字节电商战略分析面经

我觉得还是具体情况具体分析，自己先算算，掂量掂量。先看看实习到底有多值钱？不是所有实习都值得逃课，先给实习分个级，心里就有谱了。高价值实习：行业头部公司、核心业务岗、能接触真实项目，甚至有转正机会。这种实习经历能直接帮你在后面的秋招里“杀”出重围，比期末多考几分含金量高得多，非常值得。普通实习：小公司打杂岗、每天测试点点点或者简单代码编写，学不到核心技能。这种实习的收益有限，没必要为了它冒挂科的风险。再看风险：逃课的代价你扛得住吗？逃课的风险不止是“被点名扣平时分”，得算笔总账。考勤风险：如果这门课点名严格，缺课次数多直接取消考试资格，挂科后补考/重修会浪费更多时间，甚至影响毕业。内容风险：如...

请分享一次你在团队中发挥领导作用，推动法律项目成功实施的经历。面对跨部门合作时，你通常如何确保法律意见的有效传达和执行?讲述一个案例，你如何通过谈判解决了潜在的法律纠纷。在制定公司政策或程序时，你会考虑哪些法律因素?描述一次你如何处理与国际法律相关的问题或项目在处理法律事务时，你是如何平衡公司利益和合规要求的?谈谈你认为未来法律行业会面临哪些新的挑战和机遇?描述一种情况，你需要向不熟悉法律的人解释复杂的法律问题你如何看待人工智能和自动化在法务领域的应用及其对未来工作的影响 ?分享一次你如何处理与政府监管机构的互动经验。在前任职位中，你是如何参与或负责公司的法律培训的?昶泷瀣頒泊葛苿賚邙鈿妓蛔嘶一次你如何识别并缓解了潜在的法律风险。谈谈你对数据保护法律的看法，尤其是在互联网公司中的实践。分享一个你如何利用法律知识帮助公司实现商业目标的例子。描述一次你如何应对并解决了合同违约的情况。请谈谈你对当前互联网法律环境变化的看法。在处理跨国法律事务时，你通常会遇到哪些挑战?描述一次你如何协调不同法律顾问或律所之间的工作。请举例说明你是如何处理紧急情况下的法律咨询需求的。

一面 电话面 20分钟左右自我介绍项目和实习问了很多计网的东西，tcp和udp，三次握手，四次挥手，rst和四次挥手区别，什么时候用rst，tcp是什么层的协议linux操作系统，如何查看磁盘占用，cpu占用，我说了用df，ps，top，然后面试官问top这几个指标是什么意思，没答上来数据库，mysql引擎这些，mysql是什么类型的数据库，索引，什么情况下索引会失效等等对这个工作是否了解反问主要工作内容（售后技术支持，内部培训这些）部门人员分工（大部门100人，我们这个小部门8个人左右）面试结果（如果通过了周五前会安排线下复试，好像有三轮面试！！！，还有总裁面，说是实习生重点培养，优秀的可以...

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 9.26hr面 10.10加面 10.16oc 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.checkpoint7.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oom6.jvm7.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.clickhouse2.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？