알리바바 인터뷰 경험 및 요약(데이터 조사 및 개발, Java 연구 및 개발 방향)

제가 지원한 포지션은 "소프트웨어 R&D 엔지니어"입니다. 면접장에 도착했을 때 저는 Java 언어를 선택했습니다(해당 면접관과 함께). 하지만 나중에 교차 면접을 하게 되었고, 저는 '데이터 연구 개발' 직위로 승진하게 되었습니다.

사이드 :

먼저 자기소개를 해주세요.

나: "저는 두 가지 프로젝트를 했습니다. 여러 논문과 특허를 썼습니다. 알리바바 빅데이터 대회에도 참가했습니다. 동시에 개인적인 관심으로 저는 도 읽어보세요 HDFS의 소스 코드를 조금 살펴보니 ​​HDFS의 핵심 아이디어를 이해하게 되었습니다. 아주 단순하면서도 완벽하지 않은 기능을 구현해냈습니다. "HDFS" 논문 중 하나의 혁신 포인트는 무엇인가요? 🎜>나: "제가 쓰는 기사나 특허는 주로 하나의 원칙을 따릅니다. 기존 이론이나 모델을 새로운 이론이나 모델에 적용하는 것입니다. 따라서 모두 응용 쪽으로 치우쳐 있습니다. 이 논문에 집중하겠습니다. 먼저 특이값 분해부터 시작하겠습니다. ..."

약 몇 분 후. 면접관1말씀하셨습니다. "당신이 하는 일은 모두 데이터마이닝 방향인데 왜 데이터마이닝을 신청하지 않았나요?"

나: "제가 이해한 바에 따르면 데이터 마이닝의 입장은 머신러닝 알고리즘에 대한 심층적인 연구가 필요하기 때문입니다. 그런데 제가 하는 일은 데이터 마이닝 알고리즘을 적용하는 쪽으로 편향되어 있습니다. 데이터 마이닝과 유통에 편향된 연구 개발에 투자하세요." 이렇게 기본부터 시작하세요. "

인터뷰어1 : "사실 데이터 마이닝을 했다는 게 장점이에요. 그럼 먼저 데이터 연구개발 면접관과 인터뷰를 할게요. 나중에 다시 오세요."

그래도 머신러닝 알고리즘도 체계적으로 연구했는데, 접촉 시간이 너무 짧고(몇 달) 연구의 깊이가 충분하지 않습니다. 대회에서는 몇 가지 알고리즘만 사용했습니다. 🎜>,

RF , GBRT. 데이터에 대한 이해, 특징 추출, 알고리즘 적용 등이 장점이다. 알고리즘 도출 과정은 명확하지 않지만 아이디어는 이해됩니다. 너무 자세한 질문을 받을까봐 두려워서 꺼려졌습니다. 하지만 면접관

1님의 고집으로 결국 동의하게 되었습니다. 2차 면접관의 '데이터 연구 및 개발' 팻말을 보고 안도의 한숨을 쉬었습니다. 다행히 '데이터 마이닝'은 아니었습니다. 올해는 '데이터 연구 및 개발' 직종에 채용인원이 꽤 많이 나오며, 그 중 상당수가 소규모 및 소액 금융 서비스로 이동합니다. 면접 후 '데이터 R&D' 직무 요건은 다음과 같습니다. 기본 SQL문 능숙도; 필기시험 문제입니다. 나는 Alibaba가 데이터 연구 및 개발을 위해 자체

ODPS-SQL(

Hive와 유사)를 사용해야 한다고 생각합니다. 복잡하지만 면접시 요구사항은 높지 않습니다. 기본 내장 함수와

SQL 문: select, group by… 대회 기간 동안 저는 SQL 코드를 수만 줄(중복 제거 후 몇 천 줄)이나 내장 함수를 자주 사용했습니다. 가끔 UDF(사용자 정의 함수)를 사용하세요. 하지만 작성된 코드에는 인덱스, 뷰, UDF가 포함되어 있지 않습니다. 저는 최적화 테스트를 받지 않았습니다. (사실 저도 이해가 안 갑니다.) 데이터 연구 및 개발 관련 경험이 있어 면접관이 이 부분을 매우 중요하게 생각하는 것 같습니다. 알리바바 빅데이터 대회에 참가했습니다. 데이터 연구 및 개발에 대해 자신만의 견해를 가지고 있습니다. 이것은 매우 중요합니다. 명확한 마음을 가져야 합니다. 저는 주로 경쟁 모델에 대해 이야기하고 있습니다: 데이터 전처리->훈련 세트, 예측 세트->특징 추출

