求一个拼多多秋招计算机视觉算法内推

产品面经，摘自优秀牛油一面：群面（产品和运营混合），一组大概78910个人吧（我们组10个），我们抽到的题目是选一款直播APP，设计成小程序，并简要设计初期冷启动的增长方案。一个小组有30分钟的讨论时间（自我介绍+leader自荐+讨论+汇报+补充）。中午等一面结果，10进3。二面：单面（业务面），是一个很温柔的面试官，问题也比较常规，主要围绕简历，问实习经历的项目和科研经历，抠得比较细，会问一个项目是怎么做的，有什么收获（贡献），数据分析对于产品的意义，还让我介绍了我的两个科研项目。三面：HR面，问了一些家庭基本情况，研究生的日常（科研、生活、工作），杭州和深圳的印象，杭州景点推荐，给HR推...

燃尽了，出了五道手撕我是在应聘ceo吗————————————————9.27转offer评估，能赢吗

快手数据研发一面（40min➕，比较简单，面试官和善） 1.深挖项目，项目架构选型，不同数据为什么存储在不同位置等之类的问题 2.MR工作流程 3.Hive和Spark的区别 4.细挖简历，比如说说简历中复杂SQL的难点在哪里，如何解决 5.认识什么告警类型，都如何处理 6.数据倾斜如何定位，如何解决 7.数仓分层以及分层作用 8.DWS层和DWM层的区别 9.spark的driver,task,job,stage之间的联系 场景题，对直播中的金额数据如何进行数据质量的一个检测 手撕算法:最大子数组和 SQL:最大连续问题 二面（50min➕，主要难在项目拷打，八股很简单） 1.深挖项目非常细...