自我介绍 智能指针、虚函数vector扩容方法MAP（最大后验概率）和似然函数有什么关系？什么情况下，MAP的损失函数可以用NMSE来计算？手写Multi-head AttentionAttention的复杂度是多少Self attention的公式是什么，为什么要除以sqrtTransformer的mask是如何操作的？大模型有哪些可选参数Temperature的大小如何影响分布？汗流浃背，但是想去平安产险科技中心，期待能过！

1.数据分析全流程2.手撕sql3.掷硬币的数学期望4.牛顿迭代和梯度下降的原理对比5.看板指标拆解大问题的不多，但是会追问，问的比较细，面试官比较专业

1. 自我介绍2. 项目深挖3. RabbitMQ的特点4.服务注册发现是怎么实现的？5.动态配置是怎么实现的？6.注册中心的底层实现是什么？7.服务限流是怎么实现的？8.详细讲一下漏桶算法和令牌桶算法？9.场景：假设现在我们因为高负载，流量大导致MQ连接池满了，如何处理？10. 如何排查内存占用过多的情况？11.场景：假设有一台DB的服务器异常宕机了，我们没有任何头绪，可能的原因有哪些？如何处理？12.JVM中类加载的过程13.JVM常见的类加载器14.在类加载过程中，有哪些过程是可以去调优的？涉及到哪些部分或者参数？15.场景：假设现在响应时间是我们的重点，应该选择哪种垃圾回收器，以及JVM启动参数怎么设置比较合理？

1、自我介绍2、项目介绍3、如何管理版本过程及风险时间4、版本迭代情况5、风险预估你是从哪些方面预估的？6、版本风险管理过程有提出改进措施吗？7、评估风险后怎么去处理？8、项目过程中有没有发生过阻塞的问题？9、自动化是怎么做的？自动化框架谁搭的？你们项目使用自动化后对产品带来了哪些收益价值？10、自动化维护成本高吗？11、已经上线了的产品出现了问题，怎么处理？12、版本测试中有没有用到什么其他辅助工具测试？13、有没有针对反馈的风险给出建议？14、你是怎么平衡资源、评估风险的？15、新版本发生了很多底层代码替换的话，你在跟进过程中有出现什么问题吗？16、支付功能怎么测试？

11.01更新10.31收到hr电话说通过面试，沟通薪资，给了30W年包，base深圳，考虑到手里有别的更好的offer，我就拒了，不给想去的兄弟耽误时间了嗷----------------------------------9.19 一面，视频面，话筒坏了转成电话面10.19 二面，电话面，35min10.25 三面，视频面，25min一面、二面的面经见之前的帖子。三面的面试官看起来很年轻，但可能是主管领导级别吧？没有问技术细节，问题比较宽泛。1. 自我介绍2. 研究生方向，做了些啥？3. 研究生做的东西对你秋招找工作有什么帮助？4. 为什么选择后端开发？非科班怎么想到走后端开发？5. 现在回想之前的工作，有哪些内容是可以改进的？6. base地的考虑？7. 为什么不留在实习公司？8. 对证券、互联网金融、平安银行的业务有什么看法？你选择哪个赛道？9. 期望薪资？（我说30W）10. 反问：a. 上海有hc吗？（有，但可能只有个位数，主要都在深圳，因为总部在深圳）b. 要轮岗吗？（不需要，但你也有机会去业务前线看看）c. 公司的业务场景（巴拉巴拉一堆，记不下来）面试官人很好，全程笑眯眯的，能不能过随缘啦~

