2023秋招-腾讯-数据科学-四面（HR面）

先自我介绍，感觉大家的bg都比较一般，没有很名校5分钟读题，25分钟讨论，5分钟展示一场的人数不多，就4个人，分析的题目是对于一个新产品的营销策略分析然后展示结束之后，还会提问每个人，不是关于案例本身的，是更多偏向于自己的 #非技术面试记录#

楼主南方人，目前手头有三个选择。对base没什么要求，主要看发展前景和工作强度。麻烦各位大佬指点一下，并说明一下原因，万分感谢

问题背景最近语兴从同事视角以及自身视角发现我们部门其中大多数问题集中在数据质量，让业务失去数据信心，虽然我们有开发流程，前期也会和业务对接，但最后业务方还是能发现好几个数据BUG,反复赶工，因此语兴复盘了一下导致数据质量问题发生的情况。（1）没有数据产品经理对接业务。（2）口径一直对不齐，没有明确口径。（3）测试前指标看上去没问题，但上线后出现问题很多（没搞清楚底层数据情况）。（4）因为需求过多，历史bug工单太多导致没时间仔细code review。（5）源头数据质量就有问题，但业务方总以为是数仓的问题。问题拆解没有数据产品经理对接业务正常开发流程中都是需要数据产品/数据分析来对接业务的，好...

无自我介绍，面试官表示前两面面试官反馈较好。直接问我对部门还有没有什么问题想要问的，我为了多跟他聊聊拖延时间（bushi），于是问了部门主要做的事情。期间一直在对话，聊了Spark底层和MR底层，结束后开始问我提到的对大数据底层的了解。说了Kafka读数据速度快的原理，页缓存、零拷贝技术等。然后又问了我的实习经历，重点又问了我所解决的Spark调优工作；然后问上一段实习为什么离职，学校情况导师情况等。 三面全程很轻松，大约40分钟就结束了，问了很多很多问题，侧重于知识面的广度。对方面试官的压迫感很强！不怒自威那种感觉。最后才发现那是部门Leader，三轮面试：组内同事-->小组Leade...