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【技术一面】数据库如何得到不重复的数据，接口和抽象类的区别算法题： 问题：请编写一个函数，用于判断是否回文，首尾依次相等为回文，比如 abcba 是回文， abcde 不是回文 【技术二面】工作的项目中遇到了哪些问题，科研的过程中有没有遇到过什么问题，如何测试一个小型支付系统【技术三面】主要问实验室项目、创新点是什么、评判标准有哪些；上一段实习的主要工作是什么。有没有在项目中用过数据库进程和线程区别是什么；TCP和UDP区别是什么；数据库索引是什么，有哪些实现方式【hr面试】hr介绍了实习、科研、到蚂蚁的战略部署，具体讲了蚂蚁的两大战略

百度测开实习-商业质量效能组 一面凉经 下载一个如流APP视频面试，手撕用的是这个APP自带的编译器，而且这个编译器不能输入，所以写的时候别写cin >>了！！！另外面试官小姐姐人特别好，结束之后还告诉我八股这块要好好背什么的，因为我还没开始背。。。基本都不会。。。，还说大厂不行可以去小厂积累些经验啥的，前端好像这些计算机基础涉及的不多？我不记得是不是这个意思了。然后很多喜欢写代码投研发，后端岗位、算法岗位，不那么喜欢可以搞测试，测试有手动测试，自动测试，一般都部署在Linux系统上，所以刚刚问到的都确实是会用到的，涉及写代码可能就是写测试工具。我太紧张都忘了我也不知道我表达的这些是不是她想说的意思，大家随便看看。。。介绍你的实习项目（可能我的项目跟测试关系不大，就没仔细问）用什么技术栈平时？用什么就会问你什么用过什么Linux上查看日志a.txt一共500行，查看200到300行还问了一个查看日志的命令 我都忘了Linux常用命令查看端口号命令死锁产生条件进程和线程区别，通信方式有什么区别状态码知道吗？TCP握手黑盒测试有哪些手撕：反转链表SQL：记不清，大概是选出每个人每门课都超过80分的

介绍 使用过 selenium 的哪些工具，Junit 用到的东西项目挑一个 来介绍，主要想听的是测试方面的东西说一下 Redischatgpt 怎么学的，在测试方面能用到什么地方，未来 测试与chatgpt 的关联英文 talking ：对上海的期待，或者对上海的看法 英文实在是不好，应该是凉了

我是社招，在招聘会上投的简历，大概两周左右就有同事电话联系我了解情况了。整个流程可以分成以下几步，部门leader先打电话过来，主要了解之前做的岗位，工作内容，以及项目内容，都是针对简历来问的，没有涉及太多专业知识，同时也介绍了他们在做的产品和工作内容；之后是小组leader打电话，和前面问的问题基本一致；前面都是电话面试，小组leader想要面谈详细了解一下，所以约了现场面谈；小组leader和部门leader一起，我们聊了有一个半小时，没问什么技术问题，只是深入了解了一下前段工作做的自动化测试环境；整体下来还挺好，面完直接就说我通过了这次面试，但是后面还会有其他小组的leader面以及最后的hr面。

1.说项目，项目中有哪些难点，怎么解决的；做过的每个项目都用了什么技术2.设计测试用例，测试电梯：包括功能测试（能不能正常到达某一层）、性能测试（承重），电梯前期的安装测试等，测试用例要想的全面，说出来是条理要清晰3.你觉得前两个实习公司怎么样？这个题要往好了说，各有千秋，能学到不同的东西4.测试与开发的差别5.用过的代码管理工具，svn和icoder公司挺靠谱，面试官也很好交流

一面 一面同事面（45分钟）。主要是聊之前做的项目，中间会针对一些技术细节提问。整体来说比较简单。面试官也会问一些专项测试相关的问题。例如：混沌测试，API测试的问题，但是都比较基础。二面交叉面（45分钟）开始也是聊项目，然后问简历上的经历和项目细节：例如，业务上碰到的难点，如何解决的？如何和业务方对接需求？一些简单的八股文。算法题也比较简单：无重复字符的最长子串leader面（50分）开始就是问问简历上的项目问题，但是没有太深入。之后就是聊研发流程中遇到的问题，如何优化流程等。基本上就是针对研发效率体系方面的问题。因为之前有做过相关的工作，所以面试官他们也在做相关的探索，比较感兴趣。

投简历后，HR会和你联系，询问你简历上没有写的信息，比如nian年纪ji。以及需要重点勾兑的信息，上一家或者当前公司的公司名称。然后和你约时间。给你发邮件，并告诉你题目来自牛客网，随机抽题第一面是基础面，但是使用的是牛客网，问了一道算法题，我没怎么复现算法，所以回答的不是很好，问的算法是快速排序，如何手写出来。我没奇偶性没有做校验，就直接写了，对了，写的还是Python语言的，面试官看了，没说啥，就问其他的了。算法题没做好，所以基本感觉没后续了，我面试的测试开发，应该以代码为主的。其他的就问了，我简历上写的Linux基本命令，如何监控CPU，内存，网速，等等。然后是数据库，结构性数据库的几个命令，重建表，索引有哪些。事务，用到哪些SQL优化方法等。