招商银行石家庄分行二面

招商银行温州分行信息科技岗二面内容是专业面+it笔试，给的时间段有三小时，这二面的具体内容有没有牛友知道的，难道线下机房先手撕咩，有点子慌啊💼公司岗位👥面试题目

时间3月9号1.自我介绍2.介绍一下你在实习时主要负责的业务是什么？3.实习种整个请求链路的技术实现方案是怎样的？包括上下游依赖、服务之间的调用4.这个过程中你觉得比较容易出问题的场景是哪一类？5.为什么这个地方容易出问题？是逻辑复杂、边界场景多，还是其他原因？6.场景题（业务本身迭代的时间比较久了，里边的的逻辑也比较复杂。当有一个需求提过来，对这个服务会有一些改造，你怎么做可能能够尽量的去保证你的这个覆盖相对的更完善一点呢？）7.除了业务测试，从提升测试效率的角度，你会做哪些事情？8.算法题：实现一个方法，输入二维数组，按顺时针遍历，返回一维数组

给各位大佬提供一个咱们工科生提前拿总行offer（奖金）的渠道！先说背景，我是26届东北大学控制专业的研究生，研究生的研究内容是多模态算法。秋招的方向是搜广推算法，有一段算法的暑期实习经历，实习内容是大模型和推荐算法的结合。在找暑期实习的焦虑期，在牛客刷到了训练营的经验帖子。互联网大厂的不稳定因素一直是我犹豫的点。而银行的工作相对稳定，招商银行的综合实力和雇主评价都很好，2025年蝉联了年度最佳雇主的称号。看到线上打比赛有奖金，而且内容正好是搜广推相关，我就参与了数据赛道的比赛，最终也成功入营拿到了提前批的offer。比赛time line：训练营受众很广，几乎所有专业都能参加。比赛分为三个赛道：AI，数据和产品。我在去年四月份报名了数据赛道的比赛，另外各个赛道之间不冲突，可以全部参加。5月7日-5月11日共四天的时间打了个线上的比赛，整体难度不大。赛题有三道。广告点击预测、新闻分类、构造金融产品营销Agent。其中前第两道题用树模型就可以获得不错的效果，加上一些特征工程，特征交叉，集成学习和调参的策略即可。模式类似kaggle的打榜。最后一道题构建营销agent，需要对银行的产品业务有一定的理解能力，调用agent的难度不大，我的技巧就是将任务分步，调用多个LLM共同解决，最终得到了不错的效果。比赛的组织方效率很高，四天后收到了数据赛道的面试通知，面试时长20min，一对多聊天的形式，没有代码手撕环节，可以放松参加。可能会涉及到比赛中的算法设计以及个人性格，能力的考察。过了一段时间之后就收到了入营通知，主要形式是AI赛道单独一期，另外数据赛道和产品赛道混合共两期。因此数据赛道是有两个时间可供选择的，我选择了第二期训练营。入营之前准备好了衣服和电脑，也看了一些经验帖子，后面发现完全没有必要，因为一切都被安排好了（电脑还是要带的）！线下训练营整体节奏很快，入营之后随机分组，每组包括三个数据和三个产品（所有人都很优秀靠谱）。在夏令营内和同组的小伙伴一起游戏，认识了许多优秀的朋友，也建立了深厚的友谊。在比赛期间，有贴心的学长学姐前来助力，也有伙伴老师全程陪伴。大咖老师给我们讲了许多干货，受益良多。虽然赛程有些紧张，身体有些疲惫。但是精神非常活跃和满足，无论是前往总行大厦顶楼观看整个深圳，还是临走前的晚上所有人聚在一起在台上开心热舞，所有紧张和疲惫一扫而空，满载而归。最后，8月25日就收到了招商银行2026届数字金融生的offer，在正式秋招之前拿到一个offer是非常开心的，给秋招增加底气了。最后我说推荐大家参加的几个原因。第一个就是比赛的奖金非常丰厚，而且不是赢家通吃的模式，每个赛道的前200名都有奖金拿（好好打比赛就有）。第一名¥8888，2-10名¥3888，11-50名¥1888，51-100名¥388，101-200名¥188。第二个就是不浪费时间，相比于动辄三个月以上的暑期实习，要在外租房生活。训练营只需要抽出三四天的时间就好了，营内许多同学都是和我一样在实习期请假来参与的。如果顺利的话，秋招前可以拿到转正和训练营两个offer。第三个是衣食住行全都安排的明明白白。吃得特别丰富，搭配很丰富。往返的机票都是组织方购买的，营内的物料也非常全面，什么都有。第四个是所有专业背景都可以参与，搞大模型的可以参与AI赛道，搜广推/数据分析的同学可以参与数据赛道，文科商科或者对产品有兴趣的同学可以参与产品赛道。不确定报名哪个赛道的，可以同时报名多个赛道，等题目发布后结合自己的精力情况选择。第五个就是秋招前提前获得总行offer的机会，可以拿着这个offer进行秋招，最后进行统一决策。从各个平台了解，招商银行数字金融夏令营的offer的评价很好，可以减少秋招的压力。最后我觉得，训练营是一个了解银行的优质机会和渠道。让我短暂脱离了互联网公司的沉闷氛围和巨大的压力，对银行行业有了一个更加全面的了解。跳脱出之前的刻板印象，我发现招商银行的工作人员都充满活力和热情。而且AI的氛围非常浓厚，可以看得出行内对于AI人才的重视。如果对互联网的压力和稳定性有所质疑，不如参加训练营看看，也许会有不一样的收获。最后祝各位大佬都拿到满意的offer！

hot🔥100 全部思路现已奉上 并附有一些模版和方法帮助各位uu面试前快速复习激活思路 文字省略部分看图即可栈69.有效的括号：奇数 return false 哈希表保存对应关系 左括号入右括号判断栈顶左括号对应关系70.最小栈：栈中保存添加元素 和 前缀最小值 初始化栈底添加Integer.MAX_VALUE（+∞）哨兵对应栈为空71.字符串解码：DFS递归 k[encoded_string] 嵌套的括号从内到外解码72.每日温度：单调栈 从右到左（peek是索引小数值更大数）从左到右（todolist）73.柱状图中最大的矩形：单调栈 存储 柱子下标 遍历过程找每个柱子左边界（第一个比它矮的柱子）和右边界（第一个比它矮的柱子）堆74.数组中的第k个最大元素：（找下标n - k元素）快排 随机数选择pivot（遇到大量重复元素会退化到O(n<sup>2</sup>））两种思路：1-把 < pivot 改成 ≤ pivot三路划分：小于、等于和大于基准数的所有元素75.前k个高频元素：🪣桶排序 哈希表现统计元素出现次数 出现次数相同元素放入同一个桶，然后倒序遍历桶76.数据流的中位数：大小堆 最大堆比最小堆多一个数贪心77.买卖股票的最佳时机：更新minPrice 找最大prices[i] - minPrice78.跳跃游戏：维护最右可达位置max，i > max return false79.跳跃游戏II：更新从当前所有位置能跳到的最远位置   当走到当前跳跃能到达的最远位置进行一次新的跳跃80.划分字母区间：遍历字符串，计算字母的最后出现下标（last[i]）合并区间动态规划递推 - 状态转移方程初始值 - 递归边界0-1背包每个物品只能选 0 个或 1 个分割等和子集、子集和问题完全背包每个物品可以选任意多次零钱兑换、完全平方数问题0-1 背包：物品唯一，怕重复 → 倒序遍历完全背包：物品无限，要重复 → 正序遍历多维动态规划技巧