->추가 처리

->긍정 및 부정 표본 비율->훈련->예측. 물론 MapReduce라고 쓰면 더 좋겠죠. 알리바바 플랫폼에서는 업무에 활용될 것으로 예상되는 MapReduce를 제공하고 있다. 자세한 소개는 다음과 같습니다. 매우 장황한 버전 ODPS MapReduce시작하기

그런 다음 두 번째 기술 면접관과 대화를 시작합니다. 면접관2: "자신에 대해 말해주세요." 나: " 방금 다른 경험을 소개했습니다. 주로 데이터 연구 및 개발과 관련된 경험을 소개하겠습니다." 이어 제가 참가한 알리바바 빅데이터 대회에 대해 간략하게 이야기했습니다.

면접관

2: "알겠습니다. 먼저 질문부터 하겠습니다."

면접관이 SQL에 대해 질문했습니다. 4개의 열이 있는 테이블이 주어졌습니다: user_id,brand_id, time, cnt(사용금액). 이 표에서 브랜드별로 사용자 B가 구매한 총 금액을 선택하세요.

제가 공모전에서 만든 것과 너무 비슷해서 조금 기뻤어요. 면접관님과 잠깐 대화를 나눈 뒤 빠르게 ;라고 적었습니다. 하지만 그래도 혹시나 실수할까 봐 한참을 확인한 후 분께 전달했습니다. 면접관2. 그런데 문자열을 처리해야 한다면 UDF에서 ODPS-SQL을 사용하겠습니다. 면접관은 절차를 살펴보더니 아무 말도 없이 옆으로 치워버렸다.

나중에는 알리바바 빅 데이터 대회에 대해 주로 논의합니다. 내가 무엇을 했는지, 어떤 모델과 알고리즘을 사용했는지, 정확도는 무엇인지. (이 논의가 가장 시간이 많이 걸립니다)

다행히 비즈니스와 데이터에 대한 이해를 주로 논의했고, 데이터 마이닝 알고리즘에 대해서는 깊이 있게 논의하지 않았습니다.

토론이 잘 진행되었습니다. 끝나고 면접관2님이 저를 면접관1님에게 데려가주셨어요.

돌아온 뒤에도 면접관님과 제가 쓴 논문에 대해 계속 토론을 했습니다1. 예전에 썼던 논문을 요약해 놓았으니 제 생각은 아주 명확합니다. 그리고 논문을 쓰면서 얻은 경험과 이득에 대해 이야기했습니다.

한마디로 1차 면접때 면접관님이 너무 친절하시고 대화도 즐거웠어요.

다시 말씀드리지만, 개인적으로 면접관에는 크게 두 가지 유형이 있다고 생각합니다. 하나는 기술을 사용하여 질문을 던져서 당신의 능력의 깊이를 판단하는 것입니다. 기술. 또 다른 유형은 간단한 기술적 질문을 한 후 발표를 하게 하고 말하기를 지도하여 생각, 표현력, 개인적 의견 등 종합적인 자질을 테스트하는 방식입니다.

물론, 면접관이 당신이 표현력이 부족하다고 보면 계속 질문을 할 것입니다.

제2의 면접관을 만나 영광입니다. 인터뷰는 채팅만큼 쉽습니다.

드디어 합격했습니다.

2차 면접관:

2차 면접관은 Java 연구를 하고 있습니다. 그리고 개발.

처음에는 경쟁과 배급에 대해 계속 논의했습니다. 나중에 대용량 텍스트 처리에 대해 "큰 텍스트에서 Top3 문자열을 찾아보세요"라는 질문을 받았습니다. 이 분야에 대해서는 연구를 해본 적이 없어서 답변이 좋지 않습니다.

Java 질문: "JVM의 구조에 대해 알려주세요." 🎜> 네트워크 문제: "

TCP/IP의 3방향 핸드셰이크와 4방향 웨이브"그럼,

JavaWEB 문제에 대해 문의하기 시작했습니다. 이 부분에 대해서만 알아보았습니다.

3님이 "괜찮습니다. 이해하신 대로 설명해주세요." 면접자

3: "타오바오 사용자 데이터(장바구니...)는 어디에 저장되어 있나요? 높은 동시성을 충족하는 방법은 무엇인가요?"이런 부분은 제가 잘 몰라서 면접관님이 자유롭게 표현을 허락해주셨는데 제 대답도 별로였어요.

