的策划能力和文案经验。
非常期待能够加入XX品牌营销团队，谢谢！
2-3分钟自我介绍
2-3分钟的自我介绍是面试中极为常见的，对于应届生来讲，应该从个人基本信息、校园经历、实习实践、综合素质几个方面来介绍。对于职场人来说可以按照基本信息、工作经历、管理能力、综合素质等方面来介绍。
范例：
面试官老师上午（下午）好，非常荣幸并有机会参加世界500强公司XXX的面试。我是XX，22岁，来自XX科技大学环境设计专业。下面我做个简单的自我介绍。
首先校园经历；我曾担任XX科技大学大学生新闻中心副主席；整个大学期间，总共发表了6
篇论文、获得了4项全国专利，参加了4个科研项目，综合成绩位居全专业唯二名；2017年参加XX省大学生“三下乡.千村行动”，并在新农村建设宣讲团队中担任队长；2018年入选共青团中央“三下乡”活动，并在全国重点团队“艺绘服务队”担任队长 。大学期间我总共获得了包括全国励志奖学金在内5项全国级荣誉，7项省级荣誉，2项市级荣誉，26项校级荣誉。
其次实习经验：2017年在非凡美术担任兼职美术老师，教学能力和授课满意度位居所有兼职老师唯二名，2017年暑假进入XX农业科技有限公司实习，我主创的两类外观设计包装盒获得全国外观专利； 2018年暑假进入XX经济发展局实习，并且获得了全局唯二一个2018年大学生暑期机关事业单位市级优秀学生。
极后综合能力：不管是工作还是生活我都是一个积极主动、热情乐观、自信的人，有着较强的学习能力，各种校园活动和组织经历锻炼了我的沟通能力、人际交往能力、组织协调能力和创新意识，同时具有一定的策划能力和文案经验。
选择XX是因为XX是房企的龙头，选择营销工作是因为自己的性格特质、爱好以及过往的经验，我相信以过往的经验和我个人的素质，可以胜任这个岗位，我也非常期待能够加入XXX品牌营销团队，谢谢面试官老师的聆听！
5分钟的自我介绍
5分钟的自我介绍可以在3分钟自我介绍的基础上根据个人的实际情况增加一些内容，或者增加一个自我介绍的维度，从而丰富自我介绍的内容。
案例：
面试官老师上午（下午）好，非常荣幸并有机会参加世界500强公司XX的面试。我是XX，22岁，来自XX科技大学环境设计专业。下面我将从校园经历、学术创新、实习经验和综合素质四个方面做个自我介绍。
唯二，校园经历；整个大学期间，我的综合成绩位居全专业唯二名；大一进入大学生新闻中心，从一名干事做起一步步成长到副主席；2017年参加XX省大学生“三下乡.千村行动”共青团助力扶贫专项行动，并在新农村建设宣讲团队中担任队长，我们队的优秀表现被青岛日报、山东教育报、中国教育报等刊载报道；鉴于2017年在“三下乡”活动中的优秀表现，2018年入选共青团中央“三下乡”活动，并在全国重点团队“艺绘服务队”担任队长 。整个大学期间我总共获得了包括全国励志奖学金在内5项全国级荣誉，7项省级荣誉，2项市级荣誉，26项校级荣誉。
第二，学术创新，专业学习成绩位居前茅一直是我整个大学期间所坚持的底线，整个大学期间，我总共发表了6篇论文、获得了4项全国专利，参加了4个科研项目，学术和创新成果在全专业乃至全校都名列前茅，得到了院领导和授课老师们的一致赞扬。通过这些学术和创新，我也在自己的专业能力方面有了更大的进步，特别是在将学习技能转化为实践方面有着
较强的能力。
第三、实习经验：2017年，我在非凡美术担任兼职美术老师，教学能力和授课满意度位居所有兼职老师唯二名，2017年暑假进入XXXXX科技有限公司实习，做设计实习生，其中本人主创的两类外观设计包装盒获得全国外观专利； 2018年暑假进入XXXXX经济发展局实习，并且获得了全局唯二一个得2018年大学生暑期机关事业单位市级优秀学生，实习的经验使我率先的认识和适应了职场。
