猫眼娱乐 数据开发 面经

Timeline:

9.15 投递

9.25 一面

9.25 一面 53min:

1.常见数据结构

2.TCP三次握手 四次挥手

3.Java基本数据类型 包装类型

4.==和equal的区别

5.面向对象三大特性

6.Hashcode方法怎么用

7.String stringbuilder stringbuffer 区别

8.泛型 反射 集合

9.Arraylist和linkedlist异同

10.HashMap底层数据结构

11.Concurrenthashmap

12.垃圾回收算法

13.Mysql索引数据结构

14.聚簇索引和非聚簇索引

15.事务四大特性

16.Innodb隔离级别

17.维度建模

18.星型模型和雪花模型

19.Hive内外部表

20.Hive存储格式

21.手撕:反转部分链表

#数据人的面试交流地##24届软开秋招面试经验大赏#
全部评论
这辣鸡公司池子可深了
2
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发布于 2023-11-08 11:17 北京

相关推荐

这家公司是做AIGC的,主要是做Diffusion相关。在我看来还是非常高大上的,就是抱着试一试的心态去面,过的概率感觉不大。面试是两位面试官,上来先是我的自我介绍(奇怪,上午那个居然没让我自我介绍)。这次面试还是围绕着简历进行的提问。第一个项目:是RAG相关的,问了具体的项目经历,其中问了存储的数据形式,以及调用数据库的触发条件。今天的两个面试都问了数据检索能力,因为之前在开发的时候确实没有定量地测试过准确度,只是看使用者反馈过来的效果(因为认识不多,可能就两位数)。问了数据是否是QA的形式,答:直接把文档embedding后传上去的。此外,还问了一些关于Agent、Prompt相关问题。还问了个COT第二个项目:用到了CNN和Bert。问了Bert和GPT以及两者区别,我就答了个encoder only和decoder only,感觉没答到点上。后面查了一下,应该是回答Bert是双向编码模型,用了一个MLM,GPT是声称是模型,将后面的词Mask掉,他的注意力矩阵是一个三角阵。再贴一个应用场景:GPT:文本生成、对话系统、自动写作(我答的是对于生成任务来说比较好);BERT:文本分类、命名实体识别、问答系统、句子对匹配(我答的是做下游的NLP应用比较好,实质上是做的针对于上下文进行一个embedding。这答得感觉寄了)他们公司是做Diffusion的,这一波下来感觉我的经历切合度不很低,应该寄了。#软件开发2024笔面经##面经#
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