인터뷰어

3: "그럼 알고리즘에 대해 물어보겠습니다. 두 개의 정수 배열을 입력하고 배열을 반환합니다. 두 개의 공개 값 ​​"사실 이때는 좀 당황스럽고 긴장됐어요. 퀵 정렬 알고리즘을 작성하기 시작했는데 제가 사용한 방법이 최선이 아니었습니다. 면접관은 별로 만족하지 않았습니다.

나중에 점심 먹을 때 실제로

O(nlgn)을 정렬한 다음 하면 되겠다는 생각이 들었습니다. O(m+n) 괜찮습니다. 다른 사람들과 논의할 때, 어떤 특별한 상황에서는 실제로 해싱이라는 아이디어를 사용하면 이것이 가능하다고 생각했습니다. 복잡도 O(K), K는 배열의 최대값입니다. 면접관

3: "귀하의 재귀 능력을 테스트하세요. 함수를 작성하고 int 유형은 정수의 역순으로 문자열을 반환합니다. 예: 123을 입력하면 "321"이 반환됩니다. >반드시 재귀를 사용해야 하고, 전역변수를 사용할 수 없으며, 입력은 매개변수여야 하고, 문자열을 반환해야 합니다.”이때 역방향만 가능합니다. 순서대로 출력(인쇄)이 되었습니다. 문자열을 역순으로 반환하지 않습니다.

점심 식사 후 다른 사람들과 토론할 때 갑자기 이진 트리를 사용하여 깊이 및 리프 수와 같은 문제를 재귀적으로 해결하는 방법에 대한 몇 가지 아이디어가 생각났습니다. 돌아올 때마다 return을 추가합니다. 값.

이때 면접관님이 별로 만족하지 못하시고 식사시간이 되셨는데요. 그러자 면접관 3

이 말했다. "이렇게 해보자. 데이터 연구 개발 분야 사람 찾는 걸 도와줄 테니, 다시 면접을 가도 돼. 평가는 그 사람에게 맡기자." ." 그는 꺼려했지만 그래도 동의했습니다. 결국 이번에는 성적이 너무 나빴다.

오후에 같은 질문을 피하기 위해. 점심 식사 후에 나는 다른 학생들과 알고리즘 문제에 대해 토론했습니다.

그리고 아직 2인칭 단계에 있는 면접관 4이 있습니다.

면접관4: "기술적인 문제에 대해 이야기하고 토론하는 척하세요. 관련 경험을 알려주세요."

전처럼 관련 없는 경험을 한 문장으로 요약하면 마음이 편해집니다. 마지막으로 알리바바 빅데이터 경쟁에 주목한다.

면접관4님은 대회에 관심이 많아서 처음부터 끝까지 집중해서 대회에 임했습니다. 주로 모델, 알고리즘 및 기능에 대해 논의했습니다. 데이터 이해에 중점을 두고 면접관에게 인정받았습니다4.

내가 말했다: "대회 기간 동안 우리는 특징을 추출하기 위해 매일 데이터를 봐야 해요. 이것을 숫자로만 보면 정말 지루해요. 하지만, 이를 일종의 사용자 행동으로 취급하고 분석하는 것은 매우 흥미로울 것입니다. 예를 들어 데이터 정리 후에 사용자가 매일 특정 브랜드를 클릭하지만 구매하지 않는 것은 분명합니다. 디아오시라고 하는 사람도 있고, 확실히 돈 많고 잘생긴 사람도 있더라고요.”

요컨대, 그들은 단지 게임과 데이터에 대한 이해에 대해서만 이야기하고 있었습니다. 쉽게.

드디어 합격했습니다.

삼면

아직도 HR에 입학하시는 분들이 많다고 들었습니다. 올해 면접 탈락 가능성이 매우 높습니다. 그러니 더 조심하세요.

나중에 알고 보니 반드시 HR은 아니었습니다. 여러 차례의 인터뷰를 통과한 후에도 면접관은 지원자의 수락 여부를 논의해야 하기 때문에 지원자가 합격이 확인되면 제안을 하게 됩니다. 해고된 분들 중 일부는 HRjj가 아닌 과거 부진으로 인해 기술면접관에 의해 해고되었을 수도 있습니다. 일반적으로 HR 에 합격한 후 데이터 마이닝 및 알고리즘 지원자는 다른 직위로 해고될 가능성이 더 높다고 들었습니다.

그런데 면접관님이 너무 친절하셨어요. 이야기를 나누면서 나는 모든 것에 대해 이야기하기 시작했습니다.

