大疆 数据工程实习

人生互联网大厂处女面给了腾讯感谢腾讯捞我time line:4-18 投递 + 测评4-28 一面CSIG-数据工程1. 自我介绍2. 写一个函数，输入数组，返回一个元组，元组一个元素是数组的最大值，第二个元素是一个字典，存储数组的值以及出现次数。3. 两道SQL（一道非常简单，另外一道是用SQL写出接雨水{太变态了......}拼尽全力写出来）4. 围绕三道算法题问一些基础知识（元组，链表，数组区别和联系，SQL执行顺序，SQL窗口函数）5. Spark数据倾斜如何优化?6. Kafka topic,分区，消费者之间的关系反问1. 业务2. 部门及技术栈3. 什么时候可以收到反馈面试官很好，很真诚，写算法前会先确保你的理解是正确的，才让你开始写。面试时间一个小时，感觉不是KPI分享面筋许愿二面引流： 腾讯，大厂，阿里巴巴，春招，字节，京东，美团，蚂蚁

面试蚂蚁金服到了技术3面，但没有hr面了问题如下；1项目介绍一下2 干的数据开发技术组件和模型以及数据治理说一下3离线数仓怎么确保任务及时性，任务产生了dqc告警怎么解决4 干财务工作模型该怎么设计5数据治理该怎么治理，比如模型治理，运行效率，和任务合理性以及跨层很多问题6 实时任务一旦延迟该怎么快速解决延迟，如何确保数据不重复，不丢数据，如何知道延迟7flink任务优化可以从哪些方面入手，对于效率问题该怎么操作8kafka分区和写入该怎么设计，怎么能确保下游消费数据不延迟，不丢数据9 实时数仓如何做到指标实时，并且数据不会算错，10对于olap引擎知道哪一些，哪个更好，后续推荐用哪一款来批流一体

面试官不开摄像头，问的东西有些不是普通八股，不知道过不过

30min1.自我介绍2.数仓项目分层的作用3.项目架构（每层的作用和构建流程）4.dim层和dwd层的区别5.项目构建的全流程（答：数据调研，指标需求调研等）6.hive的架构7.hive的分区和分桶8.外部表和内部表9.hdfs架构10.flink架构，水位线11.kafka架构12.doris架构13.如何判断一个数仓构建的好坏14.指标体系反问公司业务？这里我问了面试官选择计算机这条路的建议，面试官让我多学AI，强调了很多AI的重要性