《数据分析师面经》专题

秋招面试了科大讯飞测试工程师岗，感觉表现一般，可能会不通过吧。 一面挺有难度的，会问到很多软件开发和代码相关的问题。 二面同样也是问专业知识比较多，首先让你自我介绍，然后问关于项目的东西，而且问了挺多，大家要多准备。之后问了技术的东西，比如：白盒测试，单元测试；有用过一些第三方的代码或者开源库吗；进程和线程的区别，通信方式，为什么这么划分等等。问完后会有时间给你反问。 大概是这样子的流程，感觉挺难

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

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

总共三十分钟左右，面试官人很好，没太多拷打，整体面试感觉不错 1.自我介绍 2.拷打实习项目，先让我整体介绍了一下，然后问了包括数据构建、模型规模、模型怎么训的、模型部署推理时延、模型怎么量化的等，然后问了一些包括用户输入一些攻击模型的话语怎么办、模型输出攻击性话语怎么办、模型幻觉怎么解决等问题 3.代码题，两道，一道全排列，一道连续子数组最大乘积 4.反问，问部门业务，说是做智慧座舱的 #软件开

1.SyN算法(微分流形) 2.梯度下降 求y=x^2的最速下降（一阶） 3.Rest-Net 结构encoder和style Encoder 4.解决错误变形的方法

预训练数据收集流程 隐私过滤是怎么做的 怎么用OCR算法解决读取pdf公式语料以及双栏pdf的问题 预训练数据集构建中的亮点 数据质量评估方式 垂域评测集的构建方式 微调评测集是怎么做的，全参微调还是lora，lora原理 图文模型是怎么做的 没有八股，coding是旋转图像和编辑距离二选一。 全程都是问项目。团子面试体验太好了，面试官情绪价值拉满，就迟到一分钟但还是道歉，全程点头微笑，快比我还礼

bg和前两次面经可以看动态 9.21上午收到线下终面通知，约的9.23下午2点，面试地点在哈尔滨一栋写字楼内，迈瑞包下了其中一整层，不过里面看起来空间不大，也没有各种研发用的设备，应该只是迈瑞在哈尔滨的一个办事处 简单进行自我介绍，然后开始唠一些个人情况，感觉更多是像性格测试？面试官也直说了就是走流程，全程人也非常nice，语气很温和，时刻保持微笑，有问必答，体验很好 以下有些问题记得不全，差不多

8月底投，昨天给1面通知，今天10点约面 bg 双末9，做医学信号+ai这块 论文情况一篇中科院q2录用，一篇b类q1在投 一面30分钟，用ppt做了自我介绍，但因为是秋招第一次面试说得有些磕绊，感觉不太好 高强度拷打项目经历，各种细节问得非常多，反而没问半点论文，没有各种八股问题和手撕代码环节（不排除之后有） 最后问了些个人简单情况，base意向，有无女朋友之类的，还投了哪些企业，工作选择你比较

昨天上午一面面完，当天下午通知今天二面......效率奇高，bg和一面可以看之前的帖子 下午两点半开始，二面30分钟，​吸取了一面准备不足的教训后重新调整了ppt，准备了演讲稿 ​开场先常规的自我介绍，ppt+演讲稿=自我介绍如鱼得水，建议没有准备的🐮友们速速准备下 ​然后围绕论文和项目开始问，论文问了一些实现细节和相比其他方法的优点，怎么想到的方法等等 ​项目相比一面基本没怎么问，简单问了下是

整体25分钟，综合面 1.自我介绍 2.问我获得十佳研究生是学校哪个部门评的、什么依据、我的优势是什么，还问了一些我国家奖学金之类的荣誉的评选细节，感觉这种所还是挺看成绩和荣誉的 3.问我比赛相关的，让我挑出来一个认为做的最好的比赛、然后问我在里面的角色、遇到的最大困难、如何统筹队伍、如何激励队员、如何分配奖励，这块还问的挺细的 4.问我为什么想来30所，我就说成都好、30所是比较好的选择等，问我

整体22分钟，这轮是hr面，她说通过的话还会有一轮主管面 1.自我介绍 2.问我实习相关的，问我实习有什么感觉，我说了一下网易这边的实习，然后和小米做了对比；问我期待的工作氛围是什么样的，我说了一下；问我实习做项目和在学校做项目有什么不一样，我就说了一下 3.问我对汇川有什么了解，我说了之前在官网看的，然后又搬出汇川杯大赛，夸了汇川一波 4.问我的职业规划，我就说了一下不想去互联网，想去和实体产品

面试时间好紧凑鼠鼠落泪 用到分布式事务吗？为什么选择这种方案，有其他方案吗？ 分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。常见的解决方案包括2PC（两阶段提交）、TCC（Try-Confirm-Cancel）、本地消息表、最大努力通知和Saga事务等。 JDK6、7、8分别提供了哪些新特性？ JDK6：脚本语言支持、JDBC 4.0

全程40分钟 1.自我介绍 2.让我讲一下实习经历，我做的智能npc，主要先讲了一下数据处理和探索，然后讲模型全参微调和部署，然后面试官问我vllm部署为什么会快，我就讲了一下分页注意力，正好刚看过；然后问我模型量化了吗，我说量化了用的eetq，但是原理不太清楚 3.拷打第一个项目，我的是一个rag的，先总体讲了一下，然后问我项目跟常规的比有什么亮点，我讲了一下对比解码，然后说多路召回，面试官说这

整体23分钟，一共两个面试官，一个是hr，一个是技术 1.自我介绍 2.hr开始问问题，让我介绍一下项目里遇到的难点、实习部门有多大、主要做什么、会转正吗 3.技术面试官开始问问题，先拷打我论文项目，说论文对数据方面的处理有哪些，我介绍了一下：然后问我论文里涉及情绪分类，有几种分类、怎么做分类的、如果加入新的类别怎么办、知道focal loss吗、多标签分类的话怎么做，然后问我项目里大模型微调大致

整体半个小时左右，相当于主管面，听说汇川三面挂人很猛 1.自我介绍 2.问我实习项目，先让我自我介绍了一下，然后问了包括用的模型架构、数据处理怎么处理的、模型推理加速用了什么策略、模型评估的策略等 3.问我第一个项目，先让我介绍了一下整体，然后问我模型数据怎么处理和向量化的、模型输入的提示怎么构造的、和检索到的块的关系是什么、模型对比解码细节讲一下等问题 4.问我论文项目，主要让我介绍一下论文的创