智聚芯联 研发工程师 面经(一面)
1、自我介绍
2、简历项目深挖
3、数据聚合的方式
4、etl开发的主要技术栈
(八股文)
5、python的常用数据类型的区别
6、数据结构类型的查询的元素的时间复杂度(分情况而言)
7、字典底层的哈希表,如何解决计算哈希值的时候,key值出现冲突问题
8、python的gil
9、numpy与pandas的向量化操作,性能为什么比python本身的循环快很多
10、kafka的核心概念(组件)
11、生产者、消费者:
(1)kafka里面的消费者的关键概念是什么
(2)一个主题有三个分区,现在消费者组有两个消费者,这时候是如何运行
(3)两个消费者组在消费同一个主题的数据,在什么场景下会应用到(达到计数或者数据互不干扰)
12、ai模型的使用以及认识
13、反问
#我的求职进度条##研发工程师##it##技术##大数据##应用开发工程师#
2、简历项目深挖
3、数据聚合的方式
4、etl开发的主要技术栈
(八股文)
5、python的常用数据类型的区别
6、数据结构类型的查询的元素的时间复杂度(分情况而言)
7、字典底层的哈希表,如何解决计算哈希值的时候,key值出现冲突问题
8、python的gil
9、numpy与pandas的向量化操作,性能为什么比python本身的循环快很多
10、kafka的核心概念(组件)
11、生产者、消费者:
(1)kafka里面的消费者的关键概念是什么
(2)一个主题有三个分区,现在消费者组有两个消费者,这时候是如何运行
(3)两个消费者组在消费同一个主题的数据,在什么场景下会应用到(达到计数或者数据互不干扰)
12、ai模型的使用以及认识
13、反问
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