沐瞳科技
数据仓库开发工程师（AI）一面面经
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本篇目录
面试时间：9.2
面试公司：沐瞳科技
面试岗位：数据仓库开发【AI向】
Q：请做一下自我介绍
Q：项目追问1？
Q：项目追问2，你如何评估最终效果？
Q：项目追问3？有没有AI能力？
Q：项目追问4：那你是否了解这套AI背后的实现机制？
Q：如果让你提升Agent生成SQL/链路的准确率，你会怎么做？
Q：假设要开发一个需求开发Agent，输入需求可能是加工数据表、制作BI看板、对接数据产品应用。如果你来设计这个Agent整体工作流程，会怎么做？
Q：高质量数仓领域知识库，应该包含哪些具体条目？结合你的项目举例说明。
Q：同一个业务指标，不同业务方叫法不一样，A名称、B名称实际是同一个指标，如何解决同名异义、同义异名问题？
Q：简历提到链路性能优化，请从目标、具体动作、最终结果、技术深度来讲。
Q：除了数据倾斜，还有哪些优化或治理工作？
Q：现在平台已有AI解析日志给出排查建议。如果交给你从零实现这套告警AI诊断能力，你会怎么设计？告警诊断包含哪些分类？
Q：谈一谈数据仓库和数据集市的区别。
Q：数仓分层ODS/DW/DWM/DWS/ADS，每一层定位、解决什么问题？
Q：业务取数一般读取哪一层？
Q：DWS除了聚合，还解决什么问题？
Q：DWM层解决什么问题？宽表特点是什么？
Q：主题域如何划分？结合你的项目说明。
Q：第二份实习需求反馈、文档输出具体是什么？用到哪些技术？
Q：Python工作常用哪些包？
Q：机器学习了解哪些算法？
Q：数仓领域和机器学习结合，你觉得有哪些潜力场景？
Q：Spark原理掌握到什么程度？
Q：你的学习渠道有哪些？如何保障学习效率？
Q：数仓/数据领域，有没有印象比较深、值得推荐的Agent开源项目？
Q：数理统计、数据结构掌握水平？
Q：亿级流量，需要和30万黑名单ID做匹配，要求秒级响应，如何高效实现黑名单过滤？
Q：抗压能力如何？举一个时间紧任务重的真实例子。
Q：身边人对你评价，优点、缺点。
Q：什么场景容易让你感到崩溃？
Q：实习中有没有和业务/同事冲突的场景？如何处理？
Q：你这边有什么想问的问题？
A：我有三个问题：
1. 岗位所在部门架构、日常具体工作场景；
2. 数仓岗位日常工作，AI、底层开发的使用频率；
3. 项目中经常遇到的棘手问题是什么？
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本篇目录
- 01
请做一下自我介绍
- 02
项目追问2，你如何评估最终效果？
- 03
项目追问3？有没有AI能力？
- 04
那你是否了解这套AI背后的实现机制？
- 05
如果让你提升Agent生成SQL/链路的准确率，你会怎么做？
- 06
假设要开发一个需求开发Agent，输入需求可能是加工数据表、制作BI看板、对接数据产品应用。如果你来设计这个Agent整体工作流程，会怎么做？
- 07
高质量数仓领域知识库，应该包含哪些具体条目？结合你的项目举例说明。
- 08
同一个业务指标，不同业务方叫法不一样，A名称、B名称实际是同一个指标，如何解决同名异义、同义异名问题？
- 09
简历提到链路性能优化，请从目标、具体动作、最终结果、技术深度来讲。
- 10
除了数据倾斜，还有哪些优化或治理工作？
- 11
现在平台已有AI解析日志给出排查建议。如果交给你从零实现这套告警AI诊断能力，你会怎么设计？告警诊断包含哪些分类？
- 12
谈一谈数据仓库和数据集市的区别。
- 13
数仓分层ODS/DW/DWM/DWS/ADS，每一层定位、解决什么问题？
- 14
业务取数一般读取哪一层？
- 15
DWS除了聚合，还解决什么问题？
- 16
DWM层解决什么问题？宽表特点是什么？
- 17
主题域如何划分？结合你的项目说明。
- 18
第二份实习需求反馈、文档输出具体是什么？用到哪些技术？
- 19
Python工作常用哪些包？
- 20
机器学习了解哪些算法？
- 21
数仓领域和机器学习结合，你觉得有哪些潜力场景？
- 22
Spark原理掌握到什么程度？
- 23
你的学习渠道有哪些？如何保障学习效率？
- 24
数仓/数据领域，有没有印象比较深、值得推荐的Agent开源项目？
- 25
亿级流量，需要和30万黑名单ID做匹配，要求秒级响应，如何高效实现黑名单过滤？
- 26
抗压能力如何？举一个时间紧任务重的真实例子。
- 27
身边人对你评价，优点、缺点。
- 28
什么场景容易让你感到崩溃？
- 29
实习中有没有和业务/同事冲突的场景？如何处理？
- 30
岗位所在部门架构、日常具体工作场景
- 31
数仓岗位日常工作，AI、底层开发的使用频率
- 32
项目中经常遇到的棘手问题是什么？