平安产险三轮线下面试1.第一轮筛简历hr面：问了一些专业和性格问题2.第二轮结构化面试：十多个人在一起，讨论一个方案3.第三轮领导面：深挖简历和项目、实习

中国移动实习面试：AI面：很简单的场景题，没有技术问题6.16打电话约面试，说没有实习工资，没有住宿，只有餐补。6.20面试，只有10分钟面试时间，先1分钟自我介绍，然后问了知道的移动设备有哪些？应用系统开发的流程？跟别人相比你的优势是什么？认为第一轮面试有什么要改进的地方？数之联：一面：问得很随意，感觉是想到哪问哪，面试官也不开摄像头，看不到对方的状态先自我介绍；问了B+树、数据库存储引擎的区别、并发产生的问题及如何解决、如何对SQL语句进行优化、数据库的事务是如何理解的、ArrayList和LinkedList的区别，HashMap的数据结构，垃圾回收算法、TCP和UDP的区别、TCP的三次握手如何实现的、TCP粘包问题、进程和线程、并发和并行、类加载机制、双亲委派机制、redis的三个缓存问题、kafka如何保证读写顺序一致的、如何判断对象是否可以回收、垃圾回收算法、java的模式用到了哪些、linux的io模型、学习方法是什么、近期遇到的最大的困难、对于未来的规划反问。二面放弃京东测试：（第一次面测试，也没怎么针对测试准备过，经验+1）自我介绍，知道哪些测试的方法，http、udp和tcp的区别，mysql和redis的区别；针对项目问了很多，怎么测试登录功能，性能达不到要求怎么办，用户登录不上怎么办，毕业相关，学习和论文等百度（测试）：一个小时，感觉面试官态度不好。先问实习经历，讲一下相关业务（面试官说没说到他要点），然后做题，找出最长回文子串的长度；八股：内存分配原则；大对象分配到老年代，什么才算大？QPS是什么意思，redis穿透缓存是什么，什么情况下会发生。并行和并发的区别，关键区别是什么？创建线程的方法有哪些，Thread方法是怎么创建线程的，runable和callable的区别，start()方法具体里面是怎么实现的？start和run的区别？。int类型在32位和64位计算机下占几字节，32位和64位有什么不同。平安产险（管培生）：一面：无领导小组讨论二面：拒绝航空工业成飞：腾讯面，15分钟，hr问题加一些技术问题

11.01更新已拒offer，详见三面面经-----------------------------9.19一面，面经见之前的帖子。10.19二面，电话面，35min，一面都过了一个月了，我还以为挂了呢约的是11点，到点后面试官还没给我打电话，等了20分钟，还是没消息，我也不找他，估摸着是有事耽误了吧，然后我就去吃饭了。结果15分钟后给我打电话了，我饭刚吃一半，直接在食堂开面了。面试官感觉是个领导，或者主管吧。没有问技术问题，主要关注个人的成长是怎么样的，收获如何。跳过了自我介绍，大概问题如下：1. 讲一下在大学是怎么度过的，做了什么有意义的事，有什么收获？2. 在做比赛的时候是怎么分工的，你担任了什么角色？3. 遇到了什么难点？怎么解决的？4. 站在两位队友的角度，说出3个你的缺点5. 研究生期间做了些什么？6. 研究生期间对这些缺点是否有改进？7. 实习的两家公司有什么区别？总结3点8. 非科班为什么要转码？（说完理由他还不满意）9. 为什么选择金融赛道？说出3个理由总结来说，这位面试官属于领导层任务，要求我回答问题是干练简洁，凝练成几句话，答到点上即可，别扩展瞎扯别的东西，我一扩展起来说就被他指出我的毛病，他建议我改掉这个毛病，以后和领导汇报时也要注意言简意赅。他的建议是好的，只是我自己一直面试到现在都会容易扩展扯很多东西，到他这边突然不太习惯说后续如果有进展会有人联系我，许愿通过

秋招第一面给了平安产险，投的平安产险总部科技管培生-数据开发，9月11投递的，9月16测评，9月18笔试，9月27开始一面。3点59分，面试官准时打来电话，首先是自我介绍，然后面试官让介绍实习的项目，后面会根据简历上你写的东西问，其实也是岗位要求写的那些，问了数仓分层，还有java垃圾回收机制，数据结构，数学建模等方面相关的，历时23分钟，虽然答得不好，但是面试官也没让我难堪，说自己当时也是这么过来的，遇到不会的面试官也会一直引导。这次面试也大概知道了自己的不足，一是数据结构忘记了，二是要学下java的内存管理和垃圾回收机制，三是如果投数据开发可能还需要复习下机器学习深度学习的项目。估计是凉了。总体来说是一段不错的面试体验，让我克服了对秋招的恐惧，之前主要是不知道从哪复习起，其实每一次面试就是面试官对自己的指点，告诉自己这个方向哪些知识比较重要，网上有很多面经看起来很难，因为每个人的知识结构不一样，面试官会针对你的简历去问。总结就是得多面试，每次面完之后查缺补漏，这样下来总会有offer的。

