字节秋招意向
#如果秋招能重来,我会____#
前两个流程一面挂,三面挂,加起来九面终于拿下了
数开岗,终于有个稍微好一点的部门了
求求其他的也给我泡出来吧,26秋招对我好一点
--timeline
一面 9.22
二面 9.24
三面 9.26
hr面 10.10
加面 10.16
oc 10.22
意向 10.28
--附面经
-------------------------------------
一面(常规八股+项目深挖+coding)
--项目(15+10min)
1.拷问比较深,两个都问了一下
--八股
1.谈谈hadoop生态的理解(又问了nn,小文件,mr有几次归并排序)
2.groupingset和cube的区别
3.sql提交到hive的解析过程
4.hive数据类型有哪些
5.spark数据倾斜
6.Spark AQE特性
7.三次握手四次挥手
8.网络传输的七层架构
--手撕
1.算法:最长连续无重复子字符串长度
2.sql:连续登陆
--简单唠会嗑
-------------------------------------
二面(+1,50min,没记太全)
--项目拷问(15min+5min)
--八股
1.数据倾斜
2.spark与mr区别
3.count distinct优化
4.数仓分层意义
5.场景:结合订单过程,设计事实表
6.checkpoint
7.反压
-------------------------------------
三面(+2,70min,开放问题较多,考的比较广泛)
--数分&数产
1.数据分析师常用的分析方法?
2.埋点定义的核心
3.数据采集通用的属性(埋点公参)
4.指标定义怎么做?
5.一个业务过程的不同阶段应该看什么数?
6.做数据看板的关键
7.数据看板不同的数据内容怎么摆放(提示了一下产品动线)
--数据研发
1.app层的需求过来之后怎么理解和解决
2.如何理解数仓模型重构
3.怎么从业务中抽取维度和事实
4.数仓模型好坏怎么衡量
5.Shuffle的oom
6.jvm
7.服务器cpu满了怎么排查
8.java读写数据库
9.java调用api
--数据挖掘
1.python中常用机器学习包有哪些
2.随机森林算法原理
--智力
1.小球称重问题
--手撕
1.汉诺塔(又出了一道字符串,我说考过了,换成这个了)
--反问
1.字节的中台架构
-------------------------------------
hr面(40min)
1.自我介绍
2.项目介绍
3.优缺点,举例说明
4.优先级怎么分
5.手上意向
-------------------------------------
加面(+3,40min,场景题)
1.clickhouse
2.行式存储和列式存储的区别
3.数据如何反哺业务
4.如何理解业务数据化和数据业务化
5.场景题1:视频+点赞数,设计一个架构(不限于数仓)
6.场景题2:功能上线之后,请以分析师/dpm的角色设计指标体系
--反问
1.数据业务化怎么做?
2.ai落地场景?
  前两个流程一面挂,三面挂,加起来九面终于拿下了
数开岗,终于有个稍微好一点的部门了
求求其他的也给我泡出来吧,26秋招对我好一点
--timeline
一面 9.22
二面 9.24
三面 9.26
hr面 10.10
加面 10.16
oc 10.22
意向 10.28
--附面经
-------------------------------------
一面(常规八股+项目深挖+coding)
--项目(15+10min)
1.拷问比较深,两个都问了一下
--八股
1.谈谈hadoop生态的理解(又问了nn,小文件,mr有几次归并排序)
2.groupingset和cube的区别
3.sql提交到hive的解析过程
4.hive数据类型有哪些
5.spark数据倾斜
6.Spark AQE特性
7.三次握手四次挥手
8.网络传输的七层架构
--手撕
1.算法:最长连续无重复子字符串长度
2.sql:连续登陆
--简单唠会嗑
-------------------------------------
二面(+1,50min,没记太全)
--项目拷问(15min+5min)
--八股
1.数据倾斜
2.spark与mr区别
3.count distinct优化
4.数仓分层意义
5.场景:结合订单过程,设计事实表
6.checkpoint
7.反压
-------------------------------------
三面(+2,70min,开放问题较多,考的比较广泛)
--数分&数产
1.数据分析师常用的分析方法?
2.埋点定义的核心
3.数据采集通用的属性(埋点公参)
4.指标定义怎么做?
5.一个业务过程的不同阶段应该看什么数?
6.做数据看板的关键
7.数据看板不同的数据内容怎么摆放(提示了一下产品动线)
--数据研发
1.app层的需求过来之后怎么理解和解决
2.如何理解数仓模型重构
3.怎么从业务中抽取维度和事实
4.数仓模型好坏怎么衡量
5.Shuffle的oom
6.jvm
7.服务器cpu满了怎么排查
8.java读写数据库
9.java调用api
--数据挖掘
1.python中常用机器学习包有哪些
2.随机森林算法原理
--智力
1.小球称重问题
--手撕
1.汉诺塔(又出了一道字符串,我说考过了,换成这个了)
--反问
1.字节的中台架构
-------------------------------------
hr面(40min)
1.自我介绍
2.项目介绍
3.优缺点,举例说明
4.优先级怎么分
5.手上意向
-------------------------------------
加面(+3,40min,场景题)
1.clickhouse
2.行式存储和列式存储的区别
3.数据如何反哺业务
4.如何理解业务数据化和数据业务化
5.场景题1:视频+点赞数,设计一个架构(不限于数仓)
6.场景题2:功能上线之后,请以分析师/dpm的角色设计指标体系
--反问
1.数据业务化怎么做?
2.ai落地场景?
全部评论 
 这考的也太难了吧
佬,可以分享一下简历吗
佬 是数据平台吗
加面没写算法嘛
佬,什么部门
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10-29 16:42
  门头沟学院 Java  1.今天什么国标的公司打电话约面试,还得准备ppt,好麻烦,网上查薪资一般,打算拒了,不面了2.字节又复活了,什么安全开发,也不知道怎么样,面一面试试吧,还是挺想去字节的,但好难,随缘吧所以今天没面试
嵌入式的小白:面试前可以好好准备下
1.看看你投递的岗位的岗位描述,分析下是哪个业务线,同使要罗列他们描述中提到的技术点
2.根据1中的两点准备
3.岗位描述中应该还有语言要求,这个刷刷八股,要是对自己语言能力很有把握,那就不用看这点了
4.找下你简历中项目部分,看有没有和岗位描述中技术点重合的,这种在面试提到项目时,是高概率问题
好好准备,祝你面试顺利
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