中级农民
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2021(1-3月) 码农类General 本科 实习@阿里巴巴 - 内推 - 技术电面 | Other | 应届毕业生
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因为时差原因,6点半打过来的电话我还在睡觉一开始没接到。面试官并没有放弃打电话。然后后来被吵醒了,一看是杭州来的,赶紧接。面了差不多1个小时15分钟。女面试官语速超级快。感觉就跟rap的速度差不多。可能真的是对业务太熟悉了。先是介绍了这个岗位的情况,然后我稍微问了一下数据研发和数据分析的差异,然后面试官解答。数据研发要用户画像之类,要考虑数据并发;数据分析有些太难的可以不用自己弄,把数据发过来。讲的实在是太快了,现在已经有点回忆不起来。
笔试
周五做的笔试。这里顺便说了,不开独立的一篇介绍。两道题一个小时。第一题是字符串的问题,给定两个String a&b,每次把a中的字符移到最后的代价为1,为最小代价把a变成b(或者不行返回-1)。HashMap加上双指针13min解决。第二题是给定n个闭区间,每个区间随机出int,所有区间的数字取min,称为一次操作。求一次操作的期望。这题当时做到交卷都没做出来。希望大家也能提点我一下怎么做。
基本情况
1. 有不有读硕士的打算?怎么跟腾讯问的问题一样的。. Waral dи,
2. 自我介绍:专业,绩点,项目,论文,竞赛情况?(本人并没有论文和竞赛,课业压力大+会看网课coursera等)
3. 熟悉什么语言?(Java和python)
4. 对什么方向有兴趣?(大数据和ML)
项目细讲
-baidu 1point3acres
有些跳跃,下面是按照项目归类整理过后的。面试官有时候问了几个这个项目的问题,会跳到其他项目她认为可能相关的问题。
第一个项目中主要用了Spring+Mybatis。
. 1. 对Spring框架的认识。(回答了IOC和AOP)
2. 对Hive,Hadoop的流程的一个介绍。(这个我直接说我不会了,但是我说了一嘴MapReduce)
3. 又问了一下MapReduce?(简单举了一个例子). .и
4. 程序中将邮件发送给上级的步骤,是不是有做前端的处理?(没有,只是用了一些表格格式,保证报告可读。强调实用性,上级能快速理解数据即可,不强调美观。这里忘记提用XML做模板,下次应该提一下)
第二个项目运用到了RMI。对新闻进行聚类处理。. Waral dи,
1. RMI是不是对RPC的实现?原理?(原理不会)
2. 客户端和服务端怎么通信。(简单说了一下端口,stub和skeleton). 1point 3 acres
3. 自己对RMI的优劣点的认识?
4. 为什么要服务端读取数据之后分发给客户端,不能客户端直接读取?有没有考虑并发?(我的回答是Mysql并发不好,由服务端来分发不容易出错,数据不重不漏,不知道面试官满不满意。并发好像没有考虑....)
5. 服务端如何记住分配给客户端的数据id?(我回答说服务端并不需要记住客户端拿到数据的id,服务端只要确保把数据不重不漏地分发即可,先处理完数据的客户端会再向服务端请求数据,这样保证客户端不会闲置。服务端会把最后一条分发的数据的id进行log,并且写入本地一个txt文件,如果宕机,能够从那个id之后数据开始。)
6. 服务端读取几万条数据全部存在内存吗?(是的,我跟面试官说我没有采用分页的技术。真实原因就是菜,当时根本没有考虑这个问题。不过我没直接这么回答,而是说这个项目并不是部署在本地,而是部署在机器上,所以占用5-6G的内存问题不是很大)
7. 为什么要分词?怎么考虑的?分词用的现成的包,还是自己写的算法?(对文章进行处理,转化成数值,机器容易理解,方便聚类。提到了词间距。)
8. 面试官应该是对NLP不熟悉的,跳到了别的问题。google然后问分词未来发展的看法或者优化的方向?(我提到了程序员不需要再手动输入特点名词字典,算法能够自动学习出来)
9. 这个项目到底有没有被正式启用?(走之前前一天写好的,部署了。但是后续他们应该有对整个项目的优化:刚才分页的问题,鲁棒性的提升,聚类算法的优化)
10. 这个项目当时是怎么布置的?上级只说了要求,还是有什么技术上的指示?
我感觉这个面试官有一点PM的潜质,但是对于技术掌握得又很全面。
第三个项目是学校的项目,偏向于数据分析
1. 简单介绍了一下情况,面试官没有再继续追问。
. 1point 3 acres
第四个项目是正在教授做的研究,bio data, ML相关
1. 简单介绍了一下情况
2. 用了什么算法?(RF, XGBoost, Ridge Regression. 降维用了PCA和基于Keras的Auto Encoder,但是效果不好。)
3. 追问降维效果不好,怎么解决的?(我说解决方法就是不用。感觉此时面试官内心一万群草泥马奔腾而过hhhh。不过我马上补上,用step wise配合ML算法进行特征选取,最后选出了三个,预测效果很不错)
.. 4. 做完了吗?(正在做,本学期才开始,所以没写在简历上)
.1point3acres
基础算法和数据结构
1. 堆(我一开始说成了栈,然后说了一句以后自己发现错了,然后改正)。
2. 解释三个排序。我说了冒泡,快排和归并。
3. HashMap, TreeMap, LinkedHashMap, ConcurrentMap的特点和区别。HashMap我提到了底层哈希碰撞的解决办法。
4. 单双链表的区别和优劣。
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