《golang工程师》专题

8.12 16:10分，专业面试，面试官进来就先让自我介绍，介绍硕士课题。说我的课题更偏向航空航天，为什么会选择储能行业。我的回答是：更期待尝试不同领域的内容。同时询问英语口语怎么样，用英语介绍自己母校，很卡壳。聊的大致都是专业相关内容。 退出会议室是16:18，整个过程才8分钟，估计是觉得还是不对口，直接Pass。 反问问了有几面，共两面，专业面和后续综合面试。

问是否是面试实习岗（否 针对简历中的项目进行提问，重点是深度学习模型相关，模型结构 询问项目的细节 最后给俩道中等难度算法题，一道二叉树，一道链表 都没做出来，持续尴尬，面试40多分钟就结束了 刷题去了

是个声音很好听的小姐姐面的，面试体验超级nice。就自我介绍，然后问项目，然后就反问。没有八股和手撕，整个面试过程非常的愉快。 ps：感觉除了大厂会招做理论算法的人，这些制造业的厂都倾向于招把算法落地到开发板上的人，所以基本都会问，会不会C++，有落地的项目没。 也不知道后续会怎么样，等待中 #哪些公司面试官让你印象深刻？#

大概聊了三十分钟项目 八股相关 : 输入url到网页的全过程 三次握手 http和https区别，s代表什么 mpi用过吗，和上层业务有没有交流 常用的io多路复用技术 动态链接静态链接区别 include <>和“”区别 面向对象优点 面向对象特征 进程和线程的区别 哪些资源线程共享 哪些不共享 进程之间如何通信 如何杀死一个进程 杀死进程kill原理，kill-9使用过吗 七层网络协议和四层网

自我介绍 为什么想应聘我们这个岗位 你对软件测试了解多少 对于一个软件的Bug 你是如何定义的 什么叫软件的缺陷 Bug 的生命周期 软件测试设计过吗 用例的优先级怎么划分的 软件测试用例的设计方法 了解正交表法吗 你项目中的自动化测试框架实现了哪些功能 实现的时候遇到了哪些困难 你做的 UI 自动化如何抓取的元素 有几种方式 HTTP和HTTPS的区别 数据库查询比较慢怎么去提高它的查询效率 做

1. 全程问项目相关，没有任何一个八股问题，项目要非常熟悉，会进行扩展。 2. 开放性问题比较多，要能自圆其说。 3. 算法题是和编解码相关的。 #快手##快手信息集散地##音视频#

1h 1.自我介绍 2.实习遇到了什么困难，怎么解决的 3.接口测试的输入输出异常处理，比如用postman发一个请求/想一个场景，能想到哪些异常；讲讲实习中的具体业务，怎么做接口自动化的 4.给一个场景，需求是满足一个点在一个多边形里，能想到哪些异常 5.域名解析过程 6.三次握手 7.怎么理解这个岗位的 8.职业规划 9.手撕：给一个整数n，从数组A中拼出小于n的最大值。能考虑到哪些异常 10

更新：一面已通过 —— 开场先调了五分钟设备，问了15分钟，最后10分钟做题。面试官全程强调HC紧张，30分钟结束，感觉寄了。第一次写面经，攒攒人品。 开场： -自我介绍 -你之前面过我们部门三轮技术面面评都不错，最后为啥挂了？（我也想问） 项目： 深挖实习项目（其实感觉也不深，就问了15分钟），包括业务场景、模型、样本构造、特征工程方面 算法题： 都是力扣原题 -链表公共节点 -和为target

今年投递 OPPO 的人实在是太多了，6月28日投递，8月1号才过初筛，收到测评和笔试链接 面试应该也是最后一批面试了，期间因为时间冲突联系招聘HR调整面试时间，HR表示如果不面，后续可能不再安排了面试了 时间线： 8.2 笔试 - 8.18 一面 - 8.28 二面 - 8.29 HR 面（状态码显示通过✅） 三场面试都比较简单，每轮面试30min左右，不太清楚是 kpi 面还是学历厂 一面 8

一面 自我介绍，介绍项目，有什么意义，有什么难点，遇到什么困难，怎么解决，为什么想来我们公司，家是哪的

1. 有无实习经历 2. 深挖项目，着重问需求分析阶段的内容。好几次讲到了功能的实现，面试官都说不想知道功能细节，只想知道前期需求调研和报告撰写的过程 3. 需求分析阶段遇到最大的困难 4. 如何看待从软件工程师转换到面向客户的售前角色 5. 如何去追求自己的喜欢的女生，如何介绍自己（？） 6. 如何看待chatGPT（二面又问到了） 7. Github中Copilot工具的使用对编程人员带来什么

8月19日：投递简历。 8月25日：笔试，三天内答完。 单选18题，20分钟，分值54；多选4题，20分钟，分值16；编程3题，50分钟，分值30。 选择题有些还比较偏，可能没有听说过的知识点，夹杂计算机网络知识。 三道编程题都是手写（word模式，说是问答题？）。第一道打印水仙花数，第二道创建学生表，包含基本信息，并修改增加地址字段，最后编写5条数据插入其中。第三道，创造一个Computer类，

45min面试分成三部分 1）项目介绍 广告公司实习，用多元回归看哪个广告平台对收入影响最大。 问：模型有什么问题和改进方法？答：依靠经验判断哪些特征有用，也许神经网络会好。问：你有实行这个改进么？答：没有。（羞愧） 科研项目，神经网络判断哪个SSD延迟更低。 问：用了什么样的模型，是否特征筛查。问：你知道什么业界的特征筛选发放么。答：我只知道便利所有特征组合。（相关矩阵） 2）机器学习问题 问：

1. 介绍一下你自己； 2. 聊了感兴趣的一个项目； 3. 先来做两道题。 买卖股票最佳时间【只能买一次】 和 【必须买两次】（变种，利润可以是负数）； 4. 介绍实习经历，问的很细，将广告的整套流程都问清楚了； 5. 你知道什么是RTA吗？（广告投放策略Real-Time API） 6. 八股-过拟合是什么原因导致的？有什么解决方法（答了图像增强、正则化、降低模型复杂度、训练集扩充）， 7、BN

上来先自我介绍然后让自己挑一个项目介绍。后续面试官问了很多问题 1 特征工程如何做 2 特征筛选都有哪些介绍一下 3 随机森林原理 4 支持向量机介绍一下 5 深度学习框架会哪些介绍一下 6 transformer介绍 7 attention机制都有哪些介绍一下 8 lstm原理以及相比于rnn的优势 9 时间序列预测都有哪些方法 10 介绍一下arima算法 11 数据库都会哪些 12 深度学习