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神奇的斑马说我这儿没问题啊
2023-09-11 18:54
门头沟学院 Java
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美团 二面 三天后 挂
团子 我谢谢你
#美团#
#美团校园招聘#
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offer多多_益_善
长安大学 Java
当天没有消息就是挂了
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发布于 2023-09-11 19:18
陕西
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11-15 00:49
门头沟学院 前端工程师
美团 前端开发 秋招正式批 共三面凉经
发发面经回馈社区,也感谢大佬们分享的面经部门:金融服务(貌似是支付相关)时间:笔试完三天约面一面:实习及项目相关了解微前端吗微前端怎么匹配子应用qiankun框架和其它微前端框架隔离策略的不同之处qiankun为什么要求子应用打包是umd格式umd、CommonJS、ES Modules有什么区别react fiber原理react 18有什么更新特性usememo、usecallback的使用场景,使用这两个hook一定能提高性能吗ws心跳机制、断开重连机制图片格式降级怎么实现的,有什么用webp、png、jpg的区别哪种图片格式可以实现透明图,为什么题目:事件循环题、股票买卖二面:...
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牛客创作赏金赛
软件开发笔面经
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11-21 08:33
门头沟学院 大数据开发工程师
数据开发职场日常 写点工作心得
#牛客创作赏金赛# 在当今的数据管理领域,诸多问题亟待解决:1. 数据不流通:数据地方保护主义盛行:各地区或部门出于自身利益考量,对数据进行封锁与割据,形成数据孤岛,严重阻碍数据在更大范围内的共享与流通,如同设置了重重贸易壁垒,使数据难以自由流动,无法发挥其整合后的巨大价值。2. 口径不统一:指标同名不同义、同义不同名现象频发:相同名称的指标在不同业务场景或部门中含义存在差异,反之,同一概念又可能被赋予不同的指标名称,这使得数据的理解与整合变得异常艰难,犹如不同语言体系下的混乱表达,极易造成沟通障碍与分析偏差。3. 工具不统一:各种 BI 工具百花齐放却缺乏整合:市场上 BI 工具种类繁多,每个工具都有其独特的功能与特点,但由于缺乏统一规划与整合,企业在使用过程中往往面临工具兼容性、数据迁移等诸多问题,如同各种风格迥异的乐器杂乱演奏,难以形成和谐的乐章。4. 边界不清晰:业务系统报表与 BI 报表职责界定模糊:业务系统报表和 BI 报表在功能、应用范围等方面没有明确区分,导致在数据呈现与分析过程中出现重复劳动、数据不一致等情况,仿佛两块相邻土地的权属不明,引发诸多争议与混乱。5. 权限难管控:复杂权限体系令人困扰:随着数据的增多与业务的复杂,权限管理变得极为复杂,不同层级、部门、岗位对数据的访问权限难以精准设定与有效控制,好似一座迷宫,管理者在其中迷失方向,容易出现权限漏洞或过度授权等风险。6. 响应不及时:贯穿所有部门的数据需求难以快速满足:各部门对数据的需求日益增长且多样化,但由于数据处理流程繁琐、资源有限等原因,数据提供方往往无法及时响应,导致业务决策因缺乏数据支持而延迟或失误,就像快递在漫长的运输途中耽搁,错过最佳使用时机。7. 指标不体系:指标关系树尚未构建完善:指标之间缺乏系统性的梳理与构建,未能形成完整的逻辑关系树,使得数据分析师难以从宏观层面把握数据全貌,在分析过程中犹如盲人摸象,只能获取片面信息,无法深入挖掘数据背后的内在联系。8. 指标难管理:基于指标平台的全生命周期管理亟待加强:指标从定义、采集、存储到应用、更新等整个生命周期缺乏统一有效的管理平台与规范流程,导致指标的准确性、一致性与时效性难以保障,如同没有管家的豪宅,物品杂乱无章,难以有效利用。9. 指标不准确:指标质量审计环节薄弱:对于指标数据的质量缺乏严格的审核与监督机制,无法及时发现与纠正数据偏差、错误或异常值,使得基于不准确指标得出的分析结果与决策建议可能产生误导,仿佛在错误的地图上导航,必然偏离正确方向。10. 指标不会用:缺少指标故事线辅助理解与应用:虽然有众多指标数据,但缺乏将指标串联起来形成有逻辑、有情节的故事线,导致业务人员难以理解指标含义与应用场景,无法将数据有效转化为实际行动方案,如同拥有众多珍珠却缺少串线,难以制成精美的项链。
牛客创作赏金赛
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10-30 19:43
东华理工大学 大数据开发工程师
小米数据研发一面
28号下午两点 时长一个小时1:sparksql的具体的执行流程2:sparksql物理计划怎么选择最优的3:sparkrdd是什么的抽象 为什么说spark基于rdd实现了内存计算4:spark和mapreduce的shuffle的区别5:数仓建模理论6:根据我简历上写的项目 构建一个数仓 讲一些有哪些指标什么的7:讲一下你在工作中怎么做数据治理的8:两个sql题 最后一个sql题有长尾的现象 如何解决9:一份100G的数据 需要在1G内存中运行 需要怎么做求求给个二面吧 0offer的选手已经哭死了
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昨天 12:53
字节跳动_算法
美团推荐算法二面面经
1、自我介绍2、介绍实习的推荐项目3、推荐系统离线都看什么指标,这些指标有冲突怎么办?4、新item如何做冷启动?5、pointwise, pairwise, listwise区别?为什么精排用pointwise6、推荐和广告有什么区别?6、如何提高推荐的多样性?7、排序模型离线指标和线上效果不一致如何处理?8、推荐上怎么引入搜索的一些相关信息?9、leetcode 56:合并区间在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们,想拿到搜广推算法offer,简历中没有岗位对口/高质量的项目经历,会较难通过面试甚至难以进面。同学们可以了解下算法项目辅导,在简历中增加一个高含金量的项目,助你斩获offer~ #面经# #校招# #美团# #推荐算法#
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11-01 22:54
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门头沟学院 Java
秋招个人总结(美团)
先说点神奇的,中午躺在床上刚在xhs上点赞了篇《预感,你今天会收到好消息》,十分钟不到就收到了美团的电话哈哈哈!!在这里也衷心祝愿大伙们都能找到自己满意的工作,都收获到好消息!!我没啥追求就先退出秋招场了,这篇简单记录下这段时间的心路历程,做个分享不喜勿喷呐~ 背景:从10月下旬转正没成功,2天办理完对接和离职手续出来准备校招。这时间已经很晚了很多窗口都关闭了(去哪儿、好未来、微众银行、阅文这些直接就无了)且之前实习中也没花很多时间在八股和算法上,既担心互联网手撕过不了,又担心国企行测不会,导致前几天真的焦虑慌张!!但我是那种相对心态良好的人,奉行"天塌下来还有比你高的人顶着"和"总有人比你过...
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blg冲!
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