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数据开发-直播业务突然被捞1.自我介绍2.项目是根据什么业务场景来划分的3.对Hadoop的理解4.讲一下MapReduce的执行过程5.shuffle的必要性6.维度建模是怎么建模的，事实表和维度表有什么区别7.星型模型和雪花模型区别8.讲一下对维度的理解，如果从视频和观看时间来看，会怎么去区分事实和维度9.手撕1)观看不同视频个数前五2)观看不同视频个数大于五十的女生用户中，视频完播率前几的用户，完播率等于视频播完的个数/观看视频总个数讲代码过程又问了一点，数据去重的方法，count distinct 和group by区别

4个月前面试的面经一直忘了发很久没打开牛客看后台还有uu求面经分享一波～

1️⃣自我介绍：【⌚️10分钟】点评：流水账，有些磕磕绊绊，自我介绍环节的项目介绍的很详细，非常冗余。优化：写逐字稿，背诵，提升语言表达能力。2️⃣经常问题的问题优化：【⌚️20分钟】1：transform结构了解吗？回答点评：回答的很简单，5分吧，说了transform的结构是encode-decode结构，分块，每个块里面有四个组建，MHA、FFN、LN、残差链接，介绍和理解不深刻。提升指导：梳理回答逻辑结构，讲解MHA、FFN、LN、残差链接的添加逻辑和含义，其中MHA给出代码层面理解，从2分钟的回答变成6分钟的回答。2：多头自注意力机制是啥？公式是啥？代码你会写吗？回答点评：讲了公式，但是掌握的不够细致，pytorch代码框架不熟悉，attention_mask机制没有写出来。提升指导：讲述代码的原理，如何使用代码回答问题，展示自己的理解深刻。3：rag中的多路召回是什么？embeding为啥用智源的BGE-large/Base？回答点评：使用了BM25和向量召回，但是没有讲出来两个的区别和联系提升指导：先讲原理，再讲述下语义理解能力和泛化能力的区别，计算的效率，两个互为补充等。3️⃣不会回答的问题指导：【⌚️40分钟】1:  LN不太会回答，看网上的回答很多，但是不是理解层面。2：我的向量召回是faiss做的，和这个相关的问题我如何准备？3：经常会被问到rag用的啥框架，这个问题如何回答？还需要准备框架的知识吗？4：面试官经常问我，rag的模型是啥？有做微调吗？如果不做微调怎么回答？5：大模型还需要补充那些知识？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

一面   1h15min有限状态机合作开发流程，分支管理vue原理理解git命令git rebase合并多个提交技术选型(递归生成ast和直接生成html字符串)为什么要用框架，优势在哪里(低耦合的体现)内部人员怎么用解析器(发npm包)，不要为了实现而实现(比如实现sdk)localstorage sessionstorage cookie 使用手撕：proxy数据劫持字符串的最长无重复子串二面  60minsum函数（可以反复调用，不传参的时候返回结果）学过算法以及实际的对应场景列举输入url以后的流程你认为js和java/c#的区别