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中国联通软件研究院春招3场面试Offer面经_中国联通软件研究院招聘

中国联通软件研究院招聘

  本文介绍2024届春招中,中国联通软件研究院广州分院软件研发岗位的3场面试基本情况、提问问题等。

  202403月投递了中国联合网络通信有限公司下属软件研究院软件研发岗位,所在部门为广州分院。目前完成了一面、二面、三面,并有幸获得Offer;在这里记录一下笔试和面试的相关经历。

  在寒假开学后的03月份,浅投递了几个单位,其中联通软件研究院是唯一一个进面的;当时因为要赶着把代码跑完然后开始写毕业论文,所以就没有投递太多公司——这导致耽误了几家原本想投递的企业的春招,所以投简历真的事不宜迟,一刻也不能耽误。春招期间,我就将国企银行这一类单位作为主要投递对象了,所以运营商也是自己投递的一大方向。

  这一次面试中,一面为专业面试,二面为HR面试,三面为领导面试3场面试均为线上视频面试,面试官都非常和蔼。还是之前无数篇秋招面经里提到的那样,国企对于技术的考量没有那么多——计算机八股方面,一面因为是专业面,所以问得比较多,但也都是比较简单的计算机网络、数据库知识;二面、三面则几乎都不涉及计算机八股;算法方面,三面倒是问到了,但是也都比较初级(但我没答上来),而且不是做题的形式,只是一些偏向于算法理论方面的口头问答。整体而言,感觉联通软件研究院的面试确实不是很难,三场面试进行得很快,效率也很高,几乎都是面试完十几分钟就会有反馈。感觉非科班转码人今后都可以多试试这里。

  待遇方面的话,HR给出的薪资范围其实还是很不错的(对我而言),而且福利也很多,我原本就想签了;但是因为其中所涉及的福利占比、背绩效,加上单位网评的考量,所以最后还是没有继续流程。个人感觉,如果现在给出的这个薪资在将来是可以拿到的,那其实在广州还是可以比较好地生活了——至少比在上海开2 w的华为(而且还没开出来)要过得滋润一些。

  此外多提一句,之前写了这么多实习、秋招与春招经历的分享,但还一直没有记录过笔试环节的经历,一般都是上来就直接分享面试的经历了。但是这一次,因为要参加其他地方的活动,所以在本文中也增加了对笔试环节的介绍。也不得不说,多数国企的笔试确实相对简单一些,比如这次的3道算法题目几乎全都可以暴力解出来。

0 笔试

  首先,中国联通软件研究院的笔试是每个分院自己单独发布的;我第一志愿投递的北京的总部,但是投递简历后很快就收到广州分院的笔试邀请了,所以大概率是第一志愿速速凉了,分配到了第二志愿。笔试就在收到笔试通知的几天后进行,包括若干道选择题和3道编程题。

  首先,选择题整体比较好说——毕竟都是八股,还是需要自己平日里多积累;我在这一次笔试之前,已经很久没有看过八股了(毕业要紧哈哈哈哈),所以选择题还是有不少不会的。

  其次,就是编程题。这个编程题感觉有些奇怪——似乎是单位在提供题目给考试平台的时候,只给出了Java代码的题解,所以导致OJ系统中,Java题目是核心代码模式,而其他所有代码语言都是ACM模式(也包括我只会的C++)。当然,这个倒也没有什么,毕竟自己手动写几个接收传入数据的代码也耽误不了很久。

  但关键是编程题的第2题,是一个二叉树前序遍历的题目——这个如果手写ACM模式,那我还得自己定义一个二叉树的类,感觉也挺麻烦的;但幸运的是,这个题目是要求前序遍历,而题目的输入数据也正好是按照前序遍历的顺序给出的——那相当于什么算法都不用搞,甚至连其他的数据结构也都不需要,直接将他的输入数据改一下,去掉其中的null,得到的就是前序遍历的输出顺序了。所以很明显,感觉可能就是单位在提供题库的时候,只考虑到了Java语言,没有提供其他语言的题解。

  编程题第1题,是找到数组中任意两个元素相差的绝对值的最大值;这个直接排序后一次遍历就好了,虽然复杂度高但是毕竟也没有超时,所以就没有再研究了。

  编程题3题,是将数组中重复的元素删除(只保留一个),然后输出去重后的数组;这个思路也很清晰,还是一次遍历,同时用set去重即可。

  总的来说,大部分国企或银行的技术岗位,其笔试的编程题题目都不难——当然,如果是国企或银行的子公司,那有的可能会比较难,比如招银网络科技这种;甚至可以说题目中真正考察算法、数据结构部分的难度,都没有手动处理输入、输出数据部分的难度高(因为有些单位设计的ACM模式题目,其输入、输出格式实在是太麻烦了,需要花很久才能完全处理妥当)。

  最后就是,我看2022年就有niu友说广州分院的笔试会多次重复发送,结果现在2024了还是如此;但我这次就只做了第1次的,第2次进去看了看,发现虽然选择题目和第1次不一样,但是3道编程题目还是一样的,就什么都没做,直接交卷退出了。