一场电话面试。面试官是算法大组的leader，组里大概一百多人。1、先自我介绍2、就我做的一个项目展开聊，项目场景、难点3、给一个场景，问我怎么设计（保险保单之类的方案）4、又给了一个场景，关于脏数据处理的，问可以怎么处理大多数是开发问题，自由发挥。反问了管培生的培养方案，轮岗情况，部门业务，未来发展规划，人员规模情况等。

两个面试官，全程半小时问了科研用了spring哪些组件用了哪些注解spring+springboot能自己搭建框架么bean的生命周期kafka怎么用的，为什么选他Redis怎么用的注册中心除了项目之外自己还有没有学习哪些技术（讲了锁之类的）对自我的评价对待压力和加班大概是这些，后面的问题和反问能感觉出来面试官更喜欢抗压能力强，性格开朗，能自己调节情绪，遇到问题能解决问题的人总结出来一个规律，金融公司喜欢问数据库，银行融科技的公司喜欢问spring和spring boot，而且有一些面试官喜欢听你对于一个知识点的自己独特的说法，可以自己举个小例子来给面试官讲，生动形象一点，会让人觉得你真的是自己懂了理解了，不是在背八股。

刚笔试完，感觉是凉凉了笔试包括30道选择题（数据库，c++语言程序（主要是给出函数代码判断输出是啥），数据结构（二叉树），代数，概率论等；还有两道编程题（一道是给定一个长为n的绳子，要求将其分割成m段，最后求所有分法中导致长度之积的最大的分法对应的值；第二道题目是给定n,输出从1到10^n-1的值）------------------------好难，没有行测题，感觉纯技术题

11.01更新已拒offer，详见三面面经-----------------------------我先是预约了9.18早上10点的面试，结果被鸽了。。。我白等一个小时。。。打电话找hr，重新约了今天早上10点面试。本来是视频面试，面试官说他那边听不到声音，改成电话面试了。发个面经，积攒人品一面9.19，10：00， 1h1. 自我介绍2. 实习项目介绍，分析现有方案的缺点，扩展场景怎么解决？3. redis为什么快？4. redis分布式锁怎么实现？存在哪些缺点?除了redis还有其他什么方式实现分布式锁？5. redis分布锁一定可靠吗？6. redis集群、哨兵集群、选举机制7. redis发布订阅模式。8. java有哪些锁，怎么用？9. synchronized和ReentrantLock比较。10. i++在并发时存在什么问题？11. Atomic类，原理（cas）12. 多线程按顺序打印ABC，口述。13. 为什么不留在实习的公司？14. 反问。a. 问管培生-后端开发和普通的后端开发有啥区别？（工作内容差不多，但如果要长期在平安待下去，公司会将更多资源倾向给管培生）b. 问之后的流程是怎么样的？（至少还有一轮技术面试，sp可能加面，最后是hr面）整个面试过程体验非常不错，我不会的时候面试官都会提示引导。赞许愿二面

写面经，攒人品数据库索引？索引失效有哪几种情况？Redis为什么快?Java集合?什么是线程?什么是进程?什么是死锁?IOC？AOP？

平安产险数据类笔试0901场总共30道选择＋2道问答题，总时长45分钟。30道选择包括：经济学/SQL（不是常见的向题，会涉及到注入漏斗之类的）/概率论与数理统计/金融数学（年金、利率 剩余本金）/会计/机器学习2道问答题都有点像是逻辑推理，比如给你几个条件，让你推断抽出的是哪三张牌总体来说范围很广，难度我觉得不算小

题型有单选、多选、简答和编程，单选多选不好说难度，我感觉考得有点细节，就不太确定。简答题问了几种激活函数的优缺点和梯度消失。编程是一道dp，思路不难，写也不难

这个面试官对于我来说应该是帮助最大的把！他详细的和我说了进大厂和进金融IT行业的区别，也让我更加清晰的了解了我对未来的规划，要感谢这位面试官面试内容1. 自我介绍2. 聊一下自己的核心竞争力3. 为什么选择直接找工作，不选择考研，自己是怎么权衡利弊4. 薪资期望5. 工作地点6. 反问

