蚂蚁金服

面了两轮，第一轮还可以，第二轮gg了。第一轮问项目很细，包括项目技术，业务等，还问到项目具体代码，设计模式，sql，还可以。第二轮，就问了三题:合并两个排序链表、找出数组出现过半的元素、写脚本列出目录下时间超过90天的.log。考虑时间空间复杂度写的不好，关键电脑没有idea工具，没有linux环境，在记事本上写的，吐血。

总共分为四轮面试，三轮技术面，一轮hr面，技术面比较偏重算法思想及程序设计，问了一些有关于大数据如何防倾斜，如何保证数据一致性等问题。整个面试过程，面试官人都很Nice，问的问题也比较有难度，最后有幸能通过面试，加入了这个大团队。

首先自我介绍，然后项目介绍，会根据你的项目问一些细节问题；然后两道编程题： 1 十进制转二进制，常规做法写好后，问能否用递归的方法实现； 2 二分查找，注意先要排序。

面试岗位是高级大数据开发工程师-广告方向，总共进行了三轮面试。第一面估计是普通技术员工，态度很好，面试难度中等，对于技术广度要求不少，Java，sql，linux，数据结构，算法题，基础网络实现原理都有考察到。第二面估计是小老板，态度温和，面试难度偏大，考察技术深度，包括一些项目实践的具体细节，对于常见问题的调整和优化，和整体数据架构问题。还有一些趣味的智力考察题。 第三面估计是总监，明显气场不同，面试难度很大，技术细节问的很多，对于调优和部署现场写一部分代码，考察了很多shell脚本的编写，对于工程细节近乎苛刻。但是能感受到是在认真做技术的部门。

校招问的问题比较简单，都是些常见的问题，网上搜搜就能找到，算法是很重要的，每轮都有写代码的过程，特别要说的是有些面试官素质真不行，特别能装，都是些工作经验1~2年的面试官，技术还没你强。二面结尾问面试官的工作职责，他说负责跑跑SQL，技术强的面试官肯定在负责项目，这种面试官也只能靠文凭进来。

一共三面，一个下午面完，两面技术，一面HR。一面主要问基本原理的东西，面试官会问你擅长哪些技术栈，主要是技术栈的一些原理这样，像Kafka的HA,Spark程序提交过程等等，基本上都答上来了，之后还有就是docker，k8s的一些特性，这块答得不是很好。 二面主要是从项目展开去问，先说了自己的项目，面试官就比较在意细节，一直刨根问底的问项目然后展开来。问了一些找不到标准答案的问题，比如Sparkonyarn和standalone模式有什么区别，我大概说了几点，面试官反过来说什么后者可以同时运行很多不同的组件，可以都交给yarn去管理，这不是废话嘛，我寻思着这不是yarn的特性之一，也不算Spark的两种模式异同吧。面试期间跟面试官交谈的还不错，有来有回。 三面HR面等了很久，一个多小时吧，面试过程就十几分钟，主要是问了为什么来我们部门，意愿之类的问题，然后问了预期薪资多少，有点懵，我说等结果出来再给一个答复，现在说可能有点早。以上。

1面架构师面试，介绍了做的大数据项目还有过程中遇到的问题，以及解决方案优化方案等等，氛围较融洽，对项目未参与的部分，比如建模，怎么挖掘出更大价值点，也延申拓展了下（这块就涉及AI领域了，之前没咋准备，还好重点不在这...）,后又考察了下个人的职业规划和自己的定位，面试官给我的感觉还是很不错的，他从自身的经验给我提多指导性的建议。 2面后端技术总监面，问的稍微有点深，性能瓶颈怎么解决等，还会临时出一些场景，分析并提出解决方案，还有要提出项目中的不足和改进方案。这个要提前准备好了。然后什么场景用什么技术合理等，整体来看整个过程不算太紧张，氛围还算融洽，面试官也没问的太深，参与过完整的大数据项目和且掌握常用大数据技术栈，并有清晰的职业规划对面试会有帮助，公司的位置和办公环境也算不错。