面经详情

工作地点在地铁站附近，有食堂，比较方便，首先笔试，笔试完了以后，简述下之前开发中用到的技术，和实际运用中的问题是如何解决的，问题1：你为什么想离开目前的职务？ 问题2：你对我们公司了解有多少？ 问题3：你找工作时，最重要的考虑因素为何？问题4：为什么我们应该录取你？...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

今天在广州大学城华工听宣讲会，宣讲完就面试。因为人很多，边宣讲会就边叫人去面试了。叫人是一组一组叫，面试是二对一面。两点开始宣讲会，我一点40左右到了，在那里等到四点20左右才面我。运气事就是我应聘的岗位被安排得最后面，有点不耐烦今天。我前面一个姐姐进去面了十多分钟，我面了三分钟，自我介绍，问我学习情况，问我求职意向，问我特长。没了没了没了，体验非常不好！...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

因为是外企所以要求全英语面试，开始的时候是先电话交流，介绍自己。然后team leader介绍下工作之后约on site 面试时间。  大约三四天之后到上海公司内面试。面试的是以后的team leader，是个法国人但是英语还不错。问以前的经历，然后问excel用的怎么样，再考察presentation的能力，还有就是一些data analysis的问题比如回归， 正态分布， 方差，平均值的问题。 我当时还准备了一张纸写下了需要的知识点，最后就是介绍下工作内容让我回去等通知 ...查看更多