《大华22届提前批面试》专题

7.12号  一面：60分钟 1. 自我介绍 2. 选一个你觉得做的最好的项目进行介绍，然后逐个问简历上写的该项目的每个技术点（项目大概问了30分钟） 3. Hadoop组件你熟悉那个（回答MapReduce和HDFS） 4. HDFS的读写流程说一下 5. 如果HDFS写的过程中DataNode宕机了会怎么办？(回答了一台DataNode宕机的处理机制) 然后追着问：如果所有的DataNode都

1、推荐系统中样本冲突怎么解决 2、树模型如何处理大规模离散特征 3、手写lstm 4、手写bn 5、手写self-attention 6、手撕代码 实在cover不住，lstm和bn说个大概还行，手写确实忘了，基础还是很重要哇。其他细节记不太清了，都是些常规问题。 #字节面试##字节跳动##字节招聘字节面试#

学历背景：双非本硕 计算机 研究方向：医学图像处理 无实习 一面： 基本围绕简历上的项目问，问简历上的具体算法，然后问了简历上会的技能。 二面： 还是问项目简历 1. 项目的具体流程 2.自己具体做了什么工作 3.项目算法与其他算法的效果对比 4. 遇到的困难，如何解决的 感觉整挺好，希望有三面吧。哈哈哈哈哈哈 #OPPO提前批#

8月23一面： 自我介绍 手撕两道代码（最长公共子序列） 8月24二面： 自我介绍 coding：给定字符串，给定一个词典（词典元素可以重复使用），问字符串是否可以由词典中元素组成 问项目，评价指标，没有上线如何进行模拟上线的检测 8月25三面 自我介绍 问了论文、问了一个项目 问了Transformer的结构，相较于LSTM、CNN的优势 机器学习内容： GDBT、RF、bagging、boos

面的是百度产品经理，能过简历挺惊喜的，这算是秋招第一次面试，也没有太好的准备，简单复盘下。 简单介绍下实习经历。 公司的定位？ 数据中台对公司的业务价值。 公司的整体能力搭建会涉及到哪些功能模块的设计？ 就是比如说这个数据中台本身是为了做一些整个的业务报表的呈现，那么结合公司的业务，大概会涉及到哪一些报表的相关的功能。 我看你也写了一些项目经历，有没有一些印象比较深刻的，相对于比较完整也好，或者是

海尔是七月初面试并收到的offer，一直没有来得及写面经，趁 新手创作活动 的机会，重新整理下面经，回馈牛客！ 回想起这段求职经历还是有点魔性的，别家都是先笔试再面试再挂，海尔是先挂再面试再笔试🤔 （问过HR，是因为简历太久没有处理，被系统自动挂了，不用担心😂） 分享一下我的时间线，仅供参考！ 5月27日  投递简历 （中间登录过官网发现简历被挂了！） 7月4日 面试邀请 7月5日 面试 7月

一面二面都是线下 6.13 一面 半小时 1v1 1. 自我介绍 2. 实习经历有什么共同差异 3. 百度负责的产品是开源的吗 还是内部 4. 有什么产品方法论 5. 百度内部会有offer吗 6. 如何做调研 7. 接到需求下一个部门是谁 8. 未来想去哪个城市 9. 想去哪些公司 10. 学校项目实际情况，什么时候比较忙 11. 论文都是跟着项目发的吗 12. 你怎么有这么多实习的 13. 为

秋招提前批四面8.10 本以为是hr结果是总监面...聊了大概半个小时，不知为何感觉答得不太好，有种凉凉的感觉，8.16显示还在面试中... 1.个人自我介绍 2. 介绍一下你主导或者主要参与的一个项目 3.具体分发策略的细节 3.房源如何签约 4.mcn如何和平台的合作机制 5.分佣的一些机制 6.房源与主播签约的地域性，有考虑过吗 7.做策略产品觉得特别有挑战的事情 反问： 1.问了个宏观的问

一面40min 自我介绍 项目 介绍进程间通信方式 虚拟内存作用 eflag寄存器作用 介绍MySQL三种日志 聚簇索引和联合索引 为什么有最左优先原则 redis持久化方式 子网掩码作用 TCP可靠性 算法： lucky序列 三数之和 二面40min 聊项目和论文 算法：力扣75 颜色排序（要求一遍遍历） 三面 40min 聊项目和论文 算法：判断一棵树是否是二叉搜索树。#提前批的机械人，你们都

说实话没有太多可以讲的，没有算法题，主要就是谈我在实习的一些业务经历，解释了不同业务间的联系和区别；然后聊了一些对于搜索策略组未来可能发展方向和模式的畅想，以及未来的人生职业规划等等，时间一共35分钟。等待offer中。。。。

岗位推荐算法，面试完没有及时记问了哪些八股和问题，只记得做了哪几道算法题 一面： 问实习（大部分时间在问实习，经常会从某一个点延伸出去问） 中等题 LeetCode331 二面： 推荐相关深入问了很多，没有手撕题 三面： 一道 K 个一组翻转链表 一道 LRU缓存 总体感觉下来得对自己做过的项目非常了解，并且所涉及到的技术点延伸出去的内容也得非常熟悉，然后算法题的话肯定得做出来的。每轮面试之后大概

自我介绍（介绍到实习内容不让介绍了，可能是关于大模型相关的内容面试官不太涉及） 聊中的ACL论文，一开始我语速比较快，他有点跟不上，然后又重新问了任务定义、创新点、做法和相关效果，一定控制介绍语速！！ 直接刷题，两道题比较经典，矩阵中正方形最大面积、2D接雨水，太久没刷题了，上来bug了有点尴尬，不过后来算有惊无险的过了。 提问：关于具体业务（我一开始以为我被招去要做搜推广了，结果发现并不是）、上

三面hr-8.25 1.本硕都是学设计的，为什么要做互联网呢？ 2.你两段实习所在地，研究生所在地等 3.是否接受工作地点在上海 4.是否独生子女，父母是否支持 5.有无对象 6.平日爱好是什么，闲暇之余会做什么 7.是否了解pdd的工作作息，强度是否接受？ 8.薪资有预期吗 10.mbti是什么 反问： 1.轮岗时间与岗位 2.上班时间 3.具体的业务部门是否确定

二面-8.12 1.个人自我介绍 2.为什么想做产品经理 3.你认为什么样的产品经理是优秀的产品经理 4.简述快手的实习经历 5.实习中印象最为深刻自己做的一件事情 简历深挖：目标用户怎么找，具体怎么分发流量，衡量的指标 6.产品职业规划，方向？ 7.6部电梯30层办公楼，应对四个高峰时期（早晚高峰，中饭晚饭高峰），为保证员工体验感的电梯安排策略 8.你认为底层高层还是单双号电梯哪种方式比较好？

三面-8.7 1个小时左右，但是问的深度是前所未有的....面试官说如果通过会有四面，但是我感觉跪在三面了55 1.自我介绍 针对两段实习的提问 2.完整介绍一个你主导或者深入参加的项目 3.你知道置信区间吗，这是怎么定义的 4.简历细节-你所定义的“跨城分发”依据是什么？怎么识别需求？怎么定义的？这么定义是否合适？（这真是个死亡问题...） 5.怎么判别一个实验是否推全？看什么指标？有增幅就推全