百度笔试能顺延吗

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？大致讲一下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课程表的变形 medium难度（之前背过模版所以还好）二面：1.具体追问了数据倾斜和OOM的问题是如何处理？2.数据治理这一块你做了什么？不要说数据治理分这些3.你是怎么做数据监控的？有哪些方面的监控？你如何具体定位问题去解决？4.你的数据标准是如何制定的？你如何去保证数据的准确性和一致性？5.agent这块是否了解？你实习主要是做什么的？agent的原理和强化学习这些是否有了解过？手撕：接雨水 用了双指针后要求用单调栈

面试时间：2025.09面试部门：用增timeline：09.23一面，次日挂一面（1h）面试官介绍业务自我介绍+实习经历介绍如何评判数据质量的好坏数仓建模理论介绍说一下你认为的数仓建模理论中最重要的三个点数仓分层是怎么做的sql场景题：用户信息（视频信息）/视频信息（kafka）/用户浏览/点赞日志（log）设计数仓分层，有哪几层，每一层有哪些表 b. 计算指标：各城市用户浏览/点赞情况 c. 如果大量user_id=0，是否会有数据倾斜，如何判断并定位数据倾斜，如何解决数据倾斜 d. sql实现加盐方式（扩容+打散）本来还要做一道算法，时间不够了，就问了下mr shuffle的排序方式，然...

1. 自我介绍2. 实习拷打：高性能数据预加热流程优化怎么做的？（**总结几个点**）3. 每一个语言中，如何实现超时异常的呢？就是设置一个等待时间，系统是如何知道这个超时了呢？4. 可用性监控与根因分析，如何做？是否有接入 AI 手段？5. 平时是否使用过AI，使用过哪些AI产品呢？6. 平时哪些AI应用最实用，AI使用？7. 如何使用AI进行编码，请你介绍一下过程，帮助最大的场景？8. 什么是大模型微调？是否有大模型微调的经验？9. 收单接口迁移？最需要注意到的点是什么？10. 新绑卡接口性能优化？如果做到的呢？11. 排查性能问题？除了修改代码添加日志的方式？如何在线上环境上面进行排查？...