已拿到offer， 是自动驾驶云端部的数据平台的实习岗位； 整体蔚来的面试流程还是比较高效的，一共面了三轮，每轮间隔一天。 第一面 是直属mentor ，主要围绕简历深挖问了上段实习数据分析的case 和可视化的工作经历，并且问了对于BI的理解 。 做了一道SQL笔试， 中等难度，主要用了累计求和的窗口。 第二面 是leader面， 问了SQL优化以及数据平台的理解； 又做了SQL 。 两轮SQL

两个面试官 一个负责问java一个负责大数据 自我介绍 1.为什么要使用线程池 2.说一下线程池创建时的核心参数 3.如何查看当前线程池最大线程数 4.说一下jvm内存区域 5.说一下有哪些垃圾回收 算法 6.linux通过什么命令查看日志 7.通过什么命令杀死进程 8.说一下spark shuffle 和mr shuffle区别 9.说一下hive有哪几种存储格式 哪种存储格式压缩率更高 10.

#实习面试初体验#      本人双非硕，23届，分享一点自己第一次面试的经验给大家。     第一次找实习之前非常焦虑，准备了很多东西，深夜都还在学习，找人改简历。第一次给我面试机会的是滴滴，当时是电话面试，面试官问了几个简单是sql问题，和一些基本情况。本来第一次面试还挺紧张的，但因为是电话面试，而且问的问题我也都答上来了，一下子就没那么紧张了。最后面试官还说，觉得我还不错，我的自信心一下子受

字节面经 项目的数据来源和的数据的规模 Spark Shuffle spark的宽窄依赖 数据倾斜问题（★★★★★） 产生数据倾斜的原因 遇到过的数据倾斜的实际情况 数据倾斜的解决办法 介绍一下hadoop的NameNode NameNode高可用架构 NameNode主节点宕机，之后的选取机制 Zookeeper的选取机制 NameNode中的元数据是否会丢失？（★★★★★） 怎么保证元数据不丢

史无前例的快，整个面试流程，从进去会议室到结束，共计6分钟！ 不知道是不是拿我刷KPI 简单记录下 自我介绍 为什么想来上海 自身的不足 有没有想过怎么去改变 有什么想问的？（问了两个问题） #兴业数金校招##面试流程#

笔试： 投递后很快就收到了hr的回复，发了一个word文档作为笔试题，24h内完成，不是很难 几道SQL题(窗口函数)，一道业务题(给了一个生活场景，问你的分析思路，我写了swot分析)，几道python题（关于数据处理和数据整理，主要考点是pandas） 一面20min： 1.自我介绍 2.在上一段实习中选一个能体现分析能力的项目的介绍，挖得很深，问了很多方法上的细节和原因 3.抖音和快手的区别

大概是今年五月初面试了荣耀大数据的Java开发港，面试官全程基本什么都没有问。也没有问一些八股文的问题，也没有问算法题。 就是轻蔑地看了一眼我的简历，然后问你的项目是自己做的，还是根据别人的来做的，然后直接说你做的这个项目怎么这么简单，因为我还有一个机器学习的项目，然后他就随便问了项目做什么的。 最离谱的是他说你有机器学习的经历，那么我推荐你去客户端。 总之全程什么技术问题都没有问你，也没有问项目

三一重工笔试大家都说挺简单的，还是提前批，所以最近也没抽时间来复习，直接上来裸考。 题目全是选择题，有三十道单选题，十道多选题。笔试限时一小时做完，实际上不到十分钟大部分就选完了。以下凭记忆记录几个题目，当然我也很多没做对~ 算是查缺补漏了。 1. hadoop 环形缓冲区大小？  2. spark 行动算子和转换算子识别？  参考链接： https://blog.csdn.net/weixin_

回馈牛客~面的是传媒技术部的数据分析，对接的是网易新闻 一面35分钟 1.简历深挖。挖得太细了，很多角度都是从未设想过的，不得不说业务做的多的人看细节真的很独到 2.机器学习相关。随机森林、逻辑回归原理，如何做特征筛选，评价指标 3.口述三道SQL 4.一道python数据清洗的题目，屏幕共享直接写 5.反问，介绍业务，然后给我提了点二面的建议 二面 主管面20分钟 1.AB实验样本不平衡怎么办

6.8号电话通知简历筛选通过，问我什么时候有时间，进行电话面试。 6.9号电话技术面，30分钟，问的内容比较基础，基本上都是围绕着简历内容展开。 自我介绍 简历中项目的详细内容 Flume和Kafka如何搭配使用（项目中涉及） 项目中的数仓是如何构建的？如何分层的？分层的意义在哪里？ 项目中用户画像是如何展示的？ Spark和MR有什么区别 Spark启动后的程序流程 Spark宽窄依赖 Spar

投递平台：某boss，之前不知道滴滴开秋储实习招聘，简历被转移到数据分析反作弊岗位上了。 6月8号晚九点多收到面试邀请，可以自己在9号选面试时间段，我选了9号下午四点40的时间段。 一面：4点40开始 面试官是一个很温柔的小姐姐，面试过程很开心。 问题如下： 1、自我介绍 2、实习经历介绍与实习经历深挖，讲述自己在实习过程中印象深刻的一件事。（楼主有一段游戏公司数据分析的经历） 3、询问项目 4、

今天面了电商数据分析一面，来写写面经，感觉问的问题倒是不难可惜自己没准备好，还是蛮可惜的，emo中~ 面试下午五点开始，面试官胖胖的很可爱，像我的博士学长哈哈~但是还是很紧张，可能是第一次面大厂 SQL题： 1：dense_rank(),rank()和row_number()三个函数的区别 2：用户登录日期的最大间隔是多少     这个我当时有点慌，采用了计算用户连续登录天数的做法，当时也想到了用

1. 自我介绍     教育经历+实习经历+项目经历+与岗位的契合程度+技能水平 2. 在之前的实习经历中要和哪些部门对接？要对接多少人？ 3. 设想在出行的场景中，每天会通过城市、产品线的维度来监控完单量、交易额、收入额。假设某地区的单量减少了40%，怎么分析这个问题？     面试官提示：滴滴出行是一个相对特殊的互联网平台，并非纯线上的场景，考虑问题时需要考虑实际情况——为什么要出行？什么时候

首先说一下面试感受，一共三个面试官，全程20多分钟，问问题主要从业务的层面上 问题汇总： 1、自我介绍 2、说一下比赛的项目 3、BERT的具体原理？ 4、说一下chinese-wwm-bert模型的改进？ 5、说一下roberta为什么去除掉NSP任务？ 6、比赛赛题的业务场景？一直问为什么这么做，能用来做什么？（我有点杠。。。） 7、现在有文本、图片、数值的数据你来怎么处理？ 反问：     

上周面了字节的日常实习，这里来记录下面经吧，为秋招积攒人品~ 首先，是时间线（两轮业务面+一轮HR面）： 6.1 HR电话约面试（当时听说字节有面评，所以想花时间准备下，就约了端午节后面试） 6.6 一面 6.7 HR微信通知一面通过了 6.8 二面（二面面试官在最后口头告诉我二面通过啦，2个小时后HR微信通知我二面通过并约三面时间） 6.10 三面（原先约的是9号三面，但那天面试官临时有事，就改