一面1.自我介绍2.介绍下实习的内容3.介绍一个项目：深挖，包括技术栈、背景、目的4.spark的内容怎么学习的5.数据倾斜遇到过吗？怎么处理？产生原因？6.t检验与z检验的区别？二面 很快约二面后 因为面试撞了往后调（！！最好不要随意换时间）1.自我介绍2.从背景、个人责任、成果三个部分介绍一个项目3.统计学知识4.常用的机器学习方法？怎么学习的？5.实习情况，有无转正...6.什么时候能去实习？7.offer有哪些？8.反问：面试官告知前面已经给几个过了 hc不足

一面：投的数研，实际数科1.自我介绍2.实习内容3.实习团队架构4.map reduce原理5.数据倾斜有没有遇到过？怎么解决6.ab实验原理、流程、如何分析7.假设检验原理8.口述sql题目：求连续登陆三天的用户9.假设检验概率论场景题：求置信区间10.常用的机器学习算法11.随机森林原理12.求职意向，数科还是数研，安排下一轮面试官（回数研后第二天结束流程）13.反问换部门一面1.自我介绍2.实习深挖：项目技术难点怎么解决的？有什么效果？收获3.怎么分析指标下滑4.spark的宽窄依赖5.手撕：3道二叉树6.反馈推进下一面 但是前面人太多7.反问

一面1.自我介绍2.实习中的技术栈3.如何管理与评估指标组的重要性与价值4.对数仓分层的理解5.mapreduce原理6.实习所在的团队框架7.反问二面1.自我介绍2.实习转正情况3.数仓分层？每一层的作用？为什么要分层？4.实习期间，交付时间是如何保证的？5.在实习中，遇到的难题有什么？是怎么解决的？6.反问

一面1.自我介绍2.介绍实习中做的工作内容3.指标的概念4.手撕：二分查找、一道sql（窗口）5.实习中最大的收获6.跨团队合作中如何沟通合作7.认为ETL工程师最重要的技能是什么8.反问二面1.自我介绍2.常用的损失函数3.常用的存储组件4.行列存储的区别5.hive常见的存储方式6.map阶段与reduce阶段task的个数7.spark，shuffle write ，shuffle read时的原理8.实习中数据管道建设9.手撕SQL：7天ltv

一面1.自我介绍？2.为什么从数分做数开？3.你觉得数分和数开有什么区别？4.spark和hadoop哪段实习接触的？5.讲一下mr和hive原理？6.hdfs中，一个block大小和通常配置个数？7.用spark还是用hive？spark比hive好在哪里？8.spark既然是基于内存的，那么内存不够怎么办？9.数据倾斜？10.uid粒度和did粒度用在AB不同的场景是指什么？11.手撕sql12.反问二面1.自我介绍2.实习中的一个项目3.如何理解数分与数仓的区别4.最终可视化的数据存储在哪里5.做好数仓什么最重要6.反问三面1.实习情况2.介绍一下实习中的pipeline3.介绍一个项目，深挖4.平时的课程5.mr与spark的区别6.spark怎么基于内存计算7.线程与进程的区别8.第一类错误与第二类错误9.ab实验怎么分流10.平时工作中遇到沟通难题如何解决的11.平时对接的业务方12.手撕sql13.反问

一面1.自我介绍？2.指标体系建设，怎么建设的？3.数仓常用的建模方式？4.常用建模方法？ 5.数据倾斜？6.AB实验 一个实验是否控制多个条件不同？7.sql题：求0213登陆，0214没有登陆的用户8.group by和distinct的区别二面1.自我介绍？2.实习工作平时是什么？3.对AB实验的了解？4.决策树的原理？5.场景题：如何分析手机发热的原因6.数据倾斜7.反问三面1.自我介绍2.个人学历情况确认3.介绍实习中印象深刻的一个项目4.与岗位匹配的原因5.求职最看重的几个方面6.对oppo的了解，为什么投递oppo7.base意愿8.反问

9.11 一面1.自我介绍2.介绍实习内容3.对数仓分层的了解4.对ab实验的理解5.对实时了解吗6.logistic回归的损失函数7.口述sql：简单窗口8.反问9.19约线下，调整成线上9.26 二面 两个面试官面试官1:1.自我介绍2.更想做数开的工作还是数科的工作3.解释spark中的水印4.对实时数仓的了解5.spark数据倾斜怎么处理6.设计一个bi产品，用到哪些组件7.反问面试官2:1.学习成绩2.家庭情况3.爱好，看什么书，打什么游戏4.手里的offer，如何选择5.预期薪资6.对加班的看法7.未来的职业规划8.反问10.08 通知hr面10.12 hr电话面1.实习情况与强度2.生源地，学习情况3.求职比较看重什么？4.喜欢的是什么业务？5.考虑考公吗？6.目前拿到几个offer？7.最后选择会从哪几个方面考虑？8.反问10.16 update意向

