26秋招虾皮数据开发一面

1.实习经历追问,数仓建设流程,为什么要设计各个层
2.spark的任务调度流程,spark的数据量级
3.spark的性能优化经验?
4.如何定位任务失败?有哪些原因?分别应该怎么处理
5.对于数据治理的理解,在元数据管理的治理中不同的元数据分别有什么作用?你是怎么使用的?
6.数据倾斜的情况在具体的什么业务中出现,举例,并给出你的优化方案
7.如何去保障数据的质量?数据标准你是如何制定的?
8.为什么源数据存在mongoDB?
9.了解agent么?大致讲-下agent的工作原理,mcp和functioncalls的区别是什么?
10.是否参与过模型的微调?agent的数据具体如何处理?数据增强那一块是怎么做的?
手撕:
拓扑排序,leetcode hot100课程表的变拊俺侄 medium难度
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2025-11-19 09:45
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门头沟学院 Java
bg:2本9硕,第一段实习胆小🐭未投递bat整体timeline:10.9开始投递 除jdy外 10.23都已经结束美团(数据平台部)一面 二面 oc蚂蚁(Oceanbase某边缘部门)一面 二面拒绝(脑子进水了)快手(大模型应用开发)一面挂虾皮 (保险那边业务)一面 二面挂京东jdy(京东科技)一面 二面 三面 oc百度(用增后端)一面挂b站 (cicd流水线)一面挂滴滴 (mpt引擎架构)一面过 二面oc面试一些更具体部门或者业务,这里就不展开了,有感兴趣的同学可以私聊面经~一点感想:1.越来越卷了,认识了很多27届的小伙伴现在已经2-3段实习了2.大模型应用开发是趋势,在你学历以及简历深度到位的基础上,了解甚至熟悉大模型应用开发的东西会帮助你脱颖而出,最少能多很多面试(实测),但是也存在一个小风险:简历靠大模型吸引来的,可能一般也只是组里应上面okr要求要做agent,招你进去随便做一个,成长性堪忧,但是总比啥都不做好。3.自己做的项目,不管是点评还是什么其他各种秒杀 电商等,可以想办法多体现一些与众不同,面试官们真看腻了,他们都能给你全文背诵你简历的描述,最重要的在于项目复杂度,一定新颖程度描述到位的基础上,多结合个人的思考,没接触的场景或者问题,玩命调动自己做项目的过程经验以及结合一定八股来回答,在面试官那边印象不会差的4.算法这块,感觉绝大部分厂不会太为难,我手撕十多道的经验上来看,没有超出hot100及其简单变式,不用太担心5.最重要的还是运气,运气面前一切实力高低与否都显得很渺小而运气又和投递时期挂钩,短时间内如果没有面试或者面试结果不尽人意,不用着急,可以继续投递的同时一边优化简历和熟悉八股算法,没准哪天某大厂缺人就一面速通你了,幸福往往就在一瞬间~祝大家都能找到自己满意的实习~也欢迎同一届的后端小伙伴们一起多多交流
发面经攒人品
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