《字节跳动数据分析师面经》专题

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

公司：广州网易互娱 面试时间：2024.07.23，共计65分钟 共两位技术面试官，轮流提问 流程：自我介绍、项目、基础知识(Java基础方面、数据库方面、计算机基础方面(操作系统)、计算机网络方面)、算法笔试。 问题 自我介绍 项目方面 成本治理中负责的工作内容 数据平台中，任务计算成本的计费维度 Spark作业从哪些方面可以发现能够优化？ Spark作业可以从哪些方面进行优化？ 从哪些配置入手

项目相关 项目业务逻辑 微服务项目代码怎么组织，都在一个仓库吗 微服务拓扑图 MongoDB 想对指定 id 的某一个 document 进行自增，怎么实现（ 就行，但我忘记了，说了在业务层的实现方式） MySQL 如果使用 MySQL，怎么实现原子自增（共享屏幕，写 SQL，但太久没写 SQL 了没写出来） 计算机网络 HTTP 格式 Java 接口和抽象类有什么区别与联系，说说使用场景 讲讲

Redis 项目中说用 Redis 维持了用户登录状态，怎么实现的，还有其他实现方式吗 Redis 的主从原理 什么是增量复制 什么时候进行全量复制 Redis 有哪些持久化方式 说说 AOF RDB 的原理呢 Redis 有哪些具体的数据结构，你都用过吗 Set 和 Zset 你会在什么时候用呢 MySQL & 锁 讲一下脏读和幻读的区别 怎么解决脏读和幻读的问题 MVCC 怎么解决脏读 MyS

项目相关：能简单介绍一下项目“xxxx平台”是做什么的吗，“xx生成”是使用人工智能算法吗，人工智能有可能不准啊你怎么提高正确率，算法调优是你在做吗，能讲下整套系统的架构、每个组件有什么作用吗，授权认证不是在网关里做的吗，能讲下 JWT 的工作原理吗，JWT 和 Session、Cookie 有什么关系吗，JWT 不依赖 Cookie 那一套实现吗 类里有哪些方法，每个方法有什么作用 和 方法有什

简单描述下楼主的情况，本科985，毕业1.5年，一直是做测开，今年拿到字节和虾皮的offer（可提供字节内推，放最后） 因为当初面试的时候把所有的题目都整理到一起了，具体细节可能不太清晰，就先分享一下印象比较深的问题，然后把具体的知识点放后面了 深信服 一面： 常规的知识点面试，侧重python和linux相关的知识 1、python的深拷贝、浅拷贝的区别 2、python的内存管理机制（垃圾回收

大晚上睡不着，更新一下像是运气好捡来的实习。。 二面： 面试官：先自我介绍一下吧 我：巴拉巴拉巴拉 面试官：说一段一面没聊过的实习项目吧（我说完了一个深究问题都没有，就直接跳过了，感觉像是走个流程） 面试官：我看你好像不会hadoop，TCP/UDP你不是也不了解，那我就不问八股了，问了你也不会。那直接做几个题吧。 然后做了一道sql（三个小问，最后一个优化数据表结构我不会，思考三分钟放弃了） 然

问题 你想读写二进制文件，比如图片，声音文件等等。 解决方案 使用模式为 rb 或 wb 的 open() 函数来读取或写入二进制数据。比如： # Read the entire file as a single byte string with open('somefile.bin', 'rb') as f: data = f.read() # Write binary data to

TimeLine：一面20221115（已挂） BG：北邮本硕，管理类专业，两段实习经历：字节数据分析师、美团商业分析师 写在前面的话：北京移动的面试环节紧凑，面试时间5-6分钟，问的问题都比较常规 一面 1. 毕业时间在什么时候？ 2. 在北京移动公司是否有直系亲属？ 3. 对于北京户口是否有刚需？ 4. 你的年薪预期是多少？ 5. 有没有投北京移动的其他岗位？ 6. 是否愿意接受调剂到市场/综

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.项目中数据量 3.用户分析维度 4.客户流失分析模型指标 5.oracle和hadoop的了解 等了一个多小时，这就是国内甲方和卑微求职乙方吗？要不是面试官是个声音好听的女生，我大概会骂人吧。 岗位和个人经历不算匹配，我个人经历更偏向数据挖掘，感觉这个岗位更偏向业务分析和数据库。 最后还是再感叹一下，虽然今年秋招求职者的确处于弱势地位，但也不是说招聘单位可以不尊重人吧，起码自己定的

一面 视频面试 30min 挖简历+一些机器学习模型知识的考查 感觉还是挺看重建模经历的 难度不大，交流很顺畅。 上午面完的，下午就通知复试了，流程很快。 二面 视频面试 30min 应该是部门主管 挖简历 问了一下毕业论文的情况 讲了一下这个岗位的一些具体情况 态度很好，交流很舒服。 大概三天内也出了面试结果。 三面 线下 HR主管面 一些常规问题，评价一下自己等等 问了一下期望薪资 聊了大概1

时间：8.26 二面问题： 1.项目 深挖，比一面面试官问得更深入，而且感觉二面面试官比较懂运营，所以延伸也是问了相关的发散 2.业务场景题目 滴滴做了一个去西单免单的活动，会有怎么样的效果，如何检验？ ①用户增多的趋势；统计分布检验； ②拉动司机 ③（后续面试官补充）会影响西单附近的交通情况，因此要考虑到上报审批等流程环节 3.跑西单司机一定会涨吗，什么因素会影响？ 单量+单价金额+平常的拉客活

现场面试的，要去接待处用身份证换出入证才行（里面真是太好了，各种环境设施真的好好） 面试官三个，人力一个，主管一个，还有一个职位不明确。 1.自我介绍 2.项目经历细节 （反思:对以往比赛项目不太了解，应该多了解） 3.最喜欢的一本书 （说的《大战拖延症》，然后被追问两方面看待问题，拖延症有什么好处，有什么坏处， 实诚的回答目前还没发现好处，然后被追问比如什么不好的后果） （反思:没有准备此类问题

真的很想攒攒人品，开始准备投简历面试后发现，自己的简历基本可以过，面试也收到一些，但是到二面真的好难，写一下总结，也希望之后的面试能顺顺利利吧 一：深信服（日常实习） Boss投递，效率非常快，怀疑被KPI了 一面3.6： 1.自我介绍简历深挖，挖得非常非常深，我说的每一句话之后都是给自己挖的坑： 实习主要负责什么， 怎么分析异常， 各项指标的构成以及为什么会被当做关键性指标，其他指标为什么不行