作者：小安同學；

來源：牛客網；

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活着就意味必須要做點什麼，請好好努力。——村上春樹

之前找實習還有秋招的時候看了不少大神的帖子，現在也來回饋一下~ 感覺這方面帖子也不多。

重點：以下均爲個人理解感受，也不全面，有失偏頗的歡迎各位大大來補充糾正~~

一、關於崗位

數據挖掘，大數據開發這兩個崗位其實有點微妙，不同公司甚至同一公司不同小組的理解也不太一樣，有的把數據挖掘歸到算法了，也有的根本沒有數據挖掘這個崗位。所以，劃重點，具體公司具體分析！

個人的一點理解：大數據開發偏底層架構，技術包括hadoop, spark, hive, SQL, kafka，java …… 數據挖掘偏策略算法，但是肯定不是專做算法的，包括hadoop ，spark ，一點機器學習，Python …

但是注意！！ 數據挖掘實際上接觸機器學習的不多，畢竟公司有專業的算法崗，所以基本還都是偏底層了…

二、自己的技術情況

找實習的時候是想往大數據開發方向找，當時技術棧是hadoop ，java，hbase 等，但是歪打正着進了一個算法組，實習崗位是算法崗（所以有的公司算法也會做一些大數據的業務，畢竟算法建立在數據上，數據哪裏來… 有的公司自己寫任務抽取清洗… 有的公司別的崗位包辦…），做的東西是spark，Python ，機器學習… 接觸了一點深度學習的皮毛，但是水平肯定不夠去面試純算法，而且hive，SQL之類的都沒有接觸到，所以後期找工作也比較尷尬，基本上如果有數據挖掘的崗位就投這個，沒有就投大數據開發。

三、一些公司的面經

總體來說有實習經歷就好很多，基本都會問項目，hadoop 和spark 肯定都會問，這些都是基礎了，語言方面我是java爲主，所以還會有java的東西，包括多線程虛擬機之類的。

因爲本人比較佛系，所以面試完也都沒有什麼記錄，所以具體手撕代碼寫了什麼之類的就不寫了，主要寫一下各個公司的崗位還有技術，寫的比較簡略了見諒……

我就寫面試通過的公司了，按照面試的順序來說~ 薪資什麼的就不提了哈~ 遺憾的是一個BAT都木有……… 但還是很滿意了~（佛系一點…）

1.快手：

大數據開發。3輪技術1輪HR。

標準的大數據開發崗位，一面問了hadoop，Java 基礎，hive （這個我直接說沒接觸過），二面問了Java 基礎比較多，虛擬機線程池之類的，三面一直在聊hadoop 的底層，源碼之類的。

感受：標準大數據開發崗，無算法涉及

2.美團：

數據挖掘算法。3輪技術1輪HR。

美團把數據挖掘和算法放在一起了，應該也有單獨的大數據崗。一面狂問Java ，以至於我都懷疑我是不是投成了後臺開發… 二面主要是項目，問的非常具體，還有一點spark 。三面基本沒問什麼。

感受：標準的數據挖掘，不涉及數據倉儲，會有機器學習的問題，總體感覺只有美團這個崗位比較符合我的技術棧………誒心塞塞

3.頭條：

大數據開發。3輪技術1輪HR

一面java，計算機網絡，項目，hadoop ，hive 。二面spark ，項目，這裏spark 問的比較細，比如參數設置調優之類的… 盡力說了，以爲會掛在這兒…。三面hadoop ，項目。

感受：最後三面的時候有跟面試官溝通，說自己沒接觸過數倉的東西，會點機器學習，有沒有數據挖掘相關的組。回答說沒問題，進公司之後會按照個人技術進行劃分… 然而offer並沒有體現啊哭唧唧… 進了一個純純的大數據開發組，不過也可以理解，宇宙條從來不缺算法何況我這種半路出家的哈哈哈

4.京東：

大數據開發。最後offer崗位爲數據挖掘。2輪技術1輪HR。

一面項目，spark ，hive，機器學習。二面純java…當時快要面崩潰了，問的非常底層，甚至到指令級別優化之類的。

感受：京東數據挖掘是算在算法了，但是也多方打聽了一下，很多做數據分析，大數據開發的都被歸到數據挖掘了，進組之後做純大數據開發的可能性更高。

5.網易：

大數據開發。2輪技術1輪HR

面的比較晚了，本來不抱什麼希望去的，結果感覺問的比較水？一面項目，hadoop ，數倉，spark 。二面因爲到中午喫飯時間了，問的比較倉促，項目，java。

感受：純大數據開發，不涉及算法。

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總得來說，還是偏純大數據開發的更多，所以想做數據挖掘的小夥伴注意了，不要期望可以在這個崗位中涉及到很多算法之類的，因爲都有專做機器學習的大大們在~

算是回饋牛客，也是對自己的一個總結，歡迎大家繼續補充糾正~