#产品面经# 东风本田产品经理超级 app 产品的面试：1. 请简单介绍一下你自己。2. 你认为产品经理需要具备哪些技能和素质？3. 请描述一次你成功完成的项目，并说明你在其中扮演的角色和采取的行动。4. 在超级 app 产品的开发过程中，如何确保用户体验的良好？5. 请谈谈你对东风本田品牌的了解以及你认为超级 app 如何与品牌形象相契合。6. 如何制定超级 app 的产品规划？7. 在超级 app 的推广过程中，你会采取哪些市场营销策略？8. 如何利用数据分析来优化超级 app 的产品功能和用户体验？9. 请描述一次你在团队合作中遇到的挑战，并说明你是如何解决的。10. 对于超级 app 产品的未来发展趋势，你有什么看法？

#产品面经# 腾讯云面试产品一次特别的经历。面试官上来问：“如果要设计一个针对中小企业的云服务套餐，你会怎么考虑？”然后又场景化地问：“在突发高流量情况下，如何确保云服务的稳定性？”还有：“怎样平衡功能与成本来优化产品”。上面是里面几个核心的问题，还是挺有质量的~整个过程既紧张又刺激，感觉像是一场战斗。不过也正是这些问题，让我有机会展示自己的专业能力和思考方式。

#市场营销面经# 我来给大家分享下蔚来市场营销经理实习的面经面了些专业问题，比如让你策划个针对年轻人的营销活动，得考虑到怎么吸引他们。还会有场景问题，像遇到客户投诉怎么处理。专业探讨方面呢，可能会问对新能源汽车市场趋势的看法。会研究你的热情、创意和对市场的了解。在活动过程中，如何保障参与者的体验感和安全性？

#产品面经# 让我说说对小米某产品为啥受欢迎的理解让你给个产品改进思路。面试时会问我平时爱用小米啥东西呀 用起来感觉咋样。让我讲讲要是让你负责一个产品项目，你会咋搞。问我对小米产品的真实感受和想法实实在在说出来“说一个你最喜欢的小米产品，并阐述原因。”“假如要推出一款针对年轻人的小米新产品，你有什么想法？”“描述一次你参与的产品项目经历，你承担的角色和取得的成果。”我表现出热情和积极性，不知道最后怎么样~ #offer#

我本以为杭州灵隐寺的智慧寺院大屏已经天下无敌，没想到今天在上海虹桥看到了智慧厕所大屏，真的是牛皮哄哄，不知道是多少个小目标的项目下面是照片 #大数据#  #offer#

1.先问吃什么 对清楚 对一下忌口(对需求)2.再规划食材 对清楚来源(对口径)3.做一个小菜试水 反复给业务试吃 直到满意(uat验证)4.正式开做 端上桌，这个情况下 再出问题那就没办法了，这就是各大厂的p0事故诞生点(验收、出故障) #企业级经验 #大数据#  #offer#  #数据人的面试交流地#

以今年五一作为一个里程碑参考点，给明年一个可以比较的数据。我正经发力创作是2023.06.17 (前面几个视频是试水)，300+天不到一年时间 创作了100+原创数据相关视频，创作频率应该很高了，收获了下面几个数字，审视自身，还有很多空间，望下一个年度能够数字至少翻一倍 以支撑住这个小up创作信念 #2023开工大吉#  #大数据#  #offer#  #我的求职思考#  #23届找工作求助阵地#

#软件开发2024笔面经# 百度面试2024数据开发岗位1.结合以往经历，谈谈项目管理哪些过程域，你认为更重要？原因是啥？你的弱势点有哪些？2.讲一个项目，完整介绍下项目，你的职责，具体咋做的，成效业绩。3.总结讲一下你主导过的数据分析应用类项目中痛难点有哪些？怎么解决的？4.横向讲一下几个etl工具的优缺点？cdm,kettle,infa5.数据共享服务怎么做的？过程中如何做到的安全合规？6.数据要素相关工作做过哪些？有过哪些接触？7.招投标工作，文档材料编写汇报，做过哪些？ #offer#  #大数据#   

