阿里巴巴的面试流程是什么样子的?

在阿里巴巴面试通常会有3轮面试：

1、第一轮面试：

第一轮面试通常是电话面，面试官会提前打电话约定面试时间，在接到面试官电话时，不要紧张，如果自己尚未准备好面试，或者时间不方便，可以将时间约靠后一点，留下足够的时间缓冲。

面试的时候不用太紧张，面试你的工程师通常就是你所应聘岗位所在团队的成员，他是在为自己的团队挑选队友，因此，没有理由为难你。

2、第二轮面试：

如果你顺利通过第一轮面试，那么，大约一周后，将进行第二轮面试。第二轮面试的面试官通常是团队主管（不一定是你所应聘岗位所在的团队，因为存在“交叉面“防作弊）。

第二轮面试如果是程序员会考察程序员的能力水平，通过笔试和问答做出最后的判断。

3、第三轮面试：

在通过第二轮面试后，通常就进入到了技术“终面”，本轮通常由部门总监、HRD来面试。主要面试个人的心理素质，职业素养以及为人待物的能力族或改。

如果面试者可以顺利通过3论面试就可以收到来自阿里巴巴的offer了。

1、基础知识的掌握

阿里的技术面试通常是一个由浅入深的过程。起初，面试官会根据岗位要求问一些技术相关的基础问题。当然团培“基础”二字的含义并不是简单，如果没有充分的准备和足够的积累，也容易被拒绝。

根据面试经验，超过一半的应聘者在这个环节被拒绝，因此，建议应聘者切勿“裸考”，否则留下一个“基础不扎实”的面试记录，短期内再应聘阿里的成功率就很低了。

2、应变能力

阿里面试官会通过设计类问题来兆判考查应聘者的“应变能力”。

例如，给一个具体的问题，要求应聘者给出设计方案，比如设计一个交通信号灯系统，一个中国象棋系统，一个问答系统，一个在线购物网站等等。要求画出模块图，给出关键的API的定义或者类和类之间的关系。

进入互联网大厂一般都是“过五关斩六将”，难度堪比西天取经，但当你真正面对这些大厂的面试时，有时候又会被其中的神 *** 作弄的很是蒙圈。

近日，某位程序员发帖称，自己去阿里此蔽面试，三面都过了，却被无理由挂了，阿里某部门HR还问他为何不考虑阿里。当时这位程序员内心里恐怕默默说了句“你为什么不上清华，是因为不喜欢吗？”故而发帖向广大网友吐槽。

原贴如下：

楼主表示，自己发这个帖子只是想吐槽一下：这次给我打电话的阿里同学，之前面阿里的时候，也遇到过很nice的同学，那个内部帮我查我三面面试结果另一个阿里的同学其实就很好，全程跟踪，语气平和，虽然最后我还是没去他们部门面试吧。所以感觉公司大了，真的会遇到各种人吧。祝大家面试都能遇到好的面试官。

不少人向楼主一样感慨，太真实了，现实工作中森晌州，还真就有能一直重复一个已经被回答的问题（其实就是硬逼着你承认他心中的答案）

还有网友也跟大家吐槽自己在面试中遇到的这种情况：和我一样啊，最后给我的理由是项目的经历不符合要求

也有网友吐槽“暗讽”：太他妈飘；每次接阿里的电话都带着敬仰；这tm可是大名鼎鼎的阿里，是你的爷，是你职业生涯巅峰，你竟然不考虑？？？爸爸问你话呢；难怪阿里的电话被标记为了骚扰电话不无道理

还有人给楼主支招：反问他为什么要考虑；你应该直接挂电话的；阿里给我打电话，我直接回复对阿里没兴趣；建议以后我司的面试官都先测完智商，再给候选人打电话；

也有人给楼主分析三面过了还被挂的原因，而楼主也猜测有可能在刷KPI。

阿里以及其他的互联网大厂技术类社招，一般分为四个轮次，第一、第二轮都是技术面，然后是主管面和HR面。

技术面除了必须要会的编程题目，个人的沟通表达能力、学习能力同样也很重要；相对于技术面，谨李主管面则会更加注重考察求职者的其他维度是否与团队相匹配，比如：逻辑思维和沟通能力；最后的HR面相对常规一些。HR面试完之后，后续可能还有一轮leader面。

大厂虽苦难熬，但有能力的同学进入大厂工作利大于弊，因为能和这个行业国内最优秀的人一起共事，收获的眼界和方法等等都是不可比拟的。

你觉得呢？

首先，自我介绍。

我：“我做过两个项目。写过几篇论文和专利。还参加过阿里巴巴大数据竞赛。同时，出于个人兴趣，我还阅读了一下HDFS的少部分源码，理解了一下HDFS的核心思想，实现了一个功能非常简单，并且还不完善的HDFS。”

