百度面试2024数据开发岗位1.结合以往经历，谈谈项目管理哪些过程域，你认为更重要？原因是啥？你的弱势点有哪些？2.讲一个项目，完整介绍下项目，你的职责，具体咋做的，成效业绩。3.总结讲一下你主导过的数据分析应用类项目中痛难点有哪些？怎么解决的？4.横向讲一下几个etl工具的优缺点？cdm,kettle,infa5.数据共享服务怎么做的？过程中如何做到的安全合规？6.数据要素相关工作做过哪些？有过哪些接触？7.招投标工作，文档材料编写汇报，做过哪些？

0)项目中遇到哪些问题?1)业务数据采集框架选择(FlinkCDC，Maxwell,Canal)2)Dwd 层新老访客修复、Dws层用户回流状态过大，选择状态后端不合理导致OOM3)状态后端选择 RocksDB导致链路延迟过高4)Dws层读取外部数据库维度数据网络延迟过高导致反压5)数据倾斜导致的反压6)Flink SQL 未设置 TTL 导致的 OOM7)改变程序拓扑结构，通过Savepoint恢复程序未指定算子Uid 导致的报错8)Kafka 分区动态增加，Flink键控不到新分区数据导致数据丢失9)某个Kafka分区没有数据，导致 Flink下游水位线无法抬升，窗口无法关闭计算10) Kafka的问题(挂了、丢了、重复了、积压了、乱序了、如何提高吞吐量)11) Hbase 的rowkey设计不合理导致的数据热点问题12) Redis做旁路缓存，与Hbase的数据一致性问题13) Flink写Clickhouse的精准一次性问题14) Clickhouse 的优化问题

2024字节跳动面试 数据岗位1.模型开发的流程，需求调研过程中有哪些人员参加，调研过程，你会输出什么文档？2.如何保障数据质量（准确性）？3.spark有什么优缺点？在使用过程如何规避缺点？4.spark内存模型？5.spark和MR为什么会进行shuffle，如何减少shuffle？6.小文件治理的方式？7.主题域建设的流程？8.大表join大表的优化（10亿与1千万数据关联）？9.为什么存在ods穿透？10.你希望公司工作强度如何？

这是阿里巴巴的一个研发岗位，涵盖一些大数据的笔试专业面试问题针对过往经历Q：字节确实注重数据驱动，这样子的决策方式可能会有什么问题？哪些决策没办法用这些方法进行验证？Q：结合过往实习经历，你现在想要帮商家提升GMV，你觉得该如何去进行提升？行为面Q：在这几段实习经历中，哪段需要联系各方的人推动解决问题的情景更多？Q：在合作过程中遇到比较多的卡点是什么，导致这个事情很难推动？Q：在沟通过程中，对你能力最大的挑战是什么？

这是巨人网络的一个研发岗位，涵盖一些大数据的笔试专业笔试问题1️⃣ CASE问题：美团买菜下BP业务负责人现在想看选品选的怎么样，什么维度怎么拆解？2️⃣ 针对过往实习提问（以字节数分经历为例）Q：怎么定义数据是正常波动还是异常波动？Q：明确了是一个异常波动后该如何继续拆解指标Q：提到了竞对关系，怎么获取竞争对手的数据？Q：实习过程中的时间精力分配？项目制？Q：专项分析的选题一般基于什么来定？Q：在这段实习过程中最大的学习成长？Q：字节确实注重数据驱动，这样子的决策方式可能会有什么问题？哪些决策没办法用这些方法进行验证？

这是巨人网络的一个研发岗位，涵盖一些大数据的笔试专业笔试问题计算新处女占比、DAU网络（玩过球球大作战、征途）-- uid 用户ID、artical_id 文章ID、in_time 进入时间、out_time 离开时间、sign_cin 是否签到--统计每天的日活数及新用户占比--注：--* 新用户占比 = 当天的新用户数/当天活跃用户数（日活数）--* 如果in_time 进入时间 和 out_time 离开世界跨天了，在跨天的每天都记为该用户活跃过--* 新用户占比保留2位小数，结果按日期升序排序------ 示例数据的输出结果如下--dt       dau uv_new_ratio--2021-10-31 2 1.00--2021-11-01 3 0.33--2021-11-02 3 0.67--2021-11-03 5 0.40------解释--2021年10月31日有2个用户活跃，都为新用户，新用户占比1.00--2021年11月1日有3个用户活跃，其中1个为新用户，新用户占比0.33

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最近在想创作灵感你对生产p0分享感兴趣吗，可以的话我就干

25届非技术的投递...1. bilibili 产品经理 - 已投递，在流程中2. 亚朵集团 数据产品经理 - 一面已过3. 卫宁健康 数据产品经理 - 已投递，在流程4. 上海鸿欢网络科技 售前 - 已投递，一面已过5. 深势科技 售前技术支持 - 已投递，一面已过6. 太湖慧云 售前工程师 - 已投递，在流程7. 云纷 项目经理 - 已投递，无回复8. 左御 项目经理 - 已投递，一面已过9. 泛微网络 初级项目经理 - 已投递，一面已过，二面已挂10. 上海汇正财经 自媒体讲师 已投递，无回复11. 巨海集团 短视频运营 已投递，流程中12. 阿里巴巴集团 销售顾问 已投递，流程中

哈哈哈哈哈哈哈哈哈当你在简历上撒谎了，但仍然得到了这份工作

在数据开发领域的职场中，以下这些道理越早知道越好。首先，技术能力固然重要，但沟通同样不可或缺。大部分数据开发项目失败的原因并非技术问题，而是团队沟通不畅。不断学习是关键。随着数据技术的飞速发展，新的工具和技术层出不穷。数开人员需要不断学习，跟上时代的步伐。注重代码质量。高质量的代码不仅有利于项目的稳定运行，还能减少后期维护成本。一个优秀的数据开发人员应该始终关注代码质量。学会团队协作。现代职场中，几乎所有项目都需要团队合作完成。懂得如何与团队成员协作，发挥各自的优势，才能取得更好的成果。重视数据安全。数据安全是企业的核心问题之一，一旦发生数据泄露等安全事件，后果不堪设想。数据开发人员要时刻保持警惕，确保数据的安全。在数据开发的职场中，技术能力只是基础，还需要具备良好的沟通能力、持续学习的精神、团队协作能力和数据安全意识。这些道理越早知道，就能越早在职场中取得成功。

对在职人而言：读研和工作都是重要的人生选择。读研可以提升专业素养，拓展人脉资源，为未来的职业发展提供更多可能。然而，也需要付出时间和金钱成本。工作则能让你早早获得收入，积累工作经验，提升实际能力。哪个性价比更高：这取决于你的个人情况和职业规划。如果你热衷学术研究，或者目标岗位对学历要求高，读研是不错的选择。但若你更擅长实践，想要快速在职场中崭露头角，工作可能更合适。读研可以深化专业知识，提升学术水平，增强个人竞争力，为未来的职业发展打下更坚实的基础。工作则能让你获得实际工作经验，早早实现经济独立，同时也有机会在职场中快速成长。然而读研需要耗费时间和精力，且经济压力较大；工作则可能面临职业瓶颈和发展受限。关键在于根据自身情况权衡。如果你对学术有浓厚兴趣，未来想从事科研或高要求的职业，读研可能是更好的选择。如果你更注重实践经验和快速实现职业目标，工作可能更适合你。