#软件开发2024笔面经# 0)项目中遇到哪些问题?1)业务数据采集框架选择(FlinkCDC，Maxwell,Canal)2)Dwd 层新老访客修复、Dws层用户回流状态过大，选择状态后端不合理导致OOM3)状态后端选择 RocksDB导致链路延迟过高4)Dws层读取外部数据库维度数据网络延迟过高导致反压5)数据倾斜导致的反压6)Flink SQL 未设置 TTL 导致的 OOM7)改变程序拓扑结构，通过Savepoint恢复程序未指定算子Uid 导致的报错8)Kafka 分区动态增加，Flink键控不到新分区数据导致数据丢失9)某个Kafka分区没有数据，导致 Flink下游水位线无法抬升，窗口无法关闭计算10) Kafka的问题(挂了、丢了、重复了、积压了、乱序了、如何提高吞吐量)11) Hbase 的rowkey设计不合理导致的数据热点问题12) Redis做旁路缓存，与Hbase的数据一致性问题13) Flink写Clickhouse的精准一次性问题14) Clickhouse 的优化问题 #大数据#  #数据人的面试交流地#  #offer#

#软件开发2024笔面经# 2024字节跳动面试 数据岗位1.模型开发的流程，需求调研过程中有哪些人员参加，调研过程，你会输出什么文档？2.如何保障数据质量（准确性）？3.spark有什么优缺点？在使用过程如何规避缺点？4.spark内存模型？5.spark和MR为什么会进行shuffle，如何减少shuffle？6.小文件治理的方式？7.主题域建设的流程？8.大表join大表的优化（10亿与1千万数据关联）？9.为什么存在ods穿透？10.你希望公司工作强度如何？ #数据人的面试交流地#  #第一次面试#  #如何确定求职岗位#  #大数据#

这是阿里巴巴的一个研发岗位，涵盖一些大数据的笔试专业面试问题 #软件开发2024笔面经# 针对过往经历Q：字节确实注重数据驱动，这样子的决策方式可能会有什么问题？哪些决策没办法用这些方法进行验证？Q：结合过往实习经历，你现在想要帮商家提升GMV，你觉得该如何去进行提升？行为面Q：在这几段实习经历中，哪段需要联系各方的人推动解决问题的情景更多？Q：在合作过程中遇到比较多的卡点是什么，导致这个事情很难推动？Q：在沟通过程中，对你能力最大的挑战是什么？ #不给转正的实习，你还去吗#  #大数据#  #找实习多的是你不知道的事#

这是巨人网络的一个研发岗位，涵盖一些大数据的笔试专业笔试问题 #软件开发2024笔面经# 1️⃣ CASE问题：美团买菜下BP业务负责人现在想看选品选的怎么样，什么维度怎么拆解？2️⃣ 针对过往实习提问（以字节数分经历为例）Q：怎么定义数据是正常波动还是异常波动？Q：明确了是一个异常波动后该如何继续拆解指标Q：提到了竞对关系，怎么获取竞争对手的数据？Q：实习过程中的时间精力分配？项目制？Q：专项分析的选题一般基于什么来定？Q：在这段实习过程中最大的学习成长？Q：字节确实注重数据驱动，这样子的决策方式可能会有什么问题？哪些决策没办法用这些方法进行验证？ #滴！实习打卡#  #正在实习的碎碎念#  #大数据#

#软件开发2024笔面经# 这是巨人网络的一个研发岗位，涵盖一些大数据的笔试专业笔试问题计算新处女占比、DAU网络（玩过球球大作战、征途）-- uid 用户ID、artical_id 文章ID、in_time 进入时间、out_time 离开时间、sign_cin 是否签到--统计每天的日活数及新用户占比--注：--* 新用户占比 = 当天的新用户数/当天活跃用户数（日活数）--* 如果in_time 进入时间 和 out_time 离开世界跨天了，在跨天的每天都记为该用户活跃过--* 新用户占比保留2位小数，结果按日期升序排序------ 示例数据的输出结果如下--dt       dau uv_new_ratio--2021-10-31 2 1.00--2021-11-01 3 0.33--2021-11-02 3 0.67--2021-11-03 5 0.40------解释--2021年10月31日有2个用户活跃，都为新用户，新用户占比1.00--2021年11月1日有3个用户活跃，其中1个为新用户，新用户占比0.33