社招，录取，一共三轮面试。一面：自我介绍，问简历相关项目，出题：有5000万条车险顾客数据，已知其中的500万的用户有宠物，如何对其他4500万用户精准推荐宠物险。二面：自我介绍，提问他们更换模型时，生效有延迟怎么处理。三面：自我介绍，知道哪些机器学习算法，决策树原理，协方差作用。HR谈薪：薪资构成：12个月加年终奖。三个月试用期，试用期间工资八折，年终奖发放看考核分数所处区间系数。拒绝原因：不确定系数的年终奖占总包的份额太大，试用期八折的工资发放方式显得不是很有诚意。

IBM还没面完，持续更新中......哈罗单车 45分钟 3.21 二自我介绍-问了下团队的人数、以及分工情况。-问了下腾讯的异动检测项目，背景是啥，以及怎么做的-问了招商的推荐项目背景是啥，怎么做的-深挖了下随机森林和xgb的重要性怎么计算的。-介绍下逻辑回归算法-问了下因果推断是如何应用的-模型是怎么评估的QA环节个人Q1：期望这个岗位解决什么样的问题A：支持保险、信用贷款的场景的用户增长Q2：职位的发展路径是什么A：没有明确的晋升机制，考核是一年为期Q3：对优秀定义和标准A：持续的学习能力，应变能力团队Q1：对未来一段的时间的规划A：说的比较含糊，只说了他们现在有100多号人，这个部门是数据科学团队字节跳动 1个小时 3.10 五二面 3.13 一面试官介绍了面试的组成部分和流程环节1.自我介绍2.从金融机构项目问起* 让我用做这个件的背景、和产生的价值，以及用了什么方法，最后产生的结果讲下？-流失客户的大盘池子-正负样本是什么-模型效果是怎么跟进的-如果一个模型效果未达到预期，怎么进行优化-特征清洗是否用到一些自动分割的方法-了解孤立森林么3.介绍下互联网项目* 分别从你们为什么做，怎么做的，做的怎么样三个角色介绍下(star法则)-里面有做归因么-你们的精准率和召回率为什么这么高-了解现在主流的时间序列模型么-补充了下深度学习算法，以及有监督的，并说了下为什么我们不用。4.QA环节介绍了他们现在服务的核心指标风险、服务、收益以及团队的在做的什么事。接下来要支持的事情等。还有怎么考核啊，怎么成长等一面 3.10 五自我介绍项目介绍Q：保险项目是在流失召回还是其他智能异动风险项目Q1:能介绍一两个指标应用？产品画像标签体系项目介绍下NPS的计算介绍下，你们产品的用户是谁置信区间介绍下样本量的预估是怎么计算的一类错误率和二类错误率QA：介绍了下自己的选择标准保证风险的情况下看收益团队晋升每半年一次，还是看实际产出为主。 部门规划：主要围绕整个中国区的安全，并挂在整个商业化团队下，负责的是对多个产品的风险控制，会跟产品的寿命周期进行策略的部署。美的集团 1个小时 3.8 三* 自我介绍* 项目介绍背景没有说清楚，详细问了几下问了怎么实现的，以及对时间序列算法怎么处理多个指标进行了追问* 算法相关了解lstm、rnn等时间序列么？讲下xgb算法的优缺点？他为何要二阶泰勒展开-特征工程算法的梯度爆炸怎么解决什么是过拟合做过文本相关的项目不？了解bert、transform算法不用的是什么框架。用spark介绍下其用作机理？是keras还是tensorflow-模型评估，讲下roc曲线* QA答题环节-业务：公司内部的金融贷款，风险相关的都做-考核和评价：主要看对业务降低的成本，对算法的应用能力-人员结构团队目前有30多个人，传统主要以规则进行风险判别。现在想做的一件事就是用科学的方法驱动。-个人成长两条线，专业和管理线。每半年考核一次。平安产险  1个小时自我介绍挑几个项目讲下—项目讲的过细了，被打断了结果如何效率是怎么计算的挑几个算法讲下优缺点PPT的使用情况如何，以及汇报能力如何隆基股份   1.2个小时(六面完毕)自我介绍 10分钟算法面试描述下决策树算法与XGB有什么不同XGB的二阶泰勒展开优点在哪里XGB算法的基模型决策树原理几个决策树算法的不同项目面试- [ ] 智能风险异动讲下-挑几个指标的概念讲下-规则的有无自动化-如何评估的- [ ] 民生银行的召回模型-样本挑选怎么样-指标特征怎么选的- [ ] NLP智能平台-如何建立的