又一次被腾讯血虐后的情真意切的心得体会（数据分析方向）

💼 公司岗位岗位职责:1.负责理解业务需求，并利用机器学习，数据挖掘的方法发现并提取新的欺诈或风控维度特征。2.负责深入业务，对核心数据设计和实施机器学习算法，并利用对数据的理解支撑客户的风控决策。3.紧跟机器学习相关技术的业界发展，研究创新方法以突破常规算法的瓶颈，和其他数据科学家和业界专家共同对反欺诈领域的问题进行研究和探讨。任职要求1.计算机科学，数学或统计相关硕士以上学位。有NLP或语音处理经验尤佳。2.坚实的数学基础，数学分析，概率论，离散数学，数值方法等；精通经典的机器学习模型:逻辑回归，SVM，贝叶斯网络，神经网络，NLP等。3.精通一种数据处理语言如Python及相关数值/科学计算的库如Numpy，Scipy，Scikit-learn等，熟悉深度学习框架如tensorflow等。4.熟悉分布式计算架构，有大数据或分布式计算相关经验，Hadoop，Hive，Spark等。5.良好的英文阅读能力，较好的团队领导能力，沟通能力，善于分享，勇于承担，积极探索与创新。6.会Java，flink流式开发，实时数仓加分

- 美团：到店事业群--平台技术部（暑期实习一面）- 上来面试官说看你简历挺匹配的，I'm like whaaaaat- 自我介绍- 为什么去读研了- 你们团队多少人- 你们数仓怎么分层- 你主要负责哪几层- ODS 数据从哪来，怎么接入数仓- ODS 表是什么事实表类型？更新方式？- ODS 到 DWD 做了哪些处理？- DWD 有哪些表，事实表如何设计的？- 你提到了数据字典，解释一下- 通过什么实现的（数据资产管理的平台）- 数据库 vs 数据仓库- 数据库为什么要减少冗余（数据更新导致数据不一致）- 数据仓库有冗余，如何保证一致性（我讲的更多需要人为的干预+平台功能）- 数仓分层的意义- Spark 的 stage 是如何划分的- 哪些算子会出现 Shuffle- 小文件优化，小文件是怎么产生的- Map 端造成的小文件问题怎么处理- 表存储优化：小文件治理、生命周期治理、下线无用表- 生命周期治理是每一层生命周期不同吗，考虑哪些方面- 分桶表的场景- MySQL 的索引一般是用什么数据结构- 介绍 B+ 树- 索引匹配原则- 写一个 SQL：[SQL270 考试分数(五)](https://www.nowcoder.com/practice/b626ff9e2ad04789954c2132c74c0513?tpId=82&tqId=35496&ru=/exam/oj)- 反问：部门业务？美团数仓建设？公司平台建设情况？- 感觉面试官明显对数仓建设、数据治理、数据一致性之类问题更感兴趣，Hive、Spark 之类的框架八股基本没问，算法题更是都没出，只出了一道中位数的 SQL（然后我写的 SparkSQL 牛客网还跑不了，面试官 be like 没事，差不多就行了 -_-||）- 心路历程：第一次面试有点紧张，虽然问题都非常简单，但我很多地方表达的不是很顺畅，有几个问题一开始都没 get 到面试官的点，感觉情况不太乐观。面试官很好，奈何我不够给力，哈哈。许愿二面 😥-------------------------------------------Update：3.25 刚刚收到电话约了二面Update：字数不够了，二面面经在动态

 3.6笔试，3.18收到一面通知一自我介绍 #面经# #4399# #后端开发# 二技术1hadoop组件2hive架构，基于什么hadoop开发3namenode，datanode作用区别4nodemangaer5jvm内存模型6垃圾回收机制7怎么判断对象不被使用8MySQL常用存储引擎9HTTPS和HTTP10缓存雪崩穿透及预防11接口高并发怎么设计实现高可用12rediscluster13redis哨兵14redis主从怎么实现15Linux的一些命令16docker弄过什么组件三反问  看到有人来找面试官，我就没怎么问了随便问问有几面，结果会发邮件吗。。。主要还是简历有啥问啥，或者是面试中提到啥他可能就问了

4.1日14点小米一面 16点 小米二面 17点30momenta 一面4.2日 15.30momenta 二面  18点30momenta 已OC面试记录：小米一面 项目30分钟 八股 多态 封装 智能指针 手撕代码 二叉树层序遍历 回文子串小米二面 各种八股 问麻了 一堆编译原理 通信的 本人非科班的 好多都没回答上 项目讲解 针对性提问 挖的很深 无手撕Momenta 一面 项目30分钟 无八股 手撕 机器人所有路径 a星伪代码 Momenta 二面 针对简历各种基础问题 基于图搜索的 基于优化的 一些公式推导 论文的提问 手撕 岛屿数量 体验就是两家流程真的快，小米一面结束十分钟就通知选二面时间了 ，一面问的都比较基础，但是很相关。小米二面 八股不单单问C++的，还问了很多其他的，对没有准备过的，非科班选手不友好。还有点压力面，会针对项目提问，为什么你没用某某方法，为什么这么优化，传统方法是什么。就是针对一些非重点的地方猛猛提问。但是最后问了一下评价，他说还不错，希望也能OC吧。momenta 一面针对项目，提出来一些比较奇怪的问题，似乎因为面试官不是做这个方向的，因为当时一下午已经两面了，已经麻了，就冷场了好几次。以为会挂了，没想到很快通知二面了。二面的面试官很对口，问题很专业，项目挖的很深。 #面试#