摩根士丹利面试经验

笔试 两道编程 五个选择 难度不大，但是MS比较喜欢考DP，这点可以注意一下难度不大，主要是计算机基础，涉及OS，计网，数据库，数据结构等等。面试了一早上，主要是三轮，技术一、二面，还有一个职业发展面，技术面试一共做了3个题，一个是线上测试，两个是共享屏幕。技术二面问了很多项目相关的。结果：4月27日AC面，5月20日收到Offer Call，池子挺深。

摩根史丹利it暑期实习面经 已经获得电话通知通过的消息。首先是笔试，两道编程题，7道选择填空题，不难。电面：英语回答一些关于java，jvm，mysql，操作系统、网络安全的基础知识，比较简单的问题。ac面：三轮，一开始两道编程题，暴力写法容易，但是会超时。后面两轮技术面，问的也是比较基础的计算机专业知识

一面电话面试：1. why are you interested in Morgan and career path2. deep copy and shallow copy3. Garbage collection4. queue and stack5. SQL Injection6. QuickSort

一面 自我介绍算法题：字符串模拟，双指针题 大概中等难度1.AOP 实现方式 JDK和CGLIB都有啥特点 失效咋办2.垃圾回收 G13.类加载机制 详细说4.Hashmap底层 红黑树 扩容机制 为什么这样设定 红黑树咋调整有了解吗5.多线程实现 平常用什么 优缺点6.HTTP和HTTPS7.三次握手四次挥手 为啥是三次四次8.问了个智力题 称砝码 都做烂了然后又出了个过河 也做烂了自我介绍1.项目里的知识 问了贼多细节 涉及到Kafka和Redis、2.Redis的基本八股 持久化 数据结构 缓存穿透 雪崩 布隆过滤器啥的3.Kafka ack offset 哨兵 都哪些地方用了zero copy4.oom相关问题5.MySQL基本八股6.ElasticSearch项目中咋用的

2022-3-22暑期实习终面面试经历，第二天下午发offer。基本上只能回忆起当时没做出的问题了。 共3轮面试，开始前给40分钟做两道hackerank，第一道题很简单，第二道题用前缀树做很快，感觉来面试的80%的人都能完成（做题的时候在一个zoom房间内）。第一轮面试官问了一些项目相关的问题，然后出了个题：回答：随机采样法。答：卖硬币盲盒。之后面试官问还有啥方法，不知道了。我说java和c++都可以，他问我java和c++比有哪些优势，回答垃圾回收，有反射机制。还有别的当时没想起来，面向对象、没有指针概念等。当时回答操作没有原子性，面试官说还有没有别的，之后提示下说不同线程会缓存内存中的数据，要用volatile保证可见性。第三轮面试原本是行为面试，但是还问了许多技术问题。问：输出这个最大值，解决方法是双指针，leetcode原题。当时这里回答的不好。之后还问需不需要用到锁和事务，这里应该指的是选定一些数据判断人员和会议室有没有时间冲突时需要上锁（next-key锁），防止出现同步问题（两个会议同时邀请一个参会者或要求订一间会议室）。这道题基本上懵逼状态，后来才想明白。总体来说前两轮面的不错，最后一轮有点拉垮，不过还是过了。

当我去面试数据分析师的职位时，我的面试流程大致如下：第一轮面试：HR面试HR的第一轮面试通常是用来了解我的背景和一般的技能。在这个面试中，我被问到了关于我的教育背景、工作经历以及我曾经在数据分析方面使用的工具和技术的问题。我还被问到了我的目标和职业发展计划，以及我为什么对这个职位感兴趣。面试结束后，我被邀请参加下一轮技术面试。第二轮面试：技术面试在这个面试中，我被要求解决几个数据分析和统计问题。这些问题涉及到数据清洗、数据可视化、数据建模和数据分析等方面。我还被要求解释我的数据分析方法和技术，以及如何解释我的数据结果。面试官还问了我一些SQL和Python的问题，以确保我具备必要的编程技能。面试结束后，我被告知我进入了下一轮面试。第三轮面试：案例分析在这个面试中，我被要求解决一个真实的业务案例。我需要使用我学过的工具和技术，对一些数据进行分析和建模，以回答一些与业务相关的问题。我还需要对我的分析方法和结论进行解释，并展示我的数据可视化技能。整个过程需要在规定的时间内完成。这个面试的目的是考察我的实际应用能力和解决问题的能力。面试结束后，我被告知会收到反馈。总结面试数据分析师的过程中，我发现重要的是要准备好回答各种技术问题和展示我的解决问题的能力。此外，展示我的数据可视化技能和沟通能力也很重要，因为数据分析师需要与不同的团队和人员进行沟通和协作。最后，尽管面试可能会很有挑战性，但保持自信和冷静，并在回答问题时展示我的专业知识和实践经验也很重要。