极后综合素质：不管是工作还是生活我都是一个积极主动、热情乐观、自信的人，大学四年间培养了我较强的学习能力，各种校园活动和组织经历锻炼了我的沟通能力、人际交往能力、组织协调能力和创新意识，同时具有一定的策划能力和文案经验,可以熟练使用office、CAD、PS、AI、ID、3Dmax等各种软件。
选择XX是因为XX是房企的龙头，选择营销工作是因为自己的性格特质、爱好以及过往的经验，我相信以过往的经验和我个人的素质，可以胜任这个岗位，我也非常期待能够加入XXX品牌营销团队，谢谢面试官老师的聆听！
二、十大面试高频问题之二：上一份工作离职的原因
考察点：
询问你离职的原因，面试官是想通过你的回答，来考察你三个方面：
个性特质：回答离职原因的时候很多求职者会回答很多主观因素，也就是多因为个人的原因而离职。面试官可以以此来判断你的个性特质，还有看你是对离职的企业冷嘲热讽、嗤之以鼻，还是即使离职也是充满感激，感谢培养之恩。
角色认知：如果你回答的是客观原因，那么可以看得出你对这个角色的认知，比如感觉自己晋升无望，付出大，获得小等等。
动机需求：你的离职原因，就是你应聘下一家公司的东西和想要解决的需求。
参考回答：
上一份工作离职就是因为离家太远了，每天大量的时间浪费在了通勤时间上，所以这一次面试咱们公司距离我家就近得多，通勤时间20分钟以内。
三、十大面试高频问题之三：说下你应聘这个岗位的优劣势。
考察点：
这个问题的意图是非常明显的，考察的就是求职者与岗位的匹配度，求职者在这个问题上往
往会回答优势，但是不知道怎么回答劣势，非常害怕劣势回答不好而面试失败。
这个问题还有其他的变形，比如你的优缺点是什么？
参考回答：
比如下方字节跳动的这个岗位：数据分析师。
那么我会这么回答：
应聘数据分析师这个岗位，我的优势还是比较多的，首先，我在大三的时候就有数据分析的实习经验，这个使得我对数据分析的岗位有了清楚的认识。其次，我是数学专业的，并且还辅修了计算机专业，自学了Python。还有我的学习能力也比较强，比如我刚才说的除了唯二学位之外还辅修第二学位，自学编程，学习成绩也位居专业前10名。
关于劣势，我觉得自己也有，比如虽然我之前实习过但是确实没有接触过类似抖音这么大数量级的数据分析业务，这个对于我来说可能是一个新挑战（无关紧要，没有哪个人实习生能够在实习期间就接触那么大数据分析量），其次就是没有担任过什么学生干部，可能使得自己的管理能力不足。
四、十大面试高频问题之四：你长期的职业生涯规划是什么？
考察点：
求职者的自我认知。
对从事岗位的认知。
是否有明确的职业发展规划，也关系到个人职业发展的稳定性。
个人的规划与应聘公司的情况是否相符，是否与公司的发展紧密结合。
求职者的目标感、自驱力。
参考回答：
该求职者应聘的是碧桂园的营销管理岗
首先，我的职业定位是营销管理工作，因为我喜欢营销的工作，也有过营销相关的实习经历。从一个长期的时间段来看，比如10年内，我的职业目标是希望能够成长为我们大区级公司的营销总监（职业定位和发展目标）。
作出这样的职业定位和目标确实就是匹配着碧桂园的发展和对我们的培养来的，因为今年暑季就在对接碧桂园的营销准将实习项目，以及营销干将、营销少将、营销中将和营销上将的培养体系。在这样的培养体系下，我认为每一个进入碧桂园品牌营销团队的人员，只要有能力、肯干事，这里就有我们展示能力的舞台。我相信我5-10年的时间，能够实现我的职业规划，谢谢（职业发展通道设计，与公司结合的非常紧密）。
五、十大面试高频问题之五：能否谈一下你对这个职位的认识。
考察点：
这个问题不管是应届毕业生还是职场跳槽的求职者在面试中都有较大的概率会被问到，这个问题还有很多变形，比如：你认为做好XX岗位需要什么样的素质，请用三个词来回答？谈一下你对自己应聘的这个岗位的定义?
