淘天二面-机器学习

作为一名大数据工程专业的研究生，收到华为的实习面试邀请后，我既兴奋又有点紧张。华为在大数据、云计算和AI方面的项目一直颇具规模，我在实验室也经常用到华为云的分布式存储和计算工具，所以这次机会对我来说既是挑战，也是检验自己能力的时刻。面试当天是线上视频面试，HR提前一天发来了会议链接，还贴心地提醒我准备好稳定的网络和耳麦。面试开始，首先是自我介绍环节，我简单交代了自己的学业背景、参与过的项目，以及在实验室做的两个与数据仓库建设相关的课题。技术面提问部分面试官是一位资深的大数据架构师，第一句就直奔主题：“你在项目中具体承担了哪些角色？有没有数据模型设计的经验？”我提到了在校期间参与的一个基于Kimball维度建模的销售分析系统项目，并详细描述了如何在需求分析阶段识别业务过程和度量，以及如何根据不同的数据主题域设计星型模型与雪花模型。我还补充说明了在ETL流程中，如何处理缓慢变化维（SCD），尤其是Type 2类型的实现方法，包括在Hive中通过分区与有效期字段来管理历史数据。他听完后很感兴趣，追问：“如果我们有一个订单事实表，需要支持多维度分析，比如时间、客户、产品，但不同维度的数据规模和更新频率差异很大，你会怎样设计？”我答道：时间维度：预先生成完整的日期维并缓存在DW中，保持稳定不变；客户维度：考虑缓慢变化维，保证历史分析的准确性；产品维度：用码表+关联，保持高查询性能。并说明了在分布式环境（如Spark SQL）下，为避免join带来的性能瓶颈，可以使用广播join或分桶策略。场景题与解决思路接下来，他给了一个具体问题：“如果每天有上亿条设备日志进入系统，需要在分钟级完成故障模式检测，你会怎样设计架构？”我回答：数据采集：采用Flume/Kafka作为实时数据入口，将日志按主题与分区进行路由；实时计算：使用Flink进行流处理，通过窗口函数实现分钟级聚合；特征提取与模式匹配：在流计算过程中调用预先训练好的模型（可能是基于TensorFlow或PyTorch），完成在线推理；数据落地与分析：实时结果入ClickHouse或HBase，历史数据入Hive供离线分析；监控与告警：接入Prometheus+Grafana实现实时监控，并结合规则引擎触发告警。面试官点头认可，但提醒我在实际生产中需要考虑容错和数据延迟问题，比如Kafka的副本机制、Flink的checkpoint与状态恢复等。综合能力考察除了技术问题，他还考察了我的沟通能力与学习能力。他问：“如果你负责的某个数据模块上线后用户反馈查询慢，你会怎样定位问题？”我回答说会先定位问题范围：是前端展示慢还是后端查询慢；如果是后端，先看sql执行计划，分析是否由于join、group by等操作导致大量shuffle；再检查数据倾斜情况，必要时用加盐、按范围拆分等方式优化；同时关注底层存储的索引与分桶方式。思维延展与职业规划最后，他关心我的职业规划。我表示自己未来希望在数据架构与数据治理方向深耕，不仅掌握数据采集、处理、存储的全链路技术，还能从业务视角建立完善的维度模型和指标体系，提高企业数据资产价值。这与华为在智慧城市、通信网络、云平台等领域的需求非常契合。面试在轻松的氛围中结束，面试官说技术能力还不错，但建议我在模型设计中更多考虑跨域数据整合的复杂性，以及如何在超大规模数据环境下保持模型的易维护性。HR最后告知后续会有二面，可能会有更深层的系统设计题与现场编码题。面试感受与经验总结这次一面让我体会到几个关键点：准备要针对岗位需求 —— 华为的大数据实习不只是写代码，还要理解业务流、模型设计、性能优化，尤其是Kimball建模在企业级场景的落地方式。案例要具体 —— 面试时举的例子最好能体现规模、挑战与解决方案，比如数据量级、延迟要求、架构选型等细节。思维要全面 —— 技术方案不仅要能跑通，还要考虑高可用、可扩展性、运维成本等。表达要清晰 —— 把复杂的设计讲清楚，有时候比技术本身更重要。总之，这次面试虽然是虚拟的情景，但过程很真实，如果你未来准备大数据方向的华为面试，可以借鉴这种“技术细节+业务场景+性能优化”的答题方式，即使遇到陌生问题也能从架构思路入手，让面试官看到你的系统性思考能力

秋招接近尾声了，想请大家帮忙选下offer给下建议。lz主要投递的是内容理解相关的算法岗位，主要涉及到多模态大模型相关的技术栈。目前主要有下面的一些流程，都还没开奖。1.美团 做供给侧的内容理解 base北京（已意向）2.淘天 做商品的内容理解 base杭州（已意向）3.字节 做内容侧的一些负向治理 base上海（已意向）4.快手 做电商导购相关的业务 base杭州（已意向）5.腾讯 微信安全 做电商相关的内容治理 base广州（还在泡池子，没发意向）6.蚂蚁 网商 做一些信贷业务相关的算法 base杭州（已意向）7.华为 ict 具体做啥不清楚（还没发意向，保过温面评还ok） base上海

一面 50min1. 拷打项目细节2. 机考题思路3. 手撕多头注意力机制4.八股：transformer架构、位置编码的作用、梯度消失和梯度爆炸的原因及其解决方法二面 30min1. 简单问了一下实习和项目2. 手撕：数组的第k大数3. 实习过程中遇到的最大的困难 怎么解决的三面：1. 怎么看待华为的文化2. 在实习过程中有无和同事多方面协调，协调中存在什么问题，怎么解决的3. 实习的时候有没有主动承担别的工作

lz 主投自动驾驶端到端算法，目前拿到 / 在等的意向如下，麻烦 UU 们投个票。1️⃣ 小鹏 — 已开奖，公开的批发价；随机分组（较大可能是aeb）；公司方向 All-in VLA。2️⃣ 蔚来 — HR 面试已完成；面的是预研组。3️⃣ 华为 — 预计开奖较晚；分组待定。4️⃣ 元戎启行 — 还未开奖。5️⃣ 百度（IDG）— 等待排序结果，11 月中旬确认。6️⃣ 美团（无人配送）— 面试完成；团队规模较小，业务以配送车为主。7️⃣ 地平线 — 面的预研组，主要做rl。流程中（待定）：大疆（保温电话，方向：无人机决策/规划）、轻舟（HR 面已完成）、千里（等待 HR 联系）。我最看重的维度：平台规模、薪酬待遇、技术前景、工作强度/生活质量。