大数据学习之大数据工程师面试技巧，如何洞察HR想法

很多面试大数据工程师职位的抱怨，为什么面试的时候老是要考什么算法呀，还要现场写代码？弄得大家天天去刷面试题，这些有什么用？本文是由科多大数据的就业指导老师总结的面试的经验和技巧。

大数据面试

那么，今天就来聊聊这么大数据工程师面试后面这么做的原委。

一个公司招聘一个人，需要考察什么？通常，这也是像Google，Facebook，Microsoft，和很多新锐的高科技创业公司所提倡的和实践的几个考察点：

是否聪明？

是否出活？

是否主动？

有这些需要考察的点，那该如何考察？这时，就需要借助于考算法，写代码，和其他的一些手段。

考算法，就像很多人说的，知道了一个算法又能怎么样，可能工作中一辈子都用不上，就算能用上，很多的算法都有库和包实现了，拿来用就是了。确实是这样，所以考算法，并不是为了考，为了会，而是为了在探讨算法的过程中，考察和验证一个人是否聪明，是否基本功扎实，是否能够顺畅沟通，是否能够快速反应和学习。在讨论和交流的过程中，发现闪光点。能不能想出来，或是说出来，并不是考算法的要点。

比如，面试官可能会问一个候选人，是否知道一些排序算法，作为一个计算机背景的人，不管是在学校，还是在工作中，还是在平时的阅读中，还是平时的同事沟通中，都应该可能触及到。如果真的一点都不知道，聪明人都比较爱学习，这句话可就大打折扣了。然后，面试官可能会说到某个具体的排序算法，比如，快排，这个可能有些人真的不清楚，或是不记得了。其实，没有关系，好的面试官，会给你简单的解释，实际上，他可能在验证聪明人学得快理解力强。如果，在几分钟之内，能大致理解和讲清楚，感觉会是大大的好。再下来，面试官可能会问问时间复杂度的问题，不要说不记得，因为，聪明的候选人，可能马上快速的推理，如果真的理解了。平时，大家都会和不同的人交流，谁比较聪明，从沟通的过程中，是能够看出来一些的。

所以，考算法，真正的含义，是讨论算法，是找一个比较智慧的话题，让面试官和候选人能够互动起来，能够达到考察和验证聪明，当然，不排出其他考察点的目的。比如，是不是候选人会喜欢挑战，知难而上，而不是不会就退缩。比如，是不是喜欢学习新东西，是不是学习能力强，是不是主动性比较好，等等。

再看写代码，则是更多的为了考察和验证出活的能力。在很多的情况下，用什么语言写是没有要求的。这样，一是可以考察基本功，没有基本功，是不可能能快速出活的。二是可以考察平时的训练积累和经验，包括工作方式，编程风格，思考方法，等等。三是接受任务和完成任务的主动性，是不是愿意接受任何团队需要完成的任务。四是完成任务的速度和质量，也就是出活的速度和质量。这种写代码的测试，会是之后工作情景的一个小小的缩影。既然今后很多的工作是写代码，那么，面试时排练一下不是挺好吗。

再者，写代码，不一定要求很复杂，有难度的代码，也许，是一个简单的，几行就能实现的问题，比如，将一个英文句子中的所有的首字母变成大写。也许，是一个熟悉的算法的再实现，比如，实现一个二分查找。也许，是实现刚刚讨论过的算法。也许，是一个现实中遇到的实际问题中的一个子问题的代码实现。总之，写代码，除了看最后的结果，还要观察写代码的过程，和写完之后大家进行的有意思的讨论和沟通。

从写代码的过程和最后写出的代码，可以深入的考察一个人的基本素质，工作方式，和出活的条件，和出活的效率和质量。

至于主动性，或是责任心，有多方面和多种方式可以考察和验证，比如，聊过去的项目，在项目中的角色，完成的任务，完成的质量。在聊算法，写代码的过程中，也能够窥见一些，因为，一个不主动负责的人，是很难在完成具体任务时佯装出来的。

到此，基本明白了，考算法，写代码，其实，都只是面试中使用的考察手段，为了考察一个人是否聪明，是否出活，是否主动。聪明是高质量出活的关键因素之一，主动是出活的速度和质量的有力保障。

在找大数据工作的过程中，面试是第一道门槛，以上的面试技巧，希望可以帮助大家快速的踏入大数据行业的大门。