《科华数据秋招》专题

1. 自我介绍 2. 前端的学习过程 3. let const和var 4. 块级作用域指的是什么 5. 了解过回调函数么，说一说回调函数（说到了请求用回调） 6. 还有其他的处理请求的方式么（我感觉是想让回答promise） 7. 说一说promise的状态 8. 如果通过promise发送了一个请求，还想再发送一个请求怎么处理 9. promise链式调用还是不是很好维护，还有其他更好的方式么

数据分类 对一个数据a进行分类，分类方法为：此数据a（四个字节大小）的四个字节相加对一个给定的值b取模，如果得到的结果小于一个给定的值c，则数据a为有效类型，其类型为取模的值；如果得到的结果大于或者等于c，则数据a为无效类型。 比如一个数据a=0x01010101，b=3，按照分类方法计算（0x01+0x01+0x01+0x01）%3=1，所以如果c=2，则此a为有效类型，其类型为1，如果c=1，

1.十分钟自我介绍 2.项目最难点和最有技术的点 3.一句话总结你的问题解决方案 4.一句话总结你的项目的价值 5.手撕：合并k个有序链表 6.问机试题目思路 大部分时间在写算法，感觉面试官对大数据相关的技术栈不太感兴趣，问大数据相关问题就像走过场一样，最后也没有反问，emmmm有点难评 #数据人的面试交流地#

岗位：ICT-数通-嵌入式软件开发工程师（东莞） 1、自我介绍 2、介绍一下项目 3、项目中遇到的问题 4、手撕代码：一个string s和一个vectord，s可以删除一些字母然后匹配d中的字符串，找最长的一个，长度相同则按字典序最小（随便拿一个IDE写） 5、实习的体验如何？ 反问：一共有三面，二面要等到大概10月中了 总结：时长30-40min，难度一般，伪线上面，找会议室和调试设备搞了很久

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投的2023届提前批-NLP算法工程师，base杭州，投递时间n，一面m=n+46，二面k=m+5=n+51，over 个人包括同学的面试感官都不是很好。。。 一面（电话面）35min： 分别简单了解了一下三个项目 最熟悉的框架？ pytorch有什么优点 最了解的编程语言，回答python

一共三轮面试，都是电话面试，前两轮是技术面，第一轮是c语言的基础知识，包括内存四区，链表，静态static关键字等。第二轮是问一下自己做的项目。第三轮就是hr面试了。

15min 1.技术层的自我介绍 2.项目如何处理超时连接 3.用过c关系数据库没 4.什么是野指针，什么情况下出现野指针 5.select，poll，epoll区别 6.socket实现的函数，项目实现流程 7.内存管理 8.编译阶段的各区内存分配顺序 9.memcpy和strcpy，sprintf的区别 反问：技术栈

背景：楼主主要做多模态分类任务方面的研究，秋招主要投NLP和多模态岗位，如果机器学习岗位描述和我相符我也会投 我建议每一个秋招人都投投超参数科技磨练磨练，面试官人都很有耐心，问的也很细，答不上来还会提醒你，会让你对自己的项目细节有一些新的思考，听了宣讲觉得他们公司氛围也很好很年轻，奈何人家不要我 流程：投递岗位为自然语言处理研究员，投递时间n，一面时间m=n+16天，二面时间k=n+23天=m+7

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 我建议每一个秋招人都投投超参数科技磨练磨练，面试官人都很有耐心，问的也很细，答不上来还会提醒你，会让你对自己的项目细节有一些新的思考，听了宣讲觉得他们公司氛围也很好很年轻，奈何人家不要我 流程：投递岗位为自然语言处理研究员，投递时间n，一面时间m=n+16天，二面时间k=n+23天=m+7天，二面

【一面--业务面+技术面】 评估某城市活动增量价值(1. 自身时序预测 2. 找相似城市) 针对上一个问题，问到自身的时序数据没有满一个周期怎么办（找相似产品补趋势，那怎么找相似呢--可以基于特征相似） 算法实习生和数据科学实习生的区别 说一下你的项目，半监督算法是怎么做的，贝叶斯搜索是怎么应用于这个项目的 老板需求和业务ddl有时间冲突咋办（考情商的应该） lightgbm和gbdt的区别，ba

9.17 HR面 素质面 15分钟 基本上跟二面差不多，说要横向比较一周后给结果。 ----- 9.14 二面 素质面 40分钟 1.为什么工作后去考研 2.你觉得数据开发的这份工作价值在哪里 3.你对万兴科技了解多少 4.你未来三年的职业规划是什么样的 5.你的项目的背景、价值、开发过程、开发人数、你扮演什么角色，你的价值体现在哪里 基本上没有技术问题，都是素质考察。 ----- 9.9 一面

#非技术2023笔面经# 1.介绍实习、校园实践、绩点、奖学金、干部等经历 2.（根据提前十分钟发的材料进行一个观点简述）pre 3.（简历深挖）页面搭建问题 4.（简历深挖）资源整合问题 5.（简历深挖）资源整合这件事情对你的结果影响最大的点是什么？就或者对你结果产生了怎么样的一个影响？ 6.（简历深挖）你当时在设计页面的时候，你的需求方是谁？ 7.你有没有用过我们工行的APP或者其他银行的？根

Agile是一种软件开发方法，通过使用1至4周的短迭代，通过增量会话帮助构建软件，从而使开发与不断变化的业务需求保持一致。 敏捷数据科学包括敏捷方法和数据科学的组合。

机器学习库也称为“SparkML”或“MLLib”，由常用的学习算法组成，包括分类，回归，聚类和协同过滤。 为什么要学习SparkML for Agile？ Spark正在成为构建机器学习算法和应用程序的事实平台。 开发人员使用Spark在Spark框架中以可扩展和简洁的方式实现机器算法。 我们将通过该框架学习机器学习，其实用程序和算法的概念。 敏捷总是选择一个框架，它可以提供简短快速的结果。 M

每次面阿里都感觉能学到新知识，不愧是大厂。不过面试官迟到半个小时+不开摄像头就很难受。 第一次面数科岗位，还以为会比较偏机器学习，但是问了好多业务问题，没有准备，基本不会（寄）！ 1. 先做30分钟笔试（三道业务，一道回溯手撕）：笔试过了还做笔试是没想到的 2. 如何测量红包带来的成交额增长，如何排除其他因素带来的影响 3. 如何做A/B testing 4. 成交额降低分析 #面经#