面经-招行算法一面，凉凉

【一面--业务面+技术面】评估某城市活动增量价值(1. 自身时序预测 2. 找相似城市)针对上一个问题，问到自身的时序数据没有满一个周期怎么办（找相似产品补趋势，那怎么找相似呢--可以基于特征相似）算法实习生和数据科学实习生的区别说一下你的项目，半监督算法是怎么做的，贝叶斯搜索是怎么应用于这个项目的老板需求和业务ddl有时间冲突咋办（考情商的应该）lightgbm和gbdt的区别，bagging和boosting的区别lightgbm的并行化有哪些缺失值的处理方法过拟合的处理办法sql问题（记得是比较简单的一个sql题）【二面--主管面】对统计哪一块比较擅长，在哪里会用到检验，应用场景有哪些有没有遇到数据上的问题，怎么解决的业务可以进来再学，需要有数理基础和因果推断基础性格的优点和缺点，说出两个有没有汇报过，紧张吗自己是一个抗压能力很强的人吗数据科学项目介绍一下遇到的困难对因果推断了解吗对数据科学的理解多大意愿来携程

其实二面面经很早就写好了，但是想等出结果了再发，两周过去终于出结果了，春招以来第一次面试的就是厦航，很想去的一家国企，很可惜实力不匹配，人生哪能多如意，在网上也是搜了蛮多线下面的资料，但是都不算很详细，刚好没有通过面试不怕透露什么，写下这篇面经给以后想去厦航的友友一点经验，攒攒人品，#面经##春招前端面经##前端##厦门航空# #软件开发2024笔面经# 结束这两周一直盯着手机等待短信的不安。先说笔试：三套卷子，软件研发，硬件开发，还有一套什么忘了，前端开发属于软件研发，卷子内容包括但不限于数据库，python知识，运维知识，大模型知识，前端知识，数据结构，行测逻辑推断，手撕代码手撕代码较为简单1.给一个字符串,长度为n,输出出现超过2/n次的字符2.给一个字符串,反转它3.忘了再说面试，写题过程中喊你去面试（我还想着多看会自我介绍和项目相关的呢），两个面试官一男一女，长相和我的高中老师好像，有点亲切1. 自我介绍2. 考研了吗，打算怎么办3. 为什么选厦航4. 你的期望薪资5. 说说你的项目6. 项目有遇到难点吗，怎么解决的说到这里我就感觉到两个面试官对前端不是很了解，逐渐掌握主动权开始吟唱项目功能实现流程7.为什么选择前端我想在第一线和用户产品打交道—. —后面开始闲聊，比如厦门的房价，你对厦航的了解等等，没有反问环节，我厚着脸问啥时候出结果，面试官说一到二周，不过根据我的调查，一周出的概率太小，10天左右才行(现在看来确实是两周内)面完回来写完笔试已经5点了，大家都走光光了= =就我一个做题做好慢，太折磨了最后分析一下厦航的通过率，二面的13人里通过5人左右，硕士占比高，我一个211本能和9硕同台也是能吹211本≈985硕了hhh，在这期间也是在牛客上向准入职大佬们打听相关的信息，很感谢牛客上大佬们的帮助，最后祝大家春招都能获得心仪的offer，希望那些还待在池子里的朋友们尽快冲出来，避免被kpi面纠缠

#美团暑期[话题]##美团暑期[话题]##美团数据开发#4.8美团数据开发一面，记录一下面经供大家参考，同时积攒人品，希望顺利OC。（25暑期转正实习）面试官人很好，整个面试过程约一小时十五分钟，非常nice，面试官全程视频，也给了我很多建议，受益匪浅，整个过程八股较少，都是穿插项目问八股，感觉面试官一直在从我会的角度深入。具体如下：1.你知道hive的窗口函数吗，窗口函数有哪些，都是干什么用的，知道lag函数吗，做什么的2.平时用Spark的时候关注过内存管理吗（没了解,面试官说可以多看看这个）3.Spark算子类型了解吗，种类和具体的算子案例4.Spark内存管理了解吗，内存管理的机制介绍一下5.Spark sql调优是怎么做的6.使用过scala语言吗，用在什么地方，在编写代码过程中有什么挑战7.spark缓存机制了解吗，有那几个函数（cache、persist）Spark缓存级别有几个，具体内容是什么8.Spark一般用在什么场景，了解Spark图计算的框架吗（这里因为我项目里有一个图计算的项目，就问了一些图计算的内容，比如用到的算法，还有一个中心度算法，可以多了解一下）9.Spark的数据倾斜问题，map-side-join，spark的spill机制，如果内存不够了要怎么办，如果手动设置了某个参数呢（这里具体的参数名忘掉了）10.SQL题,牛客SQL 16题，较难，一开始没啥思路，就把那些SQL语句都写上了，包括limit啥的，测试没跑通，刚刚想重新分析一下，面试官说没关系，题比较难，也基本上写出来了，就没让我再继续改了。之后又问了我一些问题，比如base北京能不能来，居住问题，了解美团的业务群吗，中间还问了我一些项目管理的问题，感觉都不像技术面了。整场面试感觉题目答上来百分之95吧，SQL题没做出来有点遗憾，不过感觉好像面试官不是很在意。反问问了一下base，是不是在望京那边，然后问了一下面试官对于大数据学习的一些建议，面试官建议我可以先区分一下大数据的具体内容，比如离线在线、源码开发还是数据仓库等等，然后根据具体的方向学习对应知识。最后总结一句，面试很nice，面试官也很nice，大家都说美团的面试让人感觉很好，现在看来的确如此。分享一下，积点德，希望能顺利二面然后OC

第一次约的时间，提前半个小时和我说换时间，还觉得说得过去。结果到了第二次约的时间，直接迟到半小时，HR都找不到人，有点离谱了，面试体验很差。