数据开发一面面经

面试时间：8.16
岗位：数据开发
问题：
1、简单介绍一下自己的经历，以及之前实习主要负责哪些工作内容。
2、你本科毕业后有没有考虑继续读研？为什么选择直接就业？
3、前几段实习时间比较短，分别是什么原因离开？对实习经历有什么总结？
4、目前求职主要关注哪些行业和公司类型？未来更倾向在哪些方向发展？
5、互联网数据开发岗位和智能驾驶行业的数据岗位有哪些区别？为什么考虑智能驾驶方向？
6、你对智能驾驶行业目前的发展趋势怎么看？了解哪些行业痛点？
7、对于车企自动驾驶技术体系是否有了解？包括数据闭环、算法训练、数据管理等环节。
8、简单介绍一下你应聘的公司，对公司业务和发展方向有什么了解？
9、介绍一下你的项目背景，这个项目主要解决什么业务问题？你在其中承担哪些工作？
10、如何理解“湖仓一体”？相比传统数据仓库，它有哪些优势？
11、传统数仓和湖仓一体架构最大的区别是什么？分别适用于哪些场景？
12、Iceberg的底层存储机制是什么？核心设计思想是什么？
13、Iceberg如何保证数据一致性？在高并发读写场景下如何保证可靠性？
14、Iceberg是否支持事务能力？原子提交是如何实现的？
15、项目中涉及的数据指标如何进行统计和分析？如何判断不同方案之间的效果差异？
16、如果需要比较两个变量或者两个方案的效果，会如何设计实验？是否会设置对照组？
17、在技术实现层面，如何区分不同变量产生的数据影响？
18、业务指标出现异常时，如何定位问题？会关注哪些核心指标？
19、对于某个指标的数据统计，如何确定统计口径和粒度？
20、如果遇到特殊业务情况导致数据分类错误，应该如何重新归类处理？
21、数据看板主要服务哪些用户？不同用户关注的数据有什么区别？
22、项目推进过程中遇到过哪些技术难点？你是如何分析和解决的？
23、数据处理流程中，除了拆分链路之外，还有哪些优化方案可以提升效率？
24、如果线上业务CPU使用率过高，你会如何排查原因并解决？
25、进程和线程有什么区别？分别适用于哪些场景？
26、如果不使用Spark框架，如何通过Python实现百万级文件大小统计的多核并行计算？
27、哈希表底层的数据结构是什么？数据存储和查询过程是怎样的？
28、计算机基础知识平时如何学习？有没有针对岗位要求进行补充？
29、如果让你设计一个数据开发系统，你认为需要考虑哪些核心模块？
30、反问：岗位主要负责哪些业务？团队目前整体架构和技术方向是什么？ #秋招面试记录#