1 一面

面试情况

  • 上午09:20开始,持续25分钟左右。

  • 线上视频面试,2位面试官,为部门领导或员工;面试官很和蔼。

  • 首先做自我介绍;随后提问25分钟。

提问问题

  • 自己工作意向的方向是什么?自己主要的技术栈是什么?
  • 除了C++Python,还有哪些常用的语言?
  • 对于计算机网络的知识是否了解?
  • TCPUDP有何区别?TCP有哪些应用场景?UDP有哪些应用场景?
  • 浏览器中输入一个URL后回车,接下来会发生哪些事情?
  • 对称加密和非对称加密有什么区别?二者有哪些应用场景?二者有哪些具体的算法?
  • 进程和线程有什么区别?
  • 对死锁有了解吗?为什么会发生死锁?可否简单介绍一下死锁的情况?
  • **C++**地图开发的实习中,为什么需要多线程?具体的应用场景如何?多线程处理后性能大约优化了多少?
  • 滴滴实习中主要做了什么?其中地图数据检查项目具体做了哪些工作?用到了哪些算法与编程语言?
  • 滴滴实习中接触过哪些数据库?MySQL数据库索引的实现方式如何?数据库有哪些锁,都分成哪些类型,具体是什么意思,如何实现的?
  • MySQL数据库的日志都有哪些?具体是用来做什么的?其都是如何实现的?其之间有什么区别?
  • 是否接触过Redis数据库?

算法题目

  • 无。

面试结束反问

  • 公司内部技术栈如何?
  • 公司内部工作主要包括哪些方面的任务?

反馈情况

  • 面试结束后次日,收到进入二面通知。

2 二面

面试情况

  • 下午14:10开始,持续30分钟左右。

  • 线上视频面试,1位面试官,为HR;面试官很和蔼。

  • 首先做自我介绍;随后提问30分钟。

提问问题

  • 你认为自己和计算机专业科班出身的同学相比,有哪些优势与劣势?
  • 你的实习项目很多,在学校期间是否经常参与实习工作?
  • 目前专业排名为多少?班级内有多少同学?
  • 如何平衡自己的专业学习与计算机方面知识的学习?你的一天时间安排是如何的?
  • 一面结束后到现在,你有没有学习、补充相关方面的知识?
  • 你为什么喜欢更快节奏、更高强度的工作?
  • 你对于未来工作的强度、工作内容等有什么样的看法或者期待?
  • 滴滴实习期间做了什么?你认为公司的氛围、结构、工作内容等如何?实习期间有什么收获?
  • 你对互联网、国企等不同性质单位工作的看法如何?
  • 你期望的工作单位性质、工作内容方向如何?
  • 目前都有哪些Offer?目前还在流程的单位有哪些?你对这些单位或者Offer的看法如何?
  • 华为目前的进展如何?后续还会考虑华为吗?
  • 如果这边可以发Offer的话,你会来吗?
  • 假如身边同事在工作中出现一些状况,或者有怨言,影响了团队的工作进展,你该怎么办?
  • 都有哪些兴趣爱好?平日里课余时间如何安排?
  • 为什么喜欢说相声?一般表演捧哏还是逗哏?一般会经常看相声表演吗?此外还有哪些表演经历?
  • 家是哪里的?为什么不留在河南发展?对于求职城市的考虑如何?
  • 父母是做什么的?家庭基本情况如何?父母对于个人求职意向岗位、意向城市有何看法?
  • 是否来过广东?对于广州这个城市有何看法?
  • 本科学校在哪里?目前读研学校是在哪里?中科院下属院所的等级、架构如何?中科院与国科大的关系如何?

算法题目

  • 无。

面试结束反问

  • 研究院内部的工作一般都有哪些?内部组织架构如何?如何分配工作?
  • 应届生入职后是否有培训、学习的过程?

反馈情况

  • 面试结束后,很快收到进入三面通知。

3 三面

面试情况

  • 下午14:30开始,持续20分钟左右。

  • 线上视频面试,4位面试官,为部门领导、HR;面试官很和蔼。

  • 首先做自我介绍;随后提问20分钟。

提问问题

  • 个人为什么选择软件开发方向?为什么想到和自己专业不一致的方向继续发展?
  • 在滴滴的实习中,路网数据处理与分析项目具体是做什么的?用了哪些语言与数据库?
  • 在滴滴的实习中,如何对数据库加以优化的?如何确定数据库的主键索引的?
  • 在滴滴的实习中,数据的空间处理主要包括什么?是否用到了空间分析算法?如何对空间数据加以坐标系转换?
  • 在滴滴的实习中,还主要做过哪些接触比较多、参与比较深入的项目?用Groovy语言做过哪些工作?
  • 都接触过哪些数据库?进行过哪些和数据库有关的项目?
  • 你认为空间数据库适合用MySQL吗?为什么?是否适合用其他类型的数据库?
  • 是否用过回归算法?普通的回归算法和逻辑回归有什么区别?
  • 在叶绿素项目中,你担任了什么角色?都用到了哪些算法与代码语言?为什么选择基于Python语言和R语言来实现这个项目?
  • 在叶绿素项目中,为什么用地理探测器模型?地理探测器方法的原理是什么?较之其他空间统计方法,其有哪些优势?为什么当时没有用回归算法加以处理?
  • 还用过哪些回归或分类算法?
  • L1L2正则化有什么区别?
  • 除了SVM和随机森林,你还接触过哪些机器学习算法?
  • BaggingBoosting有什么区别?各自有哪些优势与劣势?都有哪些代表算法?
  • 本科和研究生都是在哪个城市?为什么选择到广州来就业?
  • 对于求职公司的类型,个人有什么样的要求?
  • 个人未来的工作发展路线预期如何?

算法题目

  • 无。

面试结束反问

  • 无。

反馈情况

  • 面试结束后,很快收到进入薪资沟通阶段通知。

  至此,大功告成。

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