《快手面试》专题

#快手##面经##暑期实习##实习# 基础技术部的 项目相关的删掉了，留下相对八股一点的，前面基本都在问项目 最后面试官说：后续会有HR通知后续流程 整的我感觉有戏，结果过两天上去一看直接变成不合适 1. 为什么选择go语言？ 2. go与cpp和java的对比（不会java 3. 进程线程的区别 4. 介绍第一个项目 6. grpc和http的区别 12. 如何把jwt和用户对应起来 13. 令

时间线 : 3.28 一面 4.4 二面 4.7 三面 二面问题 1.主要还是问了我的电商工作内容 2.有没有其他offer啥的 还以为会问我更多对工作的思考🤔 三面问题 1.实习经历的变更原因，不同运营实习你更偏好哪段的工作内容？ 2.介绍一下数据分析经历 3.对数据指标含义的解读 4.对想做的工作有什么期待吗？ 5.反问 对校招生的培训经历不是很清楚，但是肯定有一个带教的mentor。 #我

一面： 1.介绍实习落地项目 项目的目的，项目数据结果的对比，项目ROI，方案具体是什么 2.介绍数据分析项目 反问：岗位工作内容提到的流量策略是适应平台的策略，还是自己制定流量分发。 二面： 1.为什么想做策略运营？ 2.实习的连贯性，实习为什么要从一个方面跳到另一个方面 3.介绍项目？ 三面： 1.实习岗位的上下游？组织架构？ 2.实习过程中遇到哪些困难 3.项目中如何解决问题 4.如何理解服

一面：80min 1、自我介绍 2、介绍部门情况 3、介绍下部门的数仓建设情况 4、简述实习里的三个实习做的项目，聊背后的逻辑 聊了好久好久 5、聊聊在字节认为部门最厉害的技术是什么 6、聊聊自己的爱好 7、觉得自己有什么有优点 8、团队协作和个人工作区别是什么，各自的优点和缺点 9、一道sql题，有两个数组，展开数据，角标相对应的取出数据 10、sql的job和stage划分，窗口函数是否会sh

时间线：上午投递-下午电话约面试-次日排面试（估计是急招，听HR意思是直接业务一面就定人选了，面试排隔天都是不可以的） Leader直面，一面即终面、整体流程很紧凑； 自我介绍部分我主要根据JD： 沟通协调、数据分析、活动策划 三点展开叙述，感觉这种思路是可取的，leader反馈说很清晰地展现了个人能力； Q&A环节（面试官真的是位很犀利很知性很通透的前辈！） 从学历专业开始的： Q：工商管理专业

岗位：用户运营（快招工tob） base：北京 timeline：7.30投递—9.1一面😅 一面｜业务面｜时长30min 1.自我介绍 2.美团实习介绍 3.小红书实习介绍 ——围绕实习—— 4.美团和小红书的业务区别，核心优势在哪儿 5.美团在种草做不起来的原因 6.美团是否有必要复制小红书的模式，why 7.对快手及竞品的了解和认识 8.职业规划 9.面试官的业务介绍 二面｜业务面｜时长2

自我介绍 职业规划是想做2B的还是2C的产品运营？ 我说：我感觉应届生可能不太适合做2B，我们这边的同事工作经验都有6年及以上。目前更倾向于做2C，锻炼几点培育了基本的能力和认知再做2B可能比较好。（其实这样说不太好，因为有种踩一捧一的感觉） 他说：2B跟2C的能力模型差得也比较多，不存在先做哪个后做哪个的区别，2B里面也有更好上手的。 介绍一下在小红书电商的实习？（之前实习的部门） 小程序的pv

在我为数不多的面试中，快手的二面几乎我是一个答不上来。。。 面试官迟到了，打电话给hr催了一下，现在想想不应该的，直接不面了才对。我觉得我就是白痴，面试官说都是些js基础和计算机网络基础 定义变量用var和let，一定用var实现块级作用域，怎么实现【我用的栗子是for循环var声明i，用的闭包实现，面试官说搞太复杂了，直接让我写一个立即执行函数，我也不知道是考查什么】 跨域有哪几种方式，回答了之

公司：快手 岗位：数据科学家 形式：视频面试 视频面试平台：轻雀 时长：60分钟 流程： 0、面试官自我介绍及面试流程介绍。 1、自我介绍。 2、对于样本和总体这两个概念，它们之间的关系是什么？它们的差异和相似点分别是什么？ 3、了解哪些抽样方法？不同抽样方法分别适用于什么场景？ 4、写一下随机

香槟开早了，一大早收到hr消息，要加一轮交叉面赶紧安排了下午的面试 1.code 快排，秒了 然后在这个基础上，考了一个数学题，在面试官提示下做出来了，希望别因为这个挂了！ 2.项目 细讲项目 长尾分布，冷门item的embedding置信吗，如何处理 3.八股 无 都开香槟了，球球让我过了吧，塞不回去了 快手，没有你我可怎么活啊 ‐--------------------------------

1、自我介绍 2、数仓怎么自学的 3、整个项目架构说一下 4、数据域是什么概念（提到了数据类型），那如何界定数据类型呢 5、总线矩阵构建过程 6、dwd层怎么设计的 7、了解业务过程这个概念吗 8、分域的话，在dws表中有没有可能会跨域（举了个互动域和活动域的例子），结果告诉我这样的话你的互动域设计的其实是有问题的（挖坑给我跳，悲） 9、星形模型和雪花模型 10、缓慢变化纬为什么用拉链表，他说他第

1.code 反转部分链表 秒了 2.项目 召回正负样本如何定义，如何负采样，知道热度降权吗 如何序列建模，复杂度你是如何优化的，有尝试过硬算和优化的差异吗 召回用啥评价，线上用什么评价 如何排查指标线上线下不一致 3.八股 无 4.反问 组里氛围，转正策略 面试官说还有三面，感觉都回答上来了，希望进三面 我已经不想笔试、面试了，快手，快点翻臣妾的牌子呀，我直接从了

问的基本都是八股，项目没有过多问 下面是gpt总结的 基础知识：询问了关于前端基础（如HTML, CSS, JavaScript）、React及其相关库、Webpack等的问题，包括Webpack的配置项、优化方式、loader和plugin的区别等。 框架和库的使用：探讨了React的生命周期、受控组件与非受控组件的区别、高阶组件的应用场景等。 前端工程化：讨论了前端项目中的构建工具Webpac

1.code 最长递增子序列，dp+二分优化 2.项目 一直在问之前实习做的内容 知识图谱，双塔，正负样本，多任务模型演进 了不了解推荐系统，介绍一下链路 正样本太少，如何解决，业务角度+技术角度 还聊了不少开放性问题，比如你怎么看待召回阶段 3.八股 无 4.反问 组里做什么，base在哪 没有拷打我，让我一度怀疑有kpi的嫌疑 已经神智不清了，被拷打难受，不被拷打觉得kpi 求进二面，基本上都

1.sqoop底层是怎么实现的 2.shuffle调优 3.数仓和数据集市的概念 4.数仓分层，各个层是做什么的 5.维度退化，为什么要维度退化 6.HDFS上文件用什么存储的，ORC底层是什么样的 7.sql，求TopN 8.从一个数组中求第N大的数（先手撕了一下快排，然后面试官问有没有更好的答案，然后说了一下用堆的做法） 反问 整体面试三十分钟左右，感觉是寄了