面经详情

面试处理效率还算高，第二天就去面试了。面试官还算和善，但是要求有些奇葩。我面试的职位是数据分析师，之前的面试都是考察分析思路为主，工具使用和算法为辅。但这家公司的面试官只在乎你会不是使用阿里云的分布式数据库进行数据分析，其他的一概不关心。大胆假设公司实际没有能力自建数仓和hadoop生态，只能依赖阿里云，提问的所有问题都是工具的使用细节。建议HR把招聘要求写清楚，免得互相浪费时间。...查看更多

一面的小姐姐很好，顺利通过。 主要是深挖项目经历和实习经历，问的特别细，针对我项目的问题问了： 1. 如何处理level很多的categorical 变量（我回答的是聚类） 2. imbalanced处理，还有error rate和recall的区别。 业务问题问了： 1. 常见的日活预测，如何计算日活。 2. 如何预测年底的日活。 3. 评价抖音的五大指标 按重要程度排排序。 4. 分析日活下降的原因。 5. 抖音如果设计一个社交功能 主要面向陌生人还是熟人？ 6. 如果抖音日活下降 请具体分析。 7. 解释次日留存率。 二面：挺不愉快的，面试官很不尊重人项目里的问题没有太深挖，就介绍了我自己认为做的最好的项目其他产品业务问题有很多跟一面重合。 其他问题有： 1. 如果要做一个类似微信的app，重点关注指标？ 2. 如何预估留存率？我回答的是拟合幂函数，面试官说不行，然后我说了一大堆他还是不满意。后来我问他怎样才可以给预估留存建模，他说幂函数啊，慢慢调参。（我白眼都快翻出天际）其他都不记得了，面试官全程很不耐烦很不尊重人，我说什么他都觉得不对，面的很糟心。 ...查看更多

一轮面试一个面试官主要针对简历问项目，问技术掌握情况，同时介绍公司的技术需求以及业务需求。公司项目的技术要求主要是java,scala开发。关于技术的问题就问了一个hadoop启动后有哪些进程，说了namenode, datanode,secondarynamenode,然后加了spark里面两个进程master,worker,还忘了两个jobtracker,tasktracker。 面试官要求下周上岗，且入职后需要到南昌机房进行算法开发及项目上线。总体感觉我的技术及项目经历和公司目前岗位的需求挺匹配的。但是入职时间要求太紧，且学校还有相关事宜要处理，应该不考虑了。 ...查看更多

对spark的RDD有什么了解，RDD是什么，我说弹性分布式数据集，为什么spark要使用RDDSpark为什么比mapreduce快，我说spark基于内存运算，Spark就不在硬盘上运算了吗，我说也会，问什么时候会在硬盘上运算，我：当时脑子宕机了(有一个配置是内存不够写入磁盘，别的不知道了，可能和血统什么的有关)Hbase的调优方式Hive的udf你都了解哪些，如何自定义udf函数，你都了解哪些数据结构。...查看更多

第一轮先做笔试题，SQL、业务题和基本的统计，难度不大。SQL要求用hive写，统计都是选择题，业务题不明白可以问。顺利通过。第二轮是两个部门负责人面试，没问技术，都是简历上的内容，然后会涉及滴滴的业务场景。很遗憾，我没有通过，可能因为之前没有相关经验，业务答得比较烂。...查看更多