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中國遠(yuǎn)洋控股股份有限公司 面試 (共41條面試經(jīng)驗(yàn)分享)

面試感覺

面試難度

  • 面試難度指數(shù):
  • 56
  • 0%
  • 6%
  • 72%
  • 21%
  • 0%

應(yīng)聘途徑

中國遠(yuǎn)洋控股股份有限公司面試經(jīng)驗(yàn)(共41條) 最近更新時(shí)間:2022-07-13 15:34:50

投資經(jīng)理面試經(jīng)驗(yàn)(北京) - 中國遠(yuǎn)洋集團(tuán)
2024-08-26 15:38:55 | 網(wǎng)上申請(qǐng)
面試過程:

首先就是今天一面一面是人力主管,然后介紹同體的經(jīng)營(yíng)情況以及自身的學(xué)習(xí)和工作情況,第二輪是部門監(jiān)理面試部門間里面主要是外面投資的一些項(xiàng)目,自己投資經(jīng)驗(yàn)以及自己的性格以及對(duì)投資項(xiàng)目的一個(gè)整體???,第三個(gè)第三輪面試是集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)面試,面試主要就是你的崗位選擇也對(duì)對(duì)公司的理解以及企業(yè)文化的認(rèn)同感另一方面就要對(duì)于公司有貨的發(fā)展,自己能夠做出貢獻(xiàn),對(duì)最后形象總結(jié)

面試官問的面試題:

中國遠(yuǎn)洋集團(tuán)投資經(jīng)理面試題

第一輪面試是人力主管面試,他主要是為自己的學(xué)習(xí)情況,工作情況以及自己的工作選擇的渠道,以及以后對(duì)未來的工作打算第二人面試是部門經(jīng)理面試玻璃面的題目是自己對(duì)投資崗位理解以及怎么去完成這項(xiàng)工作以及自己的職業(yè)定位和未來的打算第三輪面試是機(jī)票電臺(tái)面試他的體溫問題是第一個(gè)對(duì)公司且認(rèn)同,回答的是引導(dǎo)用戶,然后用心服務(wù)用戶問題是自己對(duì)崗位職責(zé)的理解,以及怎么去完成崗位物流生活的專業(yè)和工作經(jīng)驗(yàn),非常符合集團(tuán)崗位,然后第一崗位能夠發(fā)揮財(cái)務(wù)和投資的知識(shí)等等

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技術(shù)崗面試經(jīng)驗(yàn)(北京) - 中國遠(yuǎn)洋集團(tuán)
2021-11-01 16:17:39 | 網(wǎng)上申請(qǐng)
面試過程:

公司在朝陽,簡(jiǎn)歷過了會(huì)直接電話聯(lián)系你,約定面試時(shí)間,分本地應(yīng)該可以改線上面試。面試當(dāng)天直接去公司,先在門外提交一份簡(jiǎn)歷,就可以去面試房間旁邊的休息室等待,輪到會(huì)喊人。我穿了休閑西裝,但是大部分人都穿了非常正式的黑西裝白襯衣,有男生打領(lǐng)帶。初試是在同一房間,有三桌,同時(shí)進(jìn)行一對(duì)一的面試。

面試官問的面試題:

中國遠(yuǎn)洋集團(tuán)技術(shù)崗面試題

先直接自我介紹,我自我介紹說的還算詳細(xì)。我填報(bào)了兩個(gè)意向地區(qū),問我更傾向于去哪個(gè)。問我怎么看房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。說一下很有成就感的一件事。說一下自己的突出優(yōu)勢(shì)。我是女生報(bào)了工程崗,所以跟我講了講可能要去工地現(xiàn)場(chǎng),不太會(huì)要女生,是否考慮轉(zhuǎn)崗??傮w感覺挺輕松的,問的問題都比較基礎(chǔ),初試還是挺簡(jiǎn)單的。

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數(shù)據(jù)挖掘研究員面試經(jīng)驗(yàn)(北京) - 中國遠(yuǎn)洋集團(tuán)
2023-10-24 15:47:28 | 網(wǎng)上申請(qǐng)
面試過程:

首先電話面,問了下自己的技術(shù)棧和對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的了解,數(shù)據(jù)挖掘的完整流程是什么,然后第二天是視頻面試,針對(duì)簡(jiǎn)歷中的項(xiàng)目進(jìn)行提問,最后因?yàn)榧夹g(shù)棧和公司中的項(xiàng)目要求不匹配掛掉了。

面試官問的面試題:

中國遠(yuǎn)洋集團(tuán)數(shù)據(jù)挖掘研究員面試題

問題首先針對(duì)自我介紹中提到的論文進(jìn)行簡(jiǎn)單提問,然后是數(shù)據(jù)挖掘模型為什么會(huì)有過擬合,如何預(yù)防或克服過擬合,然后問了無監(jiān)督算法和有監(jiān)督算法的問題,接著提出了一個(gè)他們項(xiàng)目中的一個(gè)問題需要用數(shù)據(jù)挖掘來解決,讓我提出解決方法,最后問了下推薦系統(tǒng)中的常用模型。

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