우리는 우리의 기술력을 향상시키는 방법, 알리바바의 별명 등에 대해 이야기했습니다.

저는 인터뷰 과정에서 주로 두 가지 점을 강조했습니다(제 경험을 바탕으로):

나는 다른 사람들과 문제를 논의하는 것을 좋아합니다. 뜻밖의 이득을 얻게 될 것입니다. 또한 프로젝트, 대회, 일상생활의 사례도 제공됩니다. 지금은 기술면접관의 질문에 대답하지 않았다고 했는데, (제가 모르는) 다른 면접생들과 비공개 토론을 하다가 갑자기 깨달음을 얻었습니다.

일을 삶의 일부로 여기고 즐겁게 일하세요. 주로 대회를 하면서 지루한 일을 어떻게 흥미로운 일로 바꾸었는지에 대한 이야기입니다.

드디어 면접관님이 저에게 궁금한 점이 있냐고 물으셨습니다.

"대회에 참가했을 때 알리 왕왕 씨 그룹에 가입했어요. 그 안에 내부 직원도 많고, 그들을 통해 알리에 대해 많이 알게 됐어요. , 물어볼 것이 없습니다."

종료

인터뷰가 끝났습니다. 나와서 재빨리 상태를 확인해보니 '3회 합격'이었는데, 잠시 후 갑자기 '면접 종료'로 바뀌더군요.

면접이 끝나면 탈락한다는 얘기를 다른 사람들한테 들었어요.

그래서 밖에 있는 직원에게 물어보니 "이건 퇴근 후 알림을 기다리라는 뜻이에요."라고 하더군요. 인터뷰 의 경우, 상태는 "3가지 합격", "4가지 합격", "면접 종료" 등으로 표시됩니다. 이것은 정상입니다. 왜냐하면 이전 종합실적을 토대로 심사를 해야 하기 때문이다. “면접이 끝났다”고 해서

제안을 받지 못하는 것은 아니며, 받지 못할 수도 있습니다. 나중에 '사방에 합격'한 사람이라도 제의를 받지 못하는 사람도 있다고 들었습니다. 학교에 돌아온 후 문자 메시지를 받기 위해 아침 38시까지 기다렸습니다. 그럼, 흥분의 밤.

요약:

기초가 탄탄한 분들은 면접관이 원하는 것을 물어보세요. 그러나 나는 이런 식으로 당신의 숙달의 깊이를 보고 싶어하기 때문에 누구든지 묻지 않는 것이 가능하다고 생각합니다.

저에게는 기본 지식이 일반적입니다. 데이터 구조, 정렬 알고리즘 및 재귀, 운영 체제를 작성할 수 있고 몇 가지 기본 컴퓨터 네트워크 이론을 이해하며 몇 가지 기본 개념을 이해합니다. 그리고 이론. 귀하는 자신의 대회, 프로젝트, 논문 및 특허의 장점을 최대한 활용할 수 있습니다.

면접 과정에서는 면접관의 관심분야를 파악하고 면접관에게 유리하게 작용하는 것이 매우 중요합니다. 물론, 면접관이 잘 아는 분야가 아니라, 면접관이 더 관심을 갖는 분야가 자신의 강점이라면 더 좋겠지만요. 여러 면접관들에 대해 이야기를 나누다가 면접관 1은 내 논문과 특허에 관심이 있고 면접관 2 그리고 면접관4님은 알리바바 빅데이터 대회에 관심이 있고, 면접관3님은 나의 기본능력에 관심이 있고, HR은 협업 역량에 관심이 많습니다. 면접관 3 내 장점(데이터 마이닝 및 배포)을 소개하려고 여러 번 시도했지만 강제로 데려갔습니다. 뒤쪽에. 다른 여러 면접관들에게는 알리바바 빅데이터 대회로 의식적으로 주제를 바꿨습니다. 마침 그들 중 어느 누구도 이 대회에 대해 깊이 이해하지 못하고 관심도 갖고 있지 않았으며, 대부분의 시간을 이러한 내용에 대해 논의하는 데 보냈습니다.

간단히 말하면 장점을 최대한 활용하세요.

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위 내용은 알리바바의 인터뷰 경험과 요약(데이터 연구 및 개발, Java 연구 및 개발 방향)을 내용적인 측면까지 포함하여 소개하고 있어 PHP 튜토리얼에 관심이 있는 친구들에게 도움이 되기를 바랍니다.