滴滴测开一面 1、自我介绍 2、项目 3、之前一直做开发,为什么转测开 4、一些Java的八股,具体忘了,比较常规 5、redis的缓存击穿和缓存穿透 6、算法:有效山脉 ,并自己设计测试用例 整体来说一面的感觉还是挺不错的,答不对或者不详细的地方面试官会帮你补充。 滴滴测开二面 说句实话,滴滴测开二面是我面过大厂中最恶心人的。面试官首先就迟到了一个小时,然后就是面试。面试官一倦。 问的内容怎么说
9/26二面 自我介绍 分布式锁和幂等性?用了redis的分布式锁解决了幂等性,然后blablabla。 问我setnx的key只用用户吗,那不是别的场次该用户也不能抢了吗,ttl是怎么样的? 提出了用订单作为key,下来后我想了想young当前商品的id+用户id来实现。订单key的话貌似也行。 削峰填谷的问题?Rabbitmq来完成blablabla,然后其实我很害怕他问数据一致性的问题了,属
一天三面,一次差不多一个小时。 每面都撕了一个题: 1.最长回文子串 2.自己出的题目 3.找到完全二叉树的最底层最右节点 #滴滴#
base北京 一线大厂 自我介绍 为什么不学机械来搞前端 四道题奉上: 第一道题:作用域有关题目 看代码说输出 很简单,但寄 第七行,去obj里面找fn函数,fn为立即执行函数,先看参数,fn立即执行函数的作用域为obj对象里面,obj对象里面没有obj,所有也没有obj.name,故为null,x为null,return出来的值也为null,故最后结果为null 第二道题:给你一个字符串类型的网
面麻了 大概率凉 团队是数据中台(?其实没听清) 主要做的工作是实验方法/评估的改进及推广 岗位是数据分析 但是更偏向数据科学 但是对于AB实验要求很高 要了解因果推断 AB实验/统计学基础/业务思维缺一不可(没有手写sql) 1. 自我介绍 2. 介绍一段经历 有追问 会直接点出问题 反思:对于实习的经历不仅要非常熟悉且知道问题在哪/有无改善空间 有一点比较好玩 lz这段经历给n个面试官讲过
一面(60mins) 1.手写单例模式(双重检查锁懒汉式) 2.手写快速排序 3.项目中用到的集合 4.Hashmap线程安全吗,底层 5.Volatile关键字的作用,内存屏障怎么实现的 6.Jvm区域,本地方法栈 7.分析一下单例模式里面各个东西存在哪 8.Oom排查 9.Spring开发,Spring和boot你怎么理解 10.Aop日志如何实现,具体流程,可以不用aop吗 11.场景题,嵌
滴滴其实没有专门的slam岗,因此我投的是算法工程师-自动驾驶大类,但是8月份面完如今依然在泡池子 滴滴面试可以提前留够时间,是一面完过直接约二面的,可以一天直接面完 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、手撕代码,指定使用迭代法中序遍历二叉树,不能使用递归 4、反问环节 二面 跟一面的流程几乎相同,面手撕试官出的题目是删除链表中倒数第n个节点,力扣原题 三面 三面没有手撕环节,全程介
已经离职了所以准备贡献一下面经~ 1. 自我介绍(介绍了一下学校专业背景,之前的实习主要是什么方向) 2. 简历实习深挖,挖了之前的两端实习做的内容,然后用到的什么指标,异动归因怎么做的,决策树模型等等 3. 工具使用的熟练度,SQL和python用的多不多,出了两道SQL题手写,大概牛客mid难度。 4. 项目深挖,问了项目的target ratio,标签是什么,数据清洗是怎么做的,特征挖掘部分
1.快速排序? 2.写出快排的测试用例 sql 1.建user表,创建字段id name email 2.将name的类型varchar(50)改成varchar(100) 别的忘记了哈哈… 面试官也特别温柔,会引导和解答没答全的问题
共40min 第一部分: 自我介绍+聊天,主要聊实习时间 第二部分: 介绍项目,约讲了十多分钟,没深入问 第三部分: 1.进程与线程的区别 2.进程之间通信的方法 3.管道有没有用过 4.场景题:在大数据场景下,内存只有4G,有两个大的文件,各有50亿个URL,如何从两个文件中找出共同的URL 第四部分: 算法:给一个数组和一个target, 找出candidates中可以使数字和变成target
知道自己凉透了,但是还是写写面经积累人品吧! 开始第一步:刷一道算法题 问项目实习: 1、样本不平衡问题怎么处理的,有什么方法? 2、快速排序时间复杂度?稳定性怎么样?为什么是不稳定的 3、各种评估指标? 4、xgboost算法介绍? 5、评分卡建模全流程? 其他的回忆不起来了,但是时间这么短肯定寄了,大家好好准备
一面:30mins 1.举行活动,核心指标是gmv,需要构建指标监控体系,如何构建?怎么呈现? 2.有需求怎么跟业务部门沟通?如何确保实效? 3.埋点可以怎么上报,怎么设计埋点方案,在埋点方案中你输出了什么?什么时候在客户端埋点,什么时候服务端埋点。埋点中遇到的困难,怎么解决的? 4. 数仓层级 5.kpi分析框架。项目背景,方法论,输出效果,怎么确定你拟定的数据框架是正确的? 6. sql题 7
地图策略产品(30min) 1.自我介绍 2.主要针对美团实习里的产品经历深挖,追问了推荐策略方向的工作;我在项目中的角色,是完成任务的人还是主导决策人,之前有没有对接的经历 3.怎么确定这个需求应不应该做?出现冲突的时候怎么解决,举一个具体的例子。 4.case题:网约车软件,上车点的推荐会考虑哪几方面的因素 用户侧:1.准确2.近 司机侧:位置合理 其他因素:1.道路拥挤或高峰
1. 自我介绍 2. 论文对比的模型及其实验设计,聊了一些项目中涉及到的知识点 3. 说下LR和XGBoost在应用上的区别 4. 说说Word2Vec中的负采样过程 5. Word2Vec和Item2Vec最大的区别在哪,在优化目标的过程中有无明显区别 6. 如何在Word2Vec中解决一词多义问题 7. 介绍下Bagging和Boosting的区别 8. 说一下XGBoost如何构建决策树,详
面试时长:1h左右 面试过程: 问题有以下几个 (1)实习工作负责运营的平台数据,日活月活收入情况?有哪些竞品?产品跟竞品有何不同? (2)用户为什么选择你们的产品不选择别人的?如何改进产品?长期只在线上运营,有没有想过线下调研用户真实需求? (3)上份工作关注哪些指标?指标拆解 (4)在项目过程中,你起的最大作用是什么?举个例子详述项目经历,本次项目最大的抓手是什么?关注哪些过程数据?各漏斗环节