OPPO内推,OPPO内推码

【招聘岗位】

AI/算法类,标准研究类,软件类,硬件类,产品类,设计类,工程技术类,销售服务类,品牌策划类,采购类,综合职能类(同学们可同时投递 AI 实习生专项与寻梦实习招聘,每位同学最多可申请2个岗位,我们将优先根据第一志愿进行简历处理)

【工作地点】

东莞、深圳、成都、上海、北京、西安、南京、重庆

【福利待遇】

极具竞争力的薪资+制化培养体系+多样化发展机制;在岗实习满2个月的寻梦实习生可参与转录用答辩,答辩通过者可获得转录用offer,毕业后可正式加入OPPO。公司没有设置固定的转录用比例,优秀的同学都有机会通过实习获得校招offer

【笔试岗位】

OPPO部分AI/算法类和软件类岗位需要笔试,如:

数据开发工程师

算法工程师 (金融广告)

后端工程师

运维工程师(IDC)

软件测试开发工程师

安全算法工程师

算法工程师 (推广/搜索/广告方向)

数据分析工程师

互联网安全工程师

运维工程师(SRE)

应用开发工程师

【内推方式】

内推链接:https://careers.oppo.com/university/oppo/campus/post?shareId=9468

内推码:X6538748

内推码填写路径:基础信息>推荐码>X6538748

投递的同学评论区留言,全流程跟进~

【注意事项】

岗位动态变化,招满即止,4月开始发Offer,建议大家尽快投递

零食柜自给,很感动的是每层都提供独立的隔音室,3层饭堂,想吃什么随意,真的很满足

周边很繁华,楼下三层是大商场,午饭后我一般会和其他姐妹去citywalk,好多奶茶店,奈雪

喜茶,瑞幸,奶白每天换着喝

感受到相当年轻,相当扁平的氛围,我觉得不怎么卷,欢迎大家一起

内推链接:https://careers.oppo.com/university/oppo/campus/post?shareId=9468

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作业帮时间是随机的,今天下午测的。作业帮是10道选择题加2到算法题:选择题:考了数据结构排序二叉树,linux命令:awk '$NF' test 这里的test是一个有多行数据的文件,这命令是输出该文件末行的内容。还考了mapreduce优化数据倾斜的办法这里我好像选错了有两个选项一个是把count(distinct ) 替换为sum()group by 还有是将小文件先保存到内存中这两个好像是对的都可以优化数据倾斜此问题。还考了Flink的一些特性不过我还没学过flink,还考了kafka的高性能和低性能的一些问题,这我也是一脸懵。还考了六个盘的汉洛塔要移动几次才通过。然后是算法题,第一个是简单的二分查找,不过我只通过了94%,后面看估计是我对左右指针移动还是有点问题。第二个是leetcode32题,最长有效括号,可惜了我两个月前还写过但是还是没写对,只通过了63%。也不知道能不能过。阅文(寄了,以为是8.30考没想到是8.30结束结果只写了20分钟):这好像是前面是单选题,中间是不定项,后面是问答题单选题:考了hive内置函数,考了hive与spark的对比,hadoop节点默认备份是多少~(还考了斗破苍穹的主角是谁虽然我没看过印像中好像叫萧炎)不定项:有mysql中delete,drop和truncate这三者的区别特点(我对truncate完全没印象),还考了flink的一些知识。问答题:第一个是mapredce工作流程这个还好,第二个是如何解决spark数据倾斜的方法。这里时间不够了我一点没写,也没多少印象。这里我现在写一下加深点印象1.可以增加随机前缀或后缀:来打散数据分布,在后继计算中去除前后缀从而负载均衡2.广播小表,如果是原因是小表与大表join可以将小表广播到每个节点,避免产生数据倾斜。3.salting方法:为倾斜数据填加盐值,打散倾斜数据4.分区策略调整:通过自定义分区器或者合理选择内置分区器来均匀分布数据5.增大并行度:针对只有少量数据造成的倾斜任务,增加并行度可以更快地处理这些小任务6.数据预处理:合并一些小文件,fliter操作等第三四个就是写sql语句,第三个挺简单的就是第四题来不及看了。ok就是这些了,预祝大家都能找到自己想要的工作实现,我还是继续去沉淀去了,这一个月也不知道自己在忙些啥好像就是一直在刷算法题和sql题,八股都没怎么看,对组件的掌握还是太浅了。
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