二面被面试官吊锤。问到了不熟悉的平时没太注意的细节。比如,utf-8能不能存emoj。当时有点忘记是utf-8的一个变种能存了,说了utf-8能存。百度基本问算法,算法设计这些,八股(指计网,操作系统等),大数据框架基本没问。项目也问的少。
2023春招找实习的同学跟我分享了他的面试经历,在这里我进行了一些总结梳理,然后发出来供大家学习 1.自我介绍 2.八股文 你写的这个实时数仓,维表是怎么更新的 flink了解吧,flink里面断流怎么处理 flink的exactly-once是怎么实现的 checkpoint的时候barrier什么时候发送 checkpoint产生了很多快照,怎么进行处理呢 sparkstreaming和str
一面:40min 项目问的很细,问我广告审核流程,广告的后端架构,后端用什么语言,是否用mq,用的什么mq 计算机网络:三次四次握手 操作系统:进程与线程,线程通信,互斥锁,乐观悲观锁 linux命令:用过的linux命令,查看进程 数据库sql写一个,模糊查询 冒泡排序实现原理,复杂度,快排复杂度 最有挑战的事情 最自豪的事情 代码:求1-n中,3和5的倍数,并相加 能不能实习 二面:45min
前段时间投算法实习一直没回应,当时觉得连简历都过不了很焦虑,还发了一条动态挺多人回我的。后来陆陆续续也有企业找我笔试,目前做的两个都过了。周中收到了百度的面试通知。 人生中第一次求职面试,不出意外地凉了。细问了项目,有一个强化学习相关的项目面试官相关知识应该挺熟悉,但是我主要做的是数据分析方面的工作,所以对核心算法的实现回答得牛头不对马嘴另一个项目浅问了一下。 然后就手搓代码了。一道搓出来了另一道
7.10投递 7.11简历筛选过 7.13约面 7.17 上午10:30一面,时长70分钟 前45分钟里问的都是实习期间的项目,挖得很深,还问提了几点改进的方法,自己做的项目就问了webserver的细节。MIT6.824之类的一点没问。 问项目的过程中穿插少量八股:get和post的区别,智能指针介绍,hashmap和map的原理和区别,熟悉的STL容器以及项目中如何用到的。 算法题:反转链表,
先是自我介绍 自我介绍完了之后他直接问如果通过的话多久可以来实习,能实习多久 也没问我之前的实习和项目啥的 然后就直接问问题了 1.js的数据类型 2.undefined和null的区别 3.数组方法 4.遍历数组的方法 5.forEach map 6.如何终止for循环 7.for in for of区别 遍历object用哪个 x 8.原型链了解过吗 x 9.同源策略了解过吗 x 10.es6
百度公司面试用的是公司自己的APP如流,收到面试通知的小伙伴一定要点击邮箱会议链接提前下载哦! 面试前搜索了关于百度AI技术生态部,找到了部门经理在峰会上的演讲,了解了这是一个toB的部门,着重调整了一下自我介绍,复习了自己两段和企业相关的项目经历,自己在里面做了哪些工作,最后有一个什么样的成果。结果面试的时候都没怎么用到哈。 面试是单面,自我推断对面是业务主管,他先简单介绍了一下流程,第一部分自
一面:线下面试+三维负责人 1.流程介绍:负责人先告知今天面试的内容有什么,然后面试的时候按着他的框架说就好了 2.自我介绍:个人经历,工作经验,个人特点, 3.讲解作品集:挑三个三维项目主要讲解作品经历,遇到困难,遇到困难的时候的解决办法等 4.能力评估:主要评估三维方向的能力 5.反问环节 二面:线下面试+直属leader 1.自我介绍:个人经历,工作经验,个人特点 2.讲解作品集:挑运营项目
接上次二面之后就是三面和四面 三面:线上面试+总监 1.自我介绍:个人经历,工作经验,个人特点 2.岗位介绍:以总监的视角全方位介绍产品/业务/团队/岗位/工作内容等 四面:电话面试+HRBP 1.个人介绍:过往经历,个人特点 2.能力评估:B端/运营的理解程度 3.入职意愿等 4.材料收集:薪资证明/学历学位证明等 五面:电话+HR 1.期望年包与过往薪资 2.福利待遇:六险一金,满比例公积金,
已OC~~分享经验回馈uus (本想做数分,结果海投全挂,意外被捞去当PM) 笔试(4.12):广告学的一些很基础的知识(三要素等) + 讲一个证明自己有商业头脑的小故事 + 行测 (时间久远记不太清楚了……) 群面(4.17):1.目前AI哪家公司做的最好; 2.AI产品商业化面临的挑战; 3.设计一款AI产品 使用的平台是百度内部的软件如流,11个人群面7个是研究生,跟我差不多的本科
更新:一面过了,等待复试安排 https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20230927/557711646_1695807664522/A747E405F95C0E991B3159848CB5B148 兄弟们,为什么我又遇到kpi面了,是现在没hc了吗都。没hc为什么还要面我呢 一面 介绍了一下论文内容,和当前实习内容情况 大多时间都是在说这个 有没有了解目
10.9一面 主要聊实习做的东西的细节,面试官应该对优化比较熟悉,关于实习期间做的一个优化问题的建模有些争议,最后应该算是把面试官说服了? 问了混合A*相关的问题,混合A*和A*区别,如何设计启发函数保证搜索到的解最优 以及优化相关的问题,1.什么是凸优化问题? (目标函数是凸函数,可行集是凸集) 2.如何判断函数是凸函数?(Hessian矩阵半正定) 3.知道KKT条件吗?(知道是判断是极值点的
一面是只做代码 三道做对就算过 可惜 四道是写出来了 但是复杂度太高了 我说咋都这么简单 现在卡在初试了
题目:我现在有一个文件,把文件中出现单词频率最高的k个单词找出来,文件内容都是逗号分隔的单词 我用go语言写 abc.txt内容 "wang,jing,yu,shuai,ge,shuai,ge,j" package main import ( "fmt" "io/ioutil" "sort" "strings" ) func main() { contents, err :=
1、介绍项目经历,背景,过程,怎么解决的。 2、如果有一批数据,训练出来后效果精度达不到要求,怎么处理。 数据角度:噪声多需要降噪,数据本身不规律,数据缺值比较多,数据需要去重聚类,特征不够需要引入其他特征 模型角度:模型选择的问题,过于追求最新技术但是不适合场景,模型健壮度不够需要集成学习模型 参数角度:超参数的选择不是最优解导致梯度降不下去 实际角度:评价指标不合理 3、上一段离职原因,gap