时间:2月16下午 平台:快手自研轻雀平台(个人觉得不是很好用) 60分钟左右 无录音 有些不记得了 没问框架 先发了简历,无自我介绍,直接项目介绍 项目亮点介绍 具体实现 越详细越好 10min左右 长列表渲染实现 口撕 原型 原型链 问了Object、Function 讲讲异步编程,async await 具体实现 js事件 js异步输出题判断 讲讲js数组的方法 当调用push时同时打印东
时间:2月17下午 平台:快手自研轻雀平台 50分钟左右 面试官是年轻人交流很愉快 应该是技术大佬 除了技术外的话不多 甚至不反问 吐槽一下学校缓考考试 + 面试太累了 个人觉得大厂考察主要是基础 + 算法 + 表达 + 性格方面 自我、项目介绍 实习干了啥 --- 5min 项目亮点 及其实现 (不用xx插件、xx 你用原生怎么实现) 为啥想来咱这实习 js promise区别以及你项目中怎么使
1.先盘了20分钟项目 2.mysql索引了解吗?说了一堆(自以为很懂,结果面试官给我细扒聚集索引的细节,一下懵了)。说的不是很清楚我当时,其实MYISAM引擎和 InnoDB最主要的区别就是MYISAM索引和数据时分开放的,它索引的实现都是非聚集索引是叶子结点存放的都是指向该条记录的指针,而InnoDB中聚集索引一张表只能有一个,一般来说就是主键索引(非NULL,不可重复),其他都是非聚集索引(
不到50min 我自我介绍后说要不要详细介绍一下项目 他说好 我两个项目霹雳巴拉的说了3分钟 说的时候把难点都亮出来了(限流实现、缓存设计等等)吃了一面的亏,这次我是有bear而来 我说完以为他要怼项目了,结果: 他:嗯好,那你知道线程有几种创建方式吗? 我:? 接下来就是一些常规八股 无操作系统 无计网 1.对jvm垃圾回收的理解 2.redis数据结构 3.redis为什么这么快 4.mysq
快手前端日常实习,base北京,数据平台部。三轮技术面+HR面,前后一共耗时6天,已成功拿下offer,准备休学run北京了。 先总体点评一下面试体验,面试体验绝对算是大厂中很优秀的了,面试过程用的是自研的轻雀SaaS平台,三轮面试面试官都很和蔼,而且面带微笑很尊重人,面试时候有时候遇到卡壳的地方也会耐心的引导你。 一面(9.14) 1. 输出结果 2.输出结果 追问:如何输出456? 两种
自我介绍 项目 如何测试微信发红包功能 如何测试账号封杀这个功能是否正确 三个编程题 最长无重复子序列 sql查询:查询语文成绩排名前十的同学的姓名 简单字符串处理: 1, **********提取出zhangsan并首字母大写
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
1、自我介绍 2、MR的执行过程,用了几次排序,Reduce怎么知道拉取哪些数据 3、RDD的底层实现(Spark用的不多就没问了) 4、项目介绍(没有针对项目进行提问) 5、SQL优化思路,具体讲了关于数据倾斜这块 6、SQL题:包含班级、学生、课程、分数的表,查询每个班每门课前三的学生 7、SQL题:包含user_id和target_id的表,找到互相关注的用户,优化不用join实现 8、SQ
1、自我介绍 2、为什么要去北京 3、MR的原理 4、为什么环形缓冲区到80%之后才反向溢写 5、SQL中哪些函数走MR,max走不走 6、select a,count(distinct b) from table group by a,MR的流程 7、SQL优化,如果给你两张表,用户视频表和用户粉丝表,怎么处理数据倾斜 8、SQL题:每个用户都有5门成绩,总计6列。请生成两列,其中1列是用户ID
1、自我介绍 2、看我用Java,问我Java程序的执行过程,然后Java怎么跨平台 3、基本数据类型,是否可以相互转换 4、自动装箱自动拆箱,Integer i = 100 是什么过程 5、深拷贝浅拷贝 6、Java是值传递还是引用传递 7、JVM的理解 8、堆是怎么划分的,实际有没有用到有关JVM的地方 9、垃圾清除算法说一下,什么时候FullGC 10、多线程,线程安全,线程通信之类的 11
面试上来除去流程化的自我介绍部分,接着是一个简单的sql题目;回答完之后立刻是两个偏向实际的电商问题。其一是考察两个项目落地的可能性,要求给出分析角度,我的回答大体是从内部外部两个角度,供需和平台三个方面来分析,从面试官反馈来看回答的还好;其二是估计一项新业务的市场规模,回答的一般。最后不出意外的还是凉了啊,不过快手hr效率挺高,第二天就收到拒绝邮件了。
2023.2.3 一面 一面面试官小姐姐很友善 问简历,数分和数开实习具体工作,数分实习中的核心指标,敏感指标是否给了权限。 两道sql,一道groupby后再加窗口,有点麻烦;另一道简单,无窗口,分组+sum(case when)行转列 问能实习多久,反问该岗位对统计学和机器学习是否有要求 2023.2.6 二面 面试官气场比较强,比较严肃。 为什么有数开和数分的实习还想做数分 怎么理解数分这个
#滴!实习打卡##数据分析##数据分析实习##快手##面经快手#
#快手# #暑期实习# #二面# #推荐算法# #推荐算法面经# 时间2024年4月3日 15:00 总计65min 1.自我介绍 2.本科推荐系统项目(参考一面面经) 3.论文 4. 讲一讲CTR预估和序列推荐模型 - DIN DIEN SIM Caser GRU4Rec SLiRec CLSR MIND.... 5. 了解矩阵分解吗 - MF、LFM 6.LSTM模型介绍,几个门的作用 7.t