蚂蚁金服 数据科学岗暑期实习（一二面+hr面）许愿offer

最顶级的量化工资应该开的挺高的，但是我只能找到规模中等的百亿的qr岗，有点担心这行业就和之前教培一样后面被打击，也比较担心入了这行以后想转互联网不好转（都是实习）

4.9 一面（1h）4.11 二面（1h）二面感觉面的一般，希望能进HR😭😭😭😭求求了！不想再复习了😭😭过了的话就来发面经😭 #蚂蚁集团# #面试流程#

#蚂蚁##算法##实习#三面继续问项目，没问啥其他的东西。项目中遇到的最大困难我去这个问题把我问到了，因为总体来说算是一个比较顺利的项目，没有特别大的问题。建议以后面对这种情形应该如何回答？1）小挑战也是挑战：你可以选择项目中的一个小挑战，即使它不是一个巨大的困难。描述这个问题，解释它为何重要，以及你是如何解决它的。这可以显示你对项目细节的关注和处理潜在问题的能力。2）预防措施：说明你或你的团队采取了哪些预防措施来避免大问题的发生。这展示了你的前瞻性和风险管理能力。比如，通过良好的计划和沟通，项目团队可能成功避免了潜在的技术或协作难题。3）学习和成长：谈论这个项目如何帮助你成长，特别是在没有显著困难的情况下，你如何持续寻找提升工作效率和质量的机会。这表明你有自我驱动，始终寻求改进和学习的态度。4）团队协作：如果项目进展顺利，部分原因可能是团队合作良好。你可以讨论团队如何有效协作，以及你在其中扮演的角色。这不仅显示了你的团队精神，也突出了你在维持团队和谐中的贡献。5）优化和调整：也许在项目执行过程中，你们对策略或流程进行了微调。可以讨论这些小的调整如何帮助优化结果，这反映了你对持续改进的承诺和对细节的关注。我面试中的回答确实答得有点low了，逻辑有些混乱，因为这个把我挂了我也不会意外。微笑面对结果，不断成长，就当为秋招做积累吧。下次应该这样回答：在这个项目中，尽管整体进展顺利，但我们确实面临了一些有意思的挑战，特别是在实现和验证预测概率校准的过程中。一个具体的挑战是如何准确地量化模型的不确定性，并通过概率校准提供一个可靠的预测。换句话说，如何证明我们的p-value设计是可靠的。这种设计方法是非参数的，不依赖于数据具体的分布，这使得它在应用于实际复杂数据时更为健壮。我们通过计算测试数据中一个奇异值小于或等于训练集中奇异值的比例，实质上应用了经验分布函数（ECDF），来估计这个或更极端情况出现的概率。计算得到的p-value反映了在零假设下观察到的统计量的概率。在这里，零假设是指测试数据的奇异值不提供足够的证据去反对模型在该点的预测。如果p-value很低，表示这种奇异值在训练数据中很少见，暗示着模型在这一点上的预测可能不太可靠，这为我们的模型预测提供了一个直观和科学的可信度评估。总的来说，这是一种基于统计学的方法，数据越多将越有效

● 自我介绍● 看你写的都是React  ○ 函数式组件有哪些 对应于 类组件的生命周期  ○ 自定义 hook 咋写的，做了哪些处理  ○ VDOM 和 直接操作 DOM 哪个好● CSS  ○  垂直居中    ■ line-height    ■ flex    ■ top 、transform  ○ 对回流和重绘有什么理解  ○ BFC ，如何触发，实际场景，边距重叠的解法 ，多种❌    ■ 触发规则      ● 脱离文档流的定位（positon：absolute / fix）      ● display : float、inline-block 的元素      ●  flex、grid 布局中的子元素      ● overflow 值为：hidden、auto、scroll；    ■ 边距重叠解法（将其中一个触发BFC即可）      ● inline-bolck      ● flex/grid      ● ● JS  ○ 事件循环  ○ 知道哪些异步事件● 项目：实习做过最难的，业务上最难的  ○ 水印，点击穿透 ❌    pointerEvents: 'none',  ○ 监控报警    ■ 如何追查    ■ 监控那些错误  ○ 开发流程  ○ 埋点，有了解过数据发给后端之后到可视化平台的整个链路吗 ❌（反问才知道面试官是数据团队的）● 八卦  ○ 在走哪些公司的流程  ○ 对那些公司有倾向性  ○ 为什么学前端  ○ 大学期间的学习成果，学习方向● 反问  ○ 氛围、业务