华为云BD面经

1.请解释什么是Business Development(BD),并说明在云计算领域BD的核心职责包括哪些方面?华为云BD与传统IT服务BD有什么区别?

2.华为作为投资控股集团,其在云业务投资布局上采用了怎样的策略?请分析华为云在整个华为生态体系中的定位和价值,

3.在云服务的商业模式中,SaaS、PaaSlaaS三种服务模式对BD工作有什么不同的要求?请结合华为云的产品线进行说明。

4.请描述一次你需要学习新知识或新技能来完成任务的经历,你是如何快速掌握并应用的?

5.如果你参与过创业项目或商业计划书撰写,请分享你对商业模式设计和市场分析的思考过程。

6.人工智能和大数据技术如何改变传统的BD工作模式?请谈谈你对"智能BD"的理解和设想。

7.在数字化转型浪潮下,企业客户对云服务的需求发生了哪些变化?BD如何利用新技术更好地识别和满足客户需求?

8.区块链、物联网、5G等新兴技术与云计算的融合,为华为云BD带来了哪些新的业务机会?

9.请设计一个基于云服务的创新解决方案解决某个具体行业或场景的痛点问题

10.反问环节

全部评论
同学,瞅瞅我司,医疗独角兽,校招刚开,名额有限,先到先得,我的主页最新动态,绿灯直达,免笔试~
1 回复 分享
发布于 09-27 09:25 广东
一次问这么多专业知识吗
点赞 回复 分享
发布于 10-05 19:17 江苏

相关推荐

作为一名大数据工程专业的研究生,收到华为的实习面试邀请后,我既兴奋又有点紧张。华为在大数据、云计算和AI方面的项目一直颇具规模,我在实验室也经常用到华为云的分布式存储和计算工具,所以这次机会对我来说既是挑战,也是检验自己能力的时刻。面试当天是线上视频面试,HR提前一天发来了会议链接,还贴心地提醒我准备好稳定的网络和耳麦。面试开始,首先是自我介绍环节,我简单交代了自己的学业背景、参与过的项目,以及在实验室做的两个与数据仓库建设相关的课题。技术面提问部分面试官是一位资深的大数据架构师,第一句就直奔主题:“你在项目中具体承担了哪些角色?有没有数据模型设计的经验?”我提到了在校期间参与的一个基于Kimball维度建模的销售分析系统项目,并详细描述了如何在需求分析阶段识别业务过程和度量,以及如何根据不同的数据主题域设计星型模型与雪花模型。我还补充说明了在ETL流程中,如何处理缓慢变化维(SCD),尤其是Type 2类型的实现方法,包括在Hive中通过分区与有效期字段来管理历史数据。他听完后很感兴趣,追问:“如果我们有一个订单事实表,需要支持多维度分析,比如时间、客户、产品,但不同维度的数据规模和更新频率差异很大,你会怎样设计?”我答道:时间维度:预先生成完整的日期维并缓存在DW中,保持稳定不变;客户维度:考虑缓慢变化维,保证历史分析的准确性;产品维度:用码表+关联,保持高查询性能。并说明了在分布式环境(如Spark SQL)下,为避免join带来的性能瓶颈,可以使用广播join或分桶策略。场景题与解决思路接下来,他给了一个具体问题:“如果每天有上亿条设备日志进入系统,需要在分钟级完成故障模式检测,你会怎样设计架构?”我回答:数据采集:采用Flume/Kafka作为实时数据入口,将日志按主题与分区进行路由;实时计算:使用Flink进行流处理,通过窗口函数实现分钟级聚合;特征提取与模式匹配:在流计算过程中调用预先训练好的模型(可能是基于TensorFlow或PyTorch),完成在线推理;数据落地与分析:实时结果入ClickHouse或HBase,历史数据入Hive供离线分析;监控与告警:接入Prometheus+Grafana实现实时监控,并结合规则引擎触发告警。面试官点头认可,但提醒我在实际生产中需要考虑容错和数据延迟问题,比如Kafka的副本机制、Flink的checkpoint与状态恢复等。综合能力考察除了技术问题,他还考察了我的沟通能力与学习能力。他问:“如果你负责的某个数据模块上线后用户反馈查询慢,你会怎样定位问题?”我回答说会先定位问题范围:是前端展示慢还是后端查询慢;如果是后端,先看sql执行计划,分析是否由于join、group by等操作导致大量shuffle;再检查数据倾斜情况,必要时用加盐、按范围拆分等方式优化;同时关注底层存储的索引与分桶方式。思维延展与职业规划最后,他关心我的职业规划。我表示自己未来希望在数据架构与数据治理方向深耕,不仅掌握数据采集、处理、存储的全链路技术,还能从业务视角建立完善的维度模型和指标体系,提高企业数据资产价值。这与华为在智慧城市、通信网络、云平台等领域的需求非常契合。面试在轻松的氛围中结束,面试官说技术能力还不错,但建议我在模型设计中更多考虑跨域数据整合的复杂性,以及如何在超大规模数据环境下保持模型的易维护性。HR最后告知后续会有二面,可能会有更深层的系统设计题与现场编码题。面试感受与经验总结这次一面让我体会到几个关键点:准备要针对岗位需求 —— 华为的大数据实习不只是写代码,还要理解业务流、模型设计、性能优化,尤其是Kimball建模在企业级场景的落地方式。案例要具体 —— 面试时举的例子最好能体现规模、挑战与解决方案,比如数据量级、延迟要求、架构选型等细节。思维要全面 —— 技术方案不仅要能跑通,还要考虑高可用、可扩展性、运维成本等。表达要清晰 —— 把复杂的设计讲清楚,有时候比技术本身更重要。总之,这次面试虽然是虚拟的情景,但过程很真实,如果你未来准备大数据方向的华为面试,可以借鉴这种“技术细节+业务场景+性能优化”的答题方式,即使遇到陌生问题也能从架构思路入手,让面试官看到你的系统性思考能力
点赞 评论 收藏
分享
10-15 11:05
已编辑
蚌埠坦克学院 Web前端
📍面试公司:泽鹿视界🕐面试时间:null💻面试岗位:前端开发工程师(实习)❓面试问题:1.自我介绍2.fetch的流式渲染是怎么实现的3.虚拟滚动优化长列表是如何实现的,为什么能优化帧率,什么指标4.骨架屏有什么作用,前端性能优化参考什么指标5.CDN、增量渲染,为什么能减缓抖动6.宏任务、微任务、事件循环7.HTTPS的TLS协议8.手写防抖9.一道特复杂的this指向问题10.call()、apply()、bind()的区别🙌面试感想:只有一面,技术面和hr面一起面,长达1h说一下我的面试感受,前期拷打我的项目,后面问我技术内容,涉及的八股非常少,还有js手写、场景题。主播当天头脑昏昏沉沉的,答的不是很好,然后面试的教室中间突然有人进来开组会,主播只能蹲到走廊上面试了,估计是要挂了。猪脑子又忘记录音了,今天实在打不起精神,导致我连问了什么都不知道了,在走廊上蹲的手脚都麻木了,然后后面hr问些奇奇怪怪的东西:你的同门是如何评价你的、你从小学到现在的成长历程、boss是怎么投递的、他们公司的口号是什么进取,自省,问我怎么理解的…后面还有一大推介绍公司的,其实到这里我已经脑子一片空白了,也没有心思听她讲了什么了,只想早点结束面试,好在这是小厂,本来也没打算去。总结一下,面试的时候一定要有一个好的环境,好的状态,不然面下来特别吃力,全程不知道在干嘛。
查看14道真题和解析
点赞 评论 收藏
分享
评论
3
6
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务