秋招offer求助

面试时间：2025.03面试部门：核心本地商业-基础研发平台timeline：3.7一面3.12二面3.15 oc一面（30min）自我介绍，问到岗时间离线数仓的项目简单介绍，是否用到数仓分层？项目中数仓分层的具体规划，每一层都存储了哪些内容？为什么要进行数仓分层？星型模型和雪花模型的对比了解Spark SQL调优吗？（不太了解，详细说了hive调优的内容）是否了解一些新兴的技术？（回答数据湖，Hudi/Paimon/Iceberg，然后对比了数据湖和数据仓库的应用场景）SQL手撕：给一张Customer表和Product表，查询出购买所有商品的顾客反问：业务主要做些什么二面（30min）自我...

一面： 1.实习经历追问，数仓建设流程 ，为什么要设计各个层2.spark的任务调度流程，spark的数据量级3.spark的性能优化经验？4.如何定位任务失败？有哪些原因？分别应该怎么处理5.对于数据治理的理解，在元数据管理的治理中不同的元数据分别有什么作用？你是怎么使用的？6.数据倾斜的情况在具体的什么业务中出现，举例，并给出你的优化方案7.如何去保障数据的质量？数据标准你是如何制定的？8.为什么源数据存在mongoDB？9.了解agent么？大致讲一下agent的工作原理，mcp和functioncalls的区别是什么？10.是否参与过模型的微调？agent的数据具体如何处理？数据增强那一块是怎么做的？手撕：拓扑排序，leetcode hot100课程表的变形 medium难度（之前背过模版所以还好）二面：1.具体追问了数据倾斜和OOM的问题是如何处理？2.数据治理这一块你做了什么？不要说数据治理分这些3.你是怎么做数据监控的？有哪些方面的监控？你如何具体定位问题去解决？4.你的数据标准是如何制定的？你如何去保证数据的准确性和一致性？5.agent这块是否了解？你实习主要是做什么的？agent的原理和强化学习这些是否有了解过？手撕：接雨水 用了双指针后要求用单调栈

面试时间：2025.03面试部门：生活服务timeline：3.12一面，后续已拒一面（45min）自我介绍离线数仓项目介绍（业务细节+建模过程）实习经历中如何整合异构数据源（说了数据采集工具、采集过程以及ELT思路）事实表的分类及其应用场景（事务型，周期快照型，累计快照型）简要说明数据倾斜问题如何解决（hive+spark）sql手撕：最大连续登录天数算法手撕：数组倒序排序（选一种排序方法即可，我选的快排）

你说说这个白菜前面传多少人了，等着看砸谁手里吗