一般在谈薪的时候通常都会拿别家的offer来和HR理论一下，有offer就有底气，比如你现在拿到了一个35w的offer，你要40w似乎不是那么难的事情，还有就是拿出你的实力和学历，比如你能力强干活快，技术方案好都是可以拿出来a薪资的

面试的时候长代表着聊的东西越多和面试官聊的也深入，问的也越深入，只有答得比较好才能很好的聊很久，通过的概率也就越大，我之前就面试了一个小时多的，从开始聊技术和做题到最后的职业规划，不出意外后面直接过了，拿到了offer

之前也面过这家公司，问题如下1 先自我介绍一下自己2 你来这家公司对于职级和薪资有啥要求吗，你觉得按照正常价你能接受吗3 看你有用卡夫卡说一下kafka的一些组件，为啥kafka在大数据生态用的多，如何确保卡夫卡数据一致性，kafka挂机了怎么快速恢复4 spark的宽窄依赖有了解吗 shuffle有了解吗，哪些算子会触发这个shuffle5 spark3出了哪些新特性6 看你做过财务的数据，你觉得财务数据需要注意啥，你是如何保证的，出了问题怎么快速修复7 你这边有啥想找我了解的

之前也面过这个公司，面试问题如下1 先自我介绍2 为啥要来面试这家公司，这家公司有哪些地方吸引到了你3 平时干数据工作只要是做啥事情，感觉干数据工作对你有啥帮助4 对于数据来说你如何评价给业务带来收益 价值在哪5 看你有写flink，你觉得flink在实时这一块大致分为几步，如何确保你实时计算的数据没有问题，实时和离线只要场景都有啥6 你做数仓模型怎么设计的，业务方对你做的模型满意吗，怎么进行体现的7 看你有使用olap引擎，你觉得哪款olap引擎好用，为啥好用

之前面过一个外包公司，宇信科技，下面是问题1 先自我介绍2 介绍一下平时开发用到的技术栈3 说一下spark的4种join，哪些场景适合用4 说一下数据倾斜该怎么解决5 hive为啥走spark更好，如果走mr的话怎么优化6 数仓模型怎么设计比较好，数据治理该怎么治理，为啥要进行数据治理7 对于数据质量监控一般都是怎么监控的，如何可以做到比业务方提早发现问题8 怎么评价一个数仓做的好不好，看板工具一般都是用的啥

我感觉大家出去面试都可能会遇到为啥要离职，这个话题似乎都必不可少的，也可能很多人都不好回答，我平时都是直接说想来公司做点新的有挑战的事情

我对于自己求职通常都有信心，平时也会看一下新的技术尤其是大数据的olap引擎和数据湖相关的吧，感觉自己可以找到更好的工作，目前这家公司领导不是很看好我，我都想跳了，同时对于薪资感觉自己可以涨上去吧

通常和同事一般在工作外的时间都是聊的生活，和一些八卦，比如大家买车和弄京牌都怎么搞，孩子出去哪玩，我感觉大家对于八卦似乎都喜欢听，比聊技术更有活力

上班摸鱼还是挺好，不干活照样拿钱，我一般都是电脑开着，玩一下手机，没事玩玩手机，刷一下视频，打发一下时间，然后和别人聊一下工作看一下文档，其实很好

对于刚入职的新手应该不会立马开始干活，通常都要熟悉一个月，也不会立马干比较难的活，都是要培训一下，然后再从简单的事情干起的，这样才正常，要是一开始就难说明业务有瓶颈，招你来是快速解决问题，用完了可能就要开你

之前面试字节出的2道SQL题目，做出来了一个，另一个题目是最大在线人数，第一次遇到就是做不出啊

我投的简历都超过30+了，也收割了一些offer，后面选了一个比较好的offer就去了，还是要有多个选择好

之前本来是拿个外包的offer来试个水，后面面试了人家居然直接给我发offer了，是秋招的第一个offer

之前在面试滴滴的时候感觉滴滴和蚂蚁很好，可能人家是以一个听者来给你交流，不打断你，最拉的是顺丰，面试真的没啥感觉