开局自我介绍,然后她也介绍了一下部门工作;问了一下数据库和数据仓库的区别,我说是回答八股文还是回答自己的经历;然后她让我结合自己的经历说了一下;接着问我对数仓分层了解的多少,对维度建模了解多少,对数仓的模型(星形,雪花,星座)之类的了解的多吗?之后问我对数仓的每个方向的具体分层有什么认识吗?我都没听明白这个问题,只好老老实实回答了一句这些东西并不是我负责的,接着她说结合我自己的理解谈一谈.....
#我的失利项目复盘# 一面面试官上来给我发了两道题 一道困难看都没看 一道中等,是图论,就是给一个board,给一个单词,判断能不能从board中找出单词。 我一道题都没ac。第二题我的思路是: 遍历board搜寻单词中的字符,当遍历到了之后开始深搜DFS。 第一次面试太紧张了所以没做出来Orz 做了半小时之后开始面试,面试主要问了一些项目上的细节,但是针对的点跟我想的不太一样,主要是问了项目里的
1. 自我介绍 2. 有男朋友吗 3. 男朋友家哪的 4. 父母做什么的 5. 有兄弟姐妹吗 6.兄弟姐妹在哪,从事什么工作 7. 你自己都投了哪些城市的公司 8. 父母对于你找工作有没有地区的限制,比如离家近 9. 山东的企业都投了哪些 10. 未来的发展规划 11. 男朋友从事什么行业 12. 男朋友具体工作内容 13. 和男朋友未来的规划是什么 14. 个人规划是什么 15. 我口中的“长期
岗位:Java开发工程师 时间:9.9 题目 项目索引,MySQL索引,mongoDB为什么用的B树,二者比较 MySQL B+树的度数越大越好吗,一般设多少 实习学了什么,两段实习的比较 以后做工程还是研究 工作和生活中有成就感的事情 优缺点 反问:业务交易技术,整个交易流程 总结 得物的二面想爱你过对来说流程也是比较快的,整个面比较简洁,没有考量算法相关的内容。两面的面试官都考量了数据库相关的
阵容:面试官+助理VS另一位同学和我 提问: 各自简短的自我介绍 问另一位同学:你参加过印象最深的比赛和遇到的困难以及解决过程;问我:你的研究领域的研究方向、研究方法以及有什么实用性的场景。 二位面试的是技术工程师,你认为自己有哪些特质可以从事这个工作 总结: 面试官还可以,比较温柔 没有问之前的问卷选项,也没有role play环节,亏我还准备了4页A4材料,写了一堆总结的面经 另一位同学先自我
写面筋,攒一点好运~ 等了两个星期终于等到蚂蚁电话约一面 面试主要在拷打项目, 先自我介绍,然后针对项目问题刨根究底的询问。 除此之外 问了一下对比一下KG + LLM 与 RAG的优劣(好像他们主要也在做KG+LLM) 无算法 反问: 几面?一共有三轮技术面,第二轮会有算法。三面leader面。 业务做啥?垂领大模型构建,KG+LLM P.S. 1. 昨天面试官找我约好时间,结果今天他还迟到了一
用的飞书系统,双方都没开摄像头,50min 1. 自我介绍 2. 开始挖项目 模型的数据来源,评价指标,怎么考虑这些变量的,效果怎么样 知道卡尔曼滤波吗(简历里写了但用得很早了,忘了很多) 知道哪些最优化方法 讲一下牛顿法和高斯-牛顿法 3. 然后聊了一些价值观相关 求职时最看重什么 你以后想做什么 了解momenta吗 对之前实习公司的评价 之前的实习能留用吗?为什么还出来继续面试 4. 问了一
科来Java开发工程师二面 timeline:2023/08/31一面,2023/09/06二面;每次时长都在半个小时左右。面试官好像是一个资深的技术总监。 1.最近有在看什么书吗? 2.有自己的代码仓库吗?学校有吗? 3.自己做的系统是否有参考开源项目?具体说一下 4.自己阅读过一些开源项目的源码? 5.你在github上如何搜索你想要的项目? 6.你对我们公司(科来)有了解吗? 7.用简练的语
2023.09.06 全程30min 1、自我介绍 2、项目拷打 a. 挑一个项目介绍、难点是什么,解决方案是什么 b. 另一个项目算法部署的实现细节 c. 本科-读研过程中项目中遇到最大的挑战是什么,怎么解决 2、八股 a. bn原理;训练和测试阶段bn操作的区别 b. 梯度消失解决方案 c. 过拟合解决方案 3、概率题 屏幕前经过小球的概率恒定为P,若20min内观察到有一个小球经过的概率是0
科来Java开发工程师一面 2023/08/31下午面的,成都base的,使用腾讯会议。回忆版,想到啥说啥。面了大概25分钟左右,无手撕 1.说一下ArrayList和LinkedList的区别,你平时用过嘛? 2.讲一下你平时用到的集合类,简单介绍一下 3.讲一下TreeMap的底层原理 4.既然你说到了红黑树,说一下你对红黑树的了解?并说一下红黑树旋转的细节 5.为什么HashMap里要用红黑
1. 自我介绍 2. 简历项目(问的比较细,每个项目都会问一下) 3. 介绍Lora 4. 了解哪些商用的大模型,都有什么优缺点 5. QLora 6. 量化的优点,如何量化 7. Git的使用(如何管理项目,对比两个版本的不同) 8. 了解cuda吗?如何使用 9. pytorch的版本问题 10. 部署模型的经验 11. 如何查看和管理cpu,gpu资源 面试官总体感觉兴趣不高,没有开视频。回
首先上来我必须给用友的hr一个大大的赞,人真的很好很好,平易近人。整个面试下来完全就是轻松加愉快的状态。 回归正题: 会问了解用友吗?是从哪方面进行了解的 1.首先上来并没有叫自我介绍(我还准备了下) 2.整个面试过程都是问的简历上的东西,整体难度不大 3.问到了数据库的多表联查 4.然后就是问到是否有过投递岗位的实习经历(因为我没有所以,面试官很无奈) 5.有一个重要的信息就是用友现在底层都是用
30分钟纯八股 1、数据结构中有哪些树,都是用来做什么的。 2、第一次没答到哈夫曼树,所以又问了我哈夫曼树的作用 3、OSI7层网络,每一层具体做什么的 4、应用层包括的协议 5、HTTP和HTTPS的区别 6、HTTPS加密 7、如果HTTP的数据会被拦截,对称加密的密钥为什么不会被拦截 8、面向对象比面向过程的优势 9、里氏替换原则,并举个例子 10、有哪些方式做多线程开发,需要注意哪些点。说
无手撕,无八股,问的都是简历上面的项目,会讨论的非常详细,也会有些拓展问题。 面试官非常nice,超级详细的介绍了部门和主要的业务! #秋招##面经##吉利#
非技术相关:对工作地点和薪资待遇的期望。 算法相关 Q:快速排序的时间复杂度和空间复杂度? A:平均时间复杂度:O(nlogn),划分对称,所选枢轴元素可以将数据中分; 最坏时间复杂度:O(n^2),初始排序表基本有序或基本逆序时。 平均空间复杂度:O(logn),划分对称, 最坏空间复杂度:O(n),初始排序表完全有序或逆序时,要进行n-1次递归调用。 Q:归并排序的时间复杂度和空间复杂度?