《北汽研究院》专题

6.30一面  面试官很nice  1专业相关  为什么要跨专业考研 具体的专业在实际中的应用 2 问了个简单的sql   写错了 面试官一步步提醒终于写出来了 3 口述用栈 实现计算器功能  7.1 二面  1 简单sql  2 数仓理论 3 数据倾斜处理     滴滴面试官都是很有耐心 一步步提示你 解决问题 就算面不过体验也很不错。 7.11收到offer了

阿里 数据研发 8月底 一面 9月中 二面 30-40min，面试内容都差不多 大数据：hadoop了解多少？讲讲mapreduce，其中有几次排序？hive？hive调优？ 数据仓库：星型，雪花，星座模型；数据分层 -- ODS，DWD，ADS，作用（我回答承上启下） 手撕SQL：窗口函数，查找连续三天的记录 等等数据仓库和大数据的问题 开放性问题：服装厂秋季生产什么样子的衣服？ 实习经历，内容

笔试完好久之后才面试的（好慢啊） 我的岗位：专业英才— 产品研发 一面面筋： 已拿 差额体检 三四个人一组，然后自我介绍；接着每个人被提问，会根据学历背景问一些问题； 1.我是cs科班、被一个技术人员问了， 2.主要问了计网的基础（udp/tcp区别） 3. os的学习内容（内存管理/进城调度） 4. linux系统安装和使用的经验 （日常开发就用的arch和debian、学校项目部署在阿里云上用

Momenta 系统研发工程师 一面挂 8.22 大概50min 简历上把ROS小车集群项目放在了第一个，一下子就收到了面试官在面试开始之前的口头关照（等下重点介绍一下） 一、项目介绍 大致介绍一下小车项目，负责的模块 舵机控制是闭环还是开环？ 项目和论文有什么关系吗？ 再简单介绍一下其他两个项目的其中一个？ 二、手撕 一个ros node上的按照固定频率发布一个topic 1（整形变量），同时监

base西安  面试时长7mins 两点面试，一点四十进入等待间，三点才轮到。 一开始确定意向城市 然后开始问八股， 1.简历上写了熟悉C/C++，说一下C源文件到可执行文件中间是怎么实现的 2.C中的内存分配，堆，栈，静态存储区都存放哪些类型的变量 3.Linux命令熟悉哪些？举例 4.linux查找文件的指令 5.说下面向对象与面向过程的区别 6.数据库了解吗？数据库索引的作用 7.期望薪资

考试时长：90min 60分钟答题和30分钟性格测试 答题部分（总共100分） 60分的计算机基础，有单选10个，多选10个，判断10个 数据库、计算机网络、操作系统、数据结构都有 20分的金融知识，10个单选 这部分非专业的确实只能靠蒙 20分的编程。纯编程题一道和SQL一道 没有代码编辑器，只有文本框，无语。 第一道编程题考的是用户邮箱过滤，第二道是对几个表进行查询和筛选。 个人感觉总的来说，

1. 自我介绍 2. 项目介绍 3. 关于Django的各种问题， 说出几种url分发器写法 4. 课题介绍 5. 非科班，为什么转行，职业规划 大致就是这些，两个面试官，没开摄像头，感觉像是kpi面，20分钟左右#面经##绿盟#

行测(比较基础，考的比较多的包含语言理解和数量关系等，并且有些电信这家公司的相关问题，例如战略目标啥的)+性格测试 没有编程题，没有专业考试 总的来说，不难 双摄像头#面经##秋招##校招#

岗位：AI研发工程师 base：北京  1. 问了一嘴校园经历  2.根据自我介绍问了一点技能和项目  等了十分钟，估计前面有人问的超时了。到我这儿，三个面试官，全程不知道问点啥，时不时死一般的沉默......应该是对我不感兴趣，估计凉了......  #中移杭研##中国移动##面经#

一面，视频，凉经，半个小时不到，就问了这么多问题 【2023/04/11】 笔试 这里就只是记录一下算法题 前缀和 有一个数组，输入l和r，输出下标l~r之间所有数的和 获取前n小的数 给一个数组，其中包含重复的数字，返回前n小的数 一面 一面时间：视频面2023/04/11 一百亿个数据找出其中的一千个最大的 TCP中的快速超时重传机制 TCP中的滑动窗口算法机制 TCP做到可靠性的机制 TCP

一面：50min 主要是针对简历提问，几乎每个点都问了 1. 自我介绍 2. 介绍项目 3. 某预测类项目有继续测试今年的数据吗 （自己给自己挖的坑，简历里写了会c++） 4. 对c++的内存分配有了解吗 5. 程序运行的流程是什么 4. spark和flink的区别是什么 5. 简述spark原理 6. spark和mapreduce的区别是什么 7. 对hive有了解吗 8. 数据倾斜的产生和

一面 常见数据结构 维度建模 事实表建模 工作中维度建模是怎么处理 三种事实表的区别 mapreduce原理 hdfs读写流程 增大资源是否会有限制 是否遇到过数据倾斜 二面 数据倾斜 数据治理怎么做的 职业规划 爱好 三面 主题域 数仓建模 bucket join

一面 1.自我介绍？ 2.为什么从数分做数开？ 3.你觉得数分和数开有什么区别？ 4.spark和hadoop哪段实习接触的？ 5.讲一下mr和hive原理？ 6.hdfs中，一个block大小和通常配置个数？ 7.用spark还是用hive？spark比hive好在哪里？ 8.spark既然是基于内存的，那么内存不够怎么办？ 9.数据倾斜？ 10.uid粒度和did粒度用在AB不同的场景是指什么

排队十分钟面试五分钟 自我介绍 数据倾斜 数仓分层 有没有在看其他金融银行 选择银行的原因 “看来你掌握的不错，今天的面试到此结束吧，注意查收笔试”

9.4 一面 1. 介绍实习经历 2. 数据同步 3. 指标分层 4. flink：状态，历史数据回溯、一致性保障、barrier下发、开始做ck的时间点、反压、下游怎么知道上游反压了、解决 5. hbase问题：架构、数据读写、底层文件存储、region划分、regionserver划分（这是啥） 6. jvm内存管理，多线程 7. spark问题：宽窄依赖，算子，shuffle，调优 8. 数