滴滴
数据开发工程师一面面经
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本篇目录
面试时间：8.25
面试公司：滴滴
面试岗位：数据研发工程师
Q：自我介绍
Q：10min吹水
Q：讲一下你在小米投入精力最多、最核心的工作内容，最后的产出是什么？
Q：我想了解完整业务流程是什么。
Q：回到数仓相关问题，你如何看待数仓分层？
Q：模型设计过程中一般会遇到什么问题？
Q：关于链路调优，讲一个具体案例。
Q：这套任务的数据量级大概多大？
Q：维度建模的优缺点。
Q：星型和雪花模型区别是什么？
Q：星型、雪花模型分别适合什么业务场景？
Q：手撕SQL—group by 聚合
Q：手撕SQL—两表聚合+窗口函数
Q：如果事实表数据量大，dim维度表很小，如何优化这个join？
Q：聊下AIGC相关内容，你做过哪些实践？
Q：简单说RAG切片检索这个动作的作用。
Q：那你如何校验回填之后提示词是否足够规范？
Q：谈下你的职业规划，以及对滴滴的看法。
本篇目录
- 01
自我介绍
- 02
讲一下你在小米投入精力最多、最核心的工作内容，最后的产出是什么？
- 03
我想了解完整业务流程是什么。
- 04
回到数仓相关问题，你如何看待数仓分层？
- 05
模型设计过程中一般会遇到什么问题？
- 06
关于链路调优，讲一个具体案例。
- 07
这套任务的数据量级大概多大？
- 08
维度建模的优缺点。
- 09
星型和雪花模型区别是什么？
- 10
星型、雪花模型分别适合什么业务场景？
- 11
如果事实表数据量大，dim维度表很小，如何优化这个join？
- 12
聊下AIGC相关内容，你做过哪些实践？
- 13
简单说RAG切片检索这个动作的作用。
- 14
那你如何校验回填之后提示词是否足够规范？
- 15
谈下你的职业规划，以及对滴滴的看法。