面经|滴滴出行-数据开发实习

字节 9.6一面，9.10二面，9.12三面，9.14hr面，9.23 已意向美团 9.12一面，9.14二面滴滴 9.12一面，9.18二面腾讯 9.13一面，9.15二面，9.19三面，9.19hr面，9.25 大老板面，9.26 意向京东 9.20 技术一面 9.23 技术二面，京东很奇怪，别人都是上来hr面，这边上来直接技术面，后续：拒掉二面了，不想面了

架构情况：你能想象吗？在牧原，专科、三本甚至不太懂业务的关系户都能当上你的上司。在这种环境下，职场PUA无处不在，无论你多努力，总感觉不够努力。薪资情况：牧原的薪资确实很高，这点没得说。但这个高薪是有时效性的。一年后重新定职定薪，通常是在11月到次年1月之间。那时候，你的工资可能会变成offer上的一半，甚至更少企业文化：牧原的企业文化也是一言难尽。比如，他们会说“猪的一生，是伟大的一生。让我们和猪一起，傻乎乎，乐呵呵。”还有罚款，动不动就一日薪、三日薪、一月薪的罚。牧原办公平台，美其名曰办公平台，实际上就是在你的电脑上安装监控软件，监控你的一举一动。福利待遇：前端（销售、开发）工资待遇还不错...

一面1.自我介绍2.实习经历介绍，负责的项目模块，有多少张表，为什么要做这些表，涉及哪些方面的建设3.对业务的了解，是你和需求方直接对接吗，参与过砍需求的过程吗4.模型设计到最后交付的数据开发全流程，有没有中途变更过需求，最终有多少个指标和维度5.你怎么把这么多维度放到一张表里面呢，oltp引擎怎么样使用的6.指标都是可以累加的吗，有没有想过把可加的和不可加的指标分别放到不同的表中7.数仓质量怎么把握的8.如何衡量数仓模型是一个好模型9.spark和hive的区别10.后续职业规划二面1.自我介绍2.项目的核心数据是什么，数据使用时候的痛点，如何解决这些痛点，有没有业务上的痛点，这些痛点是你们自发地去解决吗3.数仓分层理解，每一层作用4.app层接了什么引擎，oltp的职责5.维度建模介绍，模型优缺点6.如何衡量一个数仓的好坏7.开发的技术栈，有实时吗8.编程语言介绍，java了解多少9.udf介绍10.数据倾斜介绍11.rdd的拓展性，有什么缺陷，弹性体现在哪里12.数据治理包括哪些内容，有存储和计算方面的优化13.英语能力怎么样两个面试官都超级nice，非常有耐心又非常有礼貌，尤其一面都是以聊天的口吻面的，超级放松，感觉是秋招以来遇到的最好的面试官 #数据人的面试交流地#

一堆部门岗位看的眼都花了，也不敢乱投，这些再寄掉是真的要失业了