面试官1：“说一说你写的论文中的某一篇的创新点？”

我：“我写的文章或者专利，主要遵循一个原则：将已有的理论或者模型应用到新的场景中。所以，都是偏向应用的。重点说说这篇论文吧。首先，从奇异值分解说起吧……”

大概讲了几分钟后，面试官1打断我：“你做的这些东西都偏向数据挖掘方向，为什么没有投数据挖掘呢？”

我：“因为，按照我的理解，数据挖掘这个岗位需要对机器学习算法有深入研究，然而，我做的偏向于对数据挖掘算法的应用。所以，我想投研发，偏向数据挖掘和分布式方向，从基础做起。”

面试官1：“其实，你的优势陆铅是做过数据挖掘。这样吧，我先找一个数据研发的面试官对你进行一下面试。等会儿，你再来我这。”

虽然自己也系统穗仔地学习过机器学习算法，但是接触时间太短（几个月），研究不够深入，只在比赛中用过少数几种算法：LR、RF和GBRT。自己的优势在于对数据的理解和特征的提取，以及算法的应用。

而算法推导过程并不清楚，只是理解了其思想。我怕被问得太细致，所以不是很情愿。不过，在面试官1的坚持下，最终还是同意了。

看到第二个面试官的牌子上写着“数据研发”，我稍微舒了口气；幸好不是“数据挖掘”。

今年，“数据研发”岗位招人挺多的，很多都是去小微金服。面试完之后，我觉得“数据研发”的岗位要求是这样子的：

熟练掌握基本的SQL语句；因为有一道笔试题目。我觉得阿里应该用自己的ODPS-SQL（类似于Hive）进行数据研发，虽然这个平台挺复杂的，但是面试的时候的要求并不高。只要掌握基本的内建函数和SQL语句就行了：select, group by…

我在比赛过程中，写过几万行SQL代码（去重之后几千行），没有用到过索引和视图；经常用到内建函数，偶尔使用UDF（用户自定义函数）。但是，写的代码不包含索引、视图和UDF。也没有考优化（其实我也不懂）。

有数据研发方面的相关经历，面试官似乎很注重这一项。我参加过阿里巴巴大数据竞赛。

对数据研发有一些自己的看法。这个很关键，一定要思路清晰。我主要在讲比赛中的模型：数据的预处理->训练集、预测集->特征提取->进一步处理->正负样本比例->训练->预测。

当然会用写MapReduce的话就过更好了。阿里的平台提供了MapReduce，估计工作中会用到。

然后，跟第二个技术面试官开始交流。

面试官2：“自我介绍一下吧。”

我：“刚才介绍过其他经历了。那我主要介绍下与数据研发相关的经历吧。”然后，简单说了下自己参加的阿里巴巴大数据竞赛。

面试官2：“行。先做一道题目吧。”

面试官给了我一道SQL的题目：给定一个表，共四列：user_id, brand_id, time, cnt(花的钱数)。从这个表里面选出用户B对每个品牌brand购买的总额度。

一看到，有点窃喜，这跟我竞赛做的东西太相似了。

跟面试官进行简单沟通后，很快写出来了。不过还是怕做错，检查了很久才拿给面试官2。顺便提了一下，如果需要处理字符串的话，我会用ODPS-SQL里面的UDF。面试官看了下程序，没说什么，就放到了一边。

后面，我们主要在讨论阿里巴巴大数据竞赛：我做了什么，用什么模型、算法做的，准确率是多少。（这块讨论时间最多）

还好，猜悉汪我主要讨论的是对业务和数据的理解，没有深入讨论数据挖掘算法。

讨论很顺利。结束之后，面试官2把我带回面试官1。

回来后，继续与面试官1主要讨论我写的论文。由于之前对自己写的论文进行过总结，思路很清晰。并谈论了写论文的体会和收获。

总之，第一面的面试官很和蔼，交谈也很开心。

再次稍微提一下：个人觉得面试官主要有两类，一类是用技术把你问死，从而判断你对技术的掌握深度。

另一类是，简单的技术问题之后，让你去表现，引导你来讲，从而看你这个人的思想、表达能力、个人观点等综合素质。

当然，一个面试官如果看到你不善于表达，就只能一直问你问题了。很荣幸，我碰到的是第二种面试官。面试跟聊天一样轻松。

最终，顺利通过。

应该是这个样子的吧 哈哈【ITjob]

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