得物 交易推荐算法实习 面经

1. 自我介绍2. 深挖项目3. 你的 dwd 层，dwm 层，ads 层是怎么确定的4. 你说你对离线整个链路的建设很了解，那你说说你如何开发整个离线链路5. spark 内存模型了解吗6. 抢占内存是个什么机制？7. spark 内存方面的调优说一下8. 你说 CPU executor 内存比例是 144，为什么是这个比例？9. spark 的 join 方式有哪些？10. spark 1 个 CPU 核心只处理一个 task 吗？11. soft merge join 的机制是什么？12. spark 大表关联小表的时候，小表，是怎么广播表到内存中的？13. spark 广播的小表储存在哪里？14. 广播的小表又是怎么取出计算的？15. 两道 sql，topN 和连续登录反问：1.组织架构2.喜欢什么样的人才3.工作强度如何大约45min感觉要凉，特意在面前看了spark的内存模型，以为自己基本上懂了，结果被狂问到不会

1、有没有上次面试你印象深刻的问题，或者发挥不好的问题（说了好多）2、最近AI很火，你有用Ai做什么呢3、现在AIIDE很流行，你都用过哪些4、那你有为Ai付过费呢，哪个产品，怎么购买的5、你觉得最厉害的模型是哪个6、如果让你用AI创业你更看好哪个方向7、你觉得你的竞争优势是什么呢8、介绍一下实习9、你看公司主要是关注哪几点10、那你用过我们App嘛？（....没用过...）那你说看业务的发展是否好，但是我们的App你还没用过....（尴尬了...）11、平时玩什么游戏呢？那王者荣耀里面的上下左右方向键是怎么让别人感知到的12、那我放技能呢，是基于什么协议。13、我有一个用户表，我现在想保证搜...

两轮技术面 第一轮面试问的不深入，不像之前的面试官能根据回答追问或者引申，纯八股盛宴，手撕是两数之和的和合法的括号二面就是问项目，八股提到个僵尸进程我不会，印象较深的是最后一道场景题是讨论如何解决多个使用雪花算法的主从节点对应的数据中心及序列号的ID分配，要保证唯一性，我答用配置中心。他说如果用redis呢？我说用uuid再截断，并用setNX保证唯一性

昨天面的地平线一面第二天已经收到结果了被打击到了其实面试过程中就感觉过不了了，后面就纯聊天了