08.31 电话一面1.自我介绍2.介绍实习内容3.不是科班 对大数据的了解和学习4.mapreduce流程？是否写过mapreduce的代码？5.任务调优？6.反问提醒做笔试9.9 笔试9.13 二面1.自我介绍2.深挖实习：数据建设、技术栈、存储组件、数据量3.指标体系管理4.介绍一个项目，深挖：指标内容、意义5.学习成绩6.反问9.27 hr面1.自我介绍2.介绍一个实习的项目 难点 怎么解决3.怎么理解数据开发与java开发4.秋招目前大厂进度5.职业规划6.base能否接受7.反问交流下来觉得hrg对技术和业务了解比较多，是个大佬10.09 意向

一面 09.05 1h多1.自我介绍2.实习内容3.指标建设与数仓的对应关系4.指标怎么管理的5.指标报警怎么设置6.你会怎么管理所有指标体系7.手撕 重复字符串二面 09.07 接近2h1.自我介绍2.数理知识：拉格朗日函数、贝叶斯函数的损失函数，对缺失值的影响，卡方与t与z检验的区别3.大数据相关：mapreduce中map task与reduce task个数、hive调优、spark处理数据倾斜4.数据仓库相关：数仓设计场景题、不同数仓分层体系、什么样的数仓叫好数仓5.实习相关：实习中应用原理、不同实验、如何分析等，为什么不转正6.思维发散：设计网站浏览的数据结构，                  如何处理两个txt文件，分别记录登陆与下线，各有五亿条，怎么计算每个qq号的登录时间                  什么情况下会出现招录率比去年降低，但是男女分别的录取率提升（或者提升与降低换下顺序，记不清楚了）                  甲乙丙分别投硬币，先正面的人赢，计算三人赢的概率7.手撕sql：4道                三面 09.12 一个小时左右，面试官没开摄像头1.自我介绍2.实习情况，多少个实习生，有无转正，自己的优势3.介绍实习项目4.mysql：事物、四个特性的实现原理、锁机制5.大数据：存储格式的区别、行列存储、spark内存计算、rdd6.手撕sql：2道7.反问后续 进入hr 被取消面试了

08.07 投递08.19 笔试09.02 一面、二面一面1.自我介绍2.介绍实习内容，深挖3.介绍一个项目，深挖4.实时了解吗5.一道sql题6.反问结束约二面二面1.自我介绍2.介绍实习中的数据建设链路3.涉及的数仓、存储组件4.不是计算机，对大数据了解什么5.mapreduce的原理6.group by与distinct的区别（从mapreduce的角度解释）7.无手撕8.反问9.6 hr面试1.自我介绍2.介绍一个实习中印象深刻的项目3.难点是怎么解决的4.优点与缺点5.对小红书的了解6.反问9.14 意向

09.04 笔试，测评笔试代码题sql比较简单09.08 一面1.自我介绍2.一道简单sql题目3.python：冒泡排序（实际写的快排）4.了解实时数仓吗？5.对Hadoop框架的了解6.对mapreduce的了解7.反问09.12 二面 十分钟左右1.自我介绍2.python中怎么实现类型转换3.python常用的函数4.研究生阶段的学习计划5.反问10.09 hr面 线下面1.自我介绍2.每段实习情况与收获3.本科研究生学习排名、荣誉4.研究生毕业情况5.秋招offer6.就业选择7.是否独生子，是否单身，能否按期毕业10.10 提示补充材料，约sp面10.13 sp面 update10.131.自我介绍2.实习这么久，怎么理解指标？3.解决的需求？怎么实现？目标？4.怎么理解指标？5.怎么从业务层面理解指标？6.怎么理解数仓？7.从数据治理角度理解数仓构建？8.硕士毕业论文？9.简单介绍前两段实习？10.未来的职业规划？11.感兴趣的业务？12.拿到的offer？13.对互联网公司与银行薪资差异的敏感度？14.base接受程度？15.反问

8.11 一面1.自我介绍2.介绍论文3.论文如何在宁德时代落地4.对宁德时代的了解5.反问8.23 二面1.自我介绍2.对宁德时代文化的理解3.认为自己与宁德时代企业文化匹配的地方4.为什么不做算法5.兴趣爱好9.16 意向10.08 offer 已拒

今天阿里hr面完后显示“等待面试结果”，hr排序挂人多吗 许愿oc10.09 update 已意向

有无佬面这个岗位的呢 求问进度 进入hr快一周了