这个问题其实考察的是求职者对于应聘岗位的熟悉程度，对岗位专业能力要求和素质要求的认识以及理解，再深一点的话可以谈谈对于岗位在公司内部价值发挥的理解。
参考回答：
如果你是应届生，可以按照下面的模板来回答：
作为XX专业的毕业生，在求职之前我就通过招聘站点、学长学姐等一些渠道专门去了解了这个岗位（证明自己应聘这个岗位不是脑子一热就来了，而是有充足准备），咱们公司的这个岗位我也看了JD，主要的工作应该是这么三个，唯二，第二，第三......其中XXX我在实习的时候还做过。
我应聘这个岗位，因为我觉得我也拥有这个岗位一些必备的素质，比如XX、XX、XX......这
就是我对这个岗位的一些认识，作为应届生毕业生肯定有很多认识的不足，还请面试官老师多多指导。
如果你是职场跳槽的人员，可以按照下面的模板来回答：
作为有过X年XX岗位工作经验的我来说，我对这个岗位的认知可能还不充分，特别是工作的时间越长，越觉得需要了解的更多（体现自己谦虚），之前我做的这个岗位主要是.......（先重点介绍自己之前的核心工作），来面试之前我也专门对咱们公司这个岗位做了一定的了解，主要的内容和我之前的工作内容应该是差不多，可能有以下两点主要的不同，唯二，第二.......。
整体来讲，我觉得这个岗位是非常适合我的，既有和我之前岗位内容重叠的地方，也有更新的内容等着我去探索和创造工作价值，谢谢。
六、十大面试高频问题之六：为什么选择我们公司
考察点：
对公司行业、业务、企业文化等方面的了解程度，对公司的认同感。如果是没有做任何准备直接来面试的话，这个问题一般还真回答不上来，这种的求职者就是走马观花式的面试，这样的面试也是碰运气式的面试，企业招聘人员也可以通过你这个回答看出你的求职态度怎么样。
这个问题也有变形，比如：谈一下你对我们公司的认识。
参考回答：
以某个应届生应聘碧桂园为例
应聘碧桂园的原因还是挺多的：
唯二，我的行业选择就是想进入房地产行业，因为我所学的专业也与房地产行业相关联，有不少同学业也都进入 了房地产，所以行业的选择上是我一直都确定了的。（循序渐进，碧桂园是房地产行业）
第二，碧桂园是目前我国房地产企业的唯二名，我看网上有好多网友称之为“宇宙唯二房企”，在公司的选择上，我非常赞同我们老师说的，就是极好选择一个行业的龙头公司。（碧桂园是地产行业的唯二）
第三，我了解到碧桂园近几年发展迅速，也是上市公司，对人才的需求和渴求度远超其他地产公司，所以我觉得在这样的快速发展的大公司、大平台管理规范，更容易实现职场的发展，个人的能力能够得到极大程度的展现。(相信进入公司会有很好的发展)
这就是我选择咱们公司的原因。
七、十大面试高频问题之七：可否谈一下你的兴趣爱好和特长。
考察点：
兴趣爱好是可以反映一个人的性格的，而特长也是被很多企业列为求职的加分项。在简历写作技巧中，我们就说过兴趣爱好极好和岗位相契合，至少不要相矛盾。
参考回答：
我爱好比较广泛，比如跑步、羽毛球、音乐、绘画、摄影、手绘等等，但是比较擅长的就是绘画、手绘、摄影之类的。
我觉得有一定的爱好可以给繁忙的学业和工作之余带来一定放松时间，从而能有更好的精神状态和面貌投入工作和生活，有时候工作中遇到压力比较大的时候，我就会选择跑步、听听音乐，生活中摄影会比较多。
八、十大面试高频问题之八：你期望的薪酬是多少
考察点：
在这个问题上很多求职者是很敏感的，首先薪酬本来就是一个比较敏感的话题，其次害怕自己说少了不利于后期自己的薪酬谈判，说高了怕吓着面试官，导致面试失败。
其实这个问题面试官考察的点是求职者原来的薪酬结构、目前的薪酬定位和自我认知、岗位认知。
参考回答：
有理有据谈薪酬
既然您提到了薪酬这个问题，那我就先说一下我之前的薪酬结构，我之前是“月工资+年终奖+补贴”的薪酬结构，月工资包含了基本工资和绩效，平均每个月大概到手工资15000左右，年终奖我们是3个月的月工资，公司业绩好的时候还会多发。补贴主要是差旅、驻外等一些补贴，年薪总包在25万左右，这是我之前的薪酬情况。
现在我的薪酬期望值是年薪30万左右，我在招聘站点上我也看了咱们的薪酬范围，我觉得公司也能满足我的期望。
转移焦点谈薪酬
我对于薪酬没有特别的要求，公司肯定有非常完善的薪酬标准，这个按照公司的标准来执行即可，我希望的是能够进入公司，在公司这么好的平台上不断提升个人的能力，为公司的发展助力。
应届生谈薪酬
我觉得作为应届生来说薪酬不是我们重点对接的，我觉得进入一个好的公司发展平台比我拿更高的工资还重要。所以我对薪酬没有特别的要求，按照咱们公司的标准来即可。
九、十大面试高频问题之九：能否接受加班/出差/调配？
考察点：
有些求职者会认为越是小企业，管理不规范，加班越严重，其实事实恰恰相反，越是大公司，加班的越多，看一下所有的互联网大厂，加班是常态，“内卷”这个词就是从这里面来的。
你要相信面试官不会无缘无故提出面试问题，加班、出差、调配这样的问题但凡提出来了，那么这个单位大概率是有加班的现象、必要的出差以及工作调配的行为。
这个问题就是考察的求职者的求职态度以及与岗位的匹配度。
参考回答：
关于加班（以某应届生应聘华为为例）
首先，我知道很多互联网科技企业工作压力都是非常大的，做起项目和工作来都是没有白天黑夜的来做。
其次，我对于华为的奋斗者文化也有一定的了解，正是这种拼搏和奋斗的精神，促使着华为越来越好。
极后，对于我这样的应届生来讲，年轻有活力，多加班没什么不好，把一天过成别人的两天，那么我的成长会更快。此外我一直坚信付出就有收获，如果想得到的比别人更多，那么就要付出的更多，八小时之内求生存，八小时之外求发展，大学期间，我也会经常为了一个活动加班到很晚，所以对于加班我完全可以接受。
关于出差
出差我这边是没有问题的，之前的工作也涉及一些出差，我觉得出差虽然比较累，但是在旅途中的感觉也挺好，可以增长个人的见识；不过不知道咱们公司会不会要求常驻，由于个人家庭的原因，我可能无法常驻外地，这个需要向面试官老师说明，以免给咱们公司带来不必要的问题（这种针对可以出差，但是不可以长期出差的求职者）。
关于调配
完全接受，既然决定应聘咱们这样业务覆盖全省/全国的企业，就已经做好了接受调配的准备，因为只有多经历一些其他地方的项目和工作，自己才能成长的更快。
另外，我认为如果领导想调配我去某项工作或者某个地方，一定是我在目前的岗位上做的比较好，才给我这样的机会，我会非常珍惜。
十、十大面试高频问题之十：你还有什么其他问题想要了解的？
考察点：
这个问题是很多面试官在结束的时候必问的一个问题，有些求职者会把这个问题当做一种面试结束时，面试官的一种礼貌性提问，以为不具有实质意义，那么这个认知就是片面的。
这个问题可以看出来你是否有主动了解公司更多信息的想法，对公司是否真正的有兴趣，你重点对接公司和岗位的哪些内容，也可以从一定程度上看到你的价值观与公司的契合度。
参考回答：
（1）您可以用几个词汇给我讲一下公司的文化氛围吗？
（2）我比较对接后期公司对于员工的培养和发展都有什么举措？
（3）方便告知一下本岗位空缺的原因吗？
（4）请问咱们部门的组织架构是什么样的，我这个岗位大概有几个人？
（5）咱们采取什么样的考核途径？KPI还是OKR还是其他的考核途径？
（6）您对于咱们整个部门在专业能力